1樓：匿名使用者
學習計算機的課程 還是不錯的 翱翔@@@學校。
資料倉儲的資料儲存量能達到多少？
2樓：廉秀雲班環
mysql的最大資料儲存量是多少。
一般沒有最大限制，最多也就是單欄位的長度有限制，那跟欄位的資料型別有關，而對於資料表的大小一般不要超過2g，超過了效率會比較慢，建議分開多表存。
3樓：spancer楊瑩
不知道你要問什麼，按主題劃分只是乙個分類學的東西，對實際的倉庫幫助不大，其實倉庫最重要的是，資料有下面的特徵： 1.包含歷史的，2.
整合的，3.穩定的，4.可整合的。
怎麼理解資料倉儲中的面向主題
4樓：網友
1、面向主題，是讓你面向主題去分析問題，架構模型，而不是非要物理上分開，就像物件導向程式設計一樣。
2、「很多資料中都寫資料倉儲的資料模型是使用「第三正規化」，資料集市才使用多維的星型模型」這個是不對的，因為在inmon 和 kimball 的書中都沒有表示這種說法。
inmon 表是建數倉需要有個企業級的一致資料模型，並沒有表示非要第三正規化，這個第三正規化是 kimball 在自己的書裡說 inmon 的方式用第三正規化不好啦啥的，具體自己看書《資料倉儲工具箱-維度建模權威指南》第一種節。
資料集市使用維度建模，這個說法kimball 也沒有說過，而是 inmon 在自己的書裡說維度建模只適合資料集市，具體看《資料倉儲》第5張節（應該是這一節）
5樓：匿名使用者
十幾年前的概念了。。。
這種很虛的東西不要深究它到底指什麼概念。
本身就是一種資料整合技術的叫法而已。
整合總是為了解決乙個主題查詢，所以這個整合可以是鬆散的也可以是完整的，但整合後的資料來源一定是直接面向該主題的。
為了解決乙個主題建立的整合應該是鬆散的，最後僅提供相應的查詢能力即可。使用什麼資料模型進行儲存，完全取決於主題的需要和資料來源的規模結構。
6樓：qzone____世界
以我自己的理解：
資料倉儲是想儲存一些具體的跟業務有關的資料。
比如老闆想看使用者粘度，你儲存了一些使用者訪問**的時間、位址、方式、頁面、訪問時長、哪些產品等等，所有的資料圍繞著乙個業務，這個業務就指的是乙個主題。
7樓：網友
不是。 比如乙個電商的主題。 對原始的訂單 包含 spu維度細分的子單 對子單下 還有對物品再細分的子單。 這時候需要建立3個事實表。 以保證對不同的粒度進行分析。
inmon說 資料集市開始主題 kimball再資料倉儲 就已經劃分主題了 所以資料倉儲就已經面向主題了。
資料集市是多主題的合併，這個非常的迅速。 維度共享。
單獨主題的分析，可以直接訪問資料倉儲。
是為了更加便利的建立模型。
資料倉儲為什麼按照主題劃分？
8樓：網友
我覺得俺主題分類是易於查詢，既然是「倉庫」，那麼必須有一種分類方式來解決儲存、尋找儲存資料，而且資料細分的話類別很多，按照別的分類方法會造成分類難以界定，因為有的資料不是那麼容易劃分的，而按照主題分類，那麼這種模糊分類方法就比較實用啦！
9樓：網友
資料倉儲本來是作為決策支援用的，分了主題能更好的分析，決策。不分主題，給業務人員分析帶來很多不便。
資料倉儲中的面向主題該怎麼理解
10樓：卯賓
資料倉儲，英文名稱為data warehouse，可簡寫為dw或dwh。資料倉儲是為企業所有級別的決策制定過程提供支援的所有型別資料的戰略集合。它是單個資料儲存，出於分析性報告和決策支援的目的而建立。
為企業提供需要業務智慧型來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
資料倉儲的主題和主題域是什麼關係
11樓：匿名使用者
資料倉儲的主題和主雹御題域是什麼關係。
主題（subject）是在較高層次上將芹源企業資訊系統中的資料進行綜合、歸類和分析利用的乙個抽象概念，每乙個主題基本對應乙個巨集觀的分析領域。在邏輯意義上，它是對應企業中某一巨集觀分析領域所涉及的分析物件。例源首巖如「銷售分析」就是乙個分析領域，因此這個資料倉儲應用的主題就是「銷售分析」。
資料倉儲與ods的區別，資料倉儲和ods並存方案
12樓：進銷存倉庫管理
dw資料倉儲儲存是乙個面向主題的舉運，反映歷史變化資料，用於支撐管理決策。
ods操作型資料儲存，儲存的是當前的資料情況，給使用者提供當前的狀態，提供即時性的、操作性的、整合的全體資訊的需求。
ods作為資料庫到資料倉儲的一種過渡形式，與資料倉儲在物理結構上不同，能提供高效能的響應時間，ods設計採用混合設計方式。
ods中的資料是"即時值",而資料倉儲的資料卻是"歷史值"，一般ods中儲存的資料不超過乙個月，而資料倉儲為10年或更多。
資料倉儲和ods並存方案。
經過調研，發現大體上有三種解法：
1、業務資料 － ods － 資料倉儲。
優點：這樣做的好處是ods的資料與資料倉儲的資料高度統一；開發成本低，至少開發一次並應用到ods即可；可見ods是發揮承上啟下的作用，調研阿里巴巴的資料部門也是這麼實現的。睜答舉。
缺點：資料倉儲需要的所有資料悉碧都需要走ods，那麼ods的靈活性必然受到影響，甚至不利於擴充套件、系統的靈活性差。
2、ob － ods
優點：結構簡單。一般的初創資料分析團隊都是類似的結構，比如我們部門就應該歸結到這一範疇。
缺點：這樣所有資料都歸結到ods，長期資料決策分析能力差，軟硬體成本高，模組劃分不清晰，通用性差。
3、資料倉儲和ods並行。
可見這個模型兼顧了上面提高的各自優點，且便於擴充套件，ods和資料倉儲各做各的，形成優勢互補！可以解決現在網際網絡公司遇到的快速變化、快速開發等特點！特別是對於那些剛剛建立資料團隊，資料開發人員緊缺的公司，可以嘗試使用這個資料架構解決問題！
簡述資料倉儲與關聯式資料庫的區別與聯絡
區別 1 資料庫是面向事務的設計，資料倉儲是面向主題設計的。4 資料庫設計是儘量避免冗餘，一般採用符合正規化的規則來設計，資料倉儲在設計是有意引入冗餘，採用反正規化的方式來設計。5 資料庫是為捕獲資料而設計，資料倉儲是為分析資料而設計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。聯絡 資料倉儲，是在資料庫已經...
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庫存週轉率的計算公式，實際評價中可用如下公式進行計算 庫存內週轉率 使用數量容 庫存數量 100 使用數量並不等於出庫數量，因為出庫數量包括一部分備用數量。除此之外也有以金額計算庫存週轉率的。同樣道理使用金額並不等於出庫金額。庫存週轉率 使用金額 庫存金額 100 使用金額也好，庫存金額也好，是何時...