1. Disk I/O, 硬盘IO速度 硬盘的IO速度一直都是数据库的瓶颈,所以有条件的情况下尽可能的使用高IO的磁盘. 可以使用微软的工具SQLIO测试磁盘的IOPS 2. CPU的主频, DW和传统的OLTP数据库在使用场景上不一样. 传统的OLTP数据库具有[事务小][并发多]的特点:而DW的数据库相比较具有[事务大][并发少]的特点. 所以对比起来,传统的OLTP数据库可以使用[低主频][多核]的硬件架构,而DW建议使用[高主频][少核]方案. 上述都是相对情况,对于不差钱的土豪,高主频…

Azure SQL Data Warehouse & AWS Redshift Amazon Redshift Amazon Redshift 是一种快速.完全托管的 PB 级数据仓库,可方便您使用现有的商业智能工具以一种经济的方式轻松分析您的所有数据.从最低 0.25 USD 每小时(不承担任何义务)直到每年每 TB 1,000 USD(PB 级),成本不到传统解决方案的十分之一.客户通常进行 3 倍压缩,也就是将其成本降低到每年每 TB(未压缩)333 USD. Azure SQL Data…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 在之前的项目中遇到了客户使用SQL数据仓库的场景,在这里记录一下 1.什么是SQL 数据库仓库 (SQL DW) SQL DW是云端的企业级数据仓库,用来处理TB,甚至PB级别的关系型数据库的OLAP(联机分析处理)场景,主要用来做数据分析和查询 2.什么是OLAP OLAP (Online Analysis Processing)联机分析处理.表示从多维数据集的多维结构来对数据进行聚合处理 3.OLAP和OLTP的区别 OLTP…

作者 王枫发布于2014年2月19日 综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户"消费"大数据,让所有的用户都能够…

综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户“消费”大数据,让所有的用户都能够从几乎任何规模任何类型的任何数据当中获得可以转化…

Database https://en.wikipedia.org/wiki/Database A database is an organized collection of data.[1] A relational database, more restrictively, is a collection of schemas, tables, queries, reports, views, and other elements. Database designers typically…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 在上一篇文章中,笔者介绍了MPP架构的基本内容 在本章中,笔者给大家介绍一下Azure SQL Data Warehouse数据仓库(SQL DW)的架构. 1.SQL DW分为Head Node和Work Node,下图用Control Node和Compute Node表示 SQL DW是用多个Work Node横向扩展的方式,来支持PB级别的大量关系型数据. 应用程序将T-SQL命令发送给Head Node.Head Nod…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 在笔者的上一篇文章中:Azure SQL 数据库仓库Data Warehouse (2) 架构 介绍了SQL DW的工作节点是Work Node,SQL DW是通过横向扩展Work Node的方式,解决PB级别的关系型数据库. 1.有关Work Node性能指标,有一个概念叫做DWU. DWU简单来说就是CPU.内存.IO集合在一起的概念. 请注意:Azure SQL DW的收费内容包含: (1)DWU的数量越大,则Work No…

前言 这篇笔记的主要内容来至于The Data Warehouse Toolkit,该书可以称为数仓建模的圣经 什么是星型模型 以一个业务实时为主表.比如一笔订单就是一个业务事实.订单有商品的SKU信息,销售市场信息,日期信息 ,这些基本属性,叫做维度. 雪花 一个产品维度,本身还有分类.包装等信息,也独立做成表,围绕在事实表身边,就像一片雪花. 为什么要用星型模型 OLTP是增对的事务,写的场景,所以粒度要细.数仓模型的应用场景是数据分析,涉及大量查询,所以要少关联,多整合 降低业务理解难度和…

Knowledge Discovery Process OLTP & OLAP 联机事务处理(OLTP, online transactional processing)系统:涵盖组织机构大部分的日常操作,purchasing, inventory, banking,manufacturing, payroll, registration, accounting 联机分析处理(OLAP, online analytical processing)系统:以不同的格式组织和提供数据,以满足不同用户的…

Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design earn essential techniques from data warehouse legend Bill Inmon on how to build the reporting environment your business needs now! Answers for many valuable business questio…

微软的Azure Data Warehouse是基于MPP架构的分布式系统: Control Node负责管理系统和接受用户的请求,Compute Node负责计算. 目前在国内Azure Data Warehouse已经落地了.可以使用新的Portal页面进行管理,也可以使用PowerShell进行管理. 本文将介绍用PowerShell的管理方式.包括创建.Scale out.Suspend和Resume. 1 环境准备 登陆Azure China,并创建Resource Group $my…

数据仓库定义 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support). 数据仓库特点 1. 面向主题.操作型数据库的数据组织面向事务…

在开始喷这个主题之前,让我们先看看数据仓库的官方定义: 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrate).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策.以上是数据仓库的官方定义. "操作型数据库"如银行里记账系统数据库,每一次业务操作(比如你存了5元钱),都会立刻记录到这个数据库中,长此以往,满肚子积累的都是零碎的数据,这种干脏活累活还不得闲的数据库…

(讀書筆記)許多公司,儘管想導入 Big Data,仍必須繼續用 Data Warehouse 來管理結構化的營運數據.系統記錄.而 Big Data 的出現,為 Data Warehouse 提供了一個互補的機會,而不是取代後者. 高度結構化的營運資料 (data,數據),仍然可保留在 Data Warehouse 中:而分散式 (distributed) 的資料,以及會即時改變的資料,則可交由基於 Hadoop 的架構來控制. 圖 1 傳統的 Data Warehouse 和 Data Ma…

场景4 Data Warehouse Management 数据仓库 parallel 4 100% —> 必须获得指定的4个并行度,如果获得的进程个数小于设置的并行度个数,则操作失败 parallel_min_percent : 若设为100,则如上 ILM :信息生命周期管理 将休眠的数据高压缩放在低成本通道上(如磁带机) 将低访问量的数据低压缩放在访问效率低的设备上 将高访问数据不作压缩放在访问效率高的设备上 分区 (官方文档VLDB and Partioning Guide) 单张表容量…

data warehouse 1.01. EDW goal, separate data marts reqlity2. batch oriented etl3. IT driven BI - dashboards & reports4. Human-based incites data warehouse 2.01. Integrated, consolidated architecture2. batch + real-time ELT3. IT + LoB driven BI + disc…

错误提示: 处理报表时出错. (rsProcessingAborted)对数据集“dsArea”执行查询失败. (rsErrorExecutingCommand)Team System 多维数据集或者不存在,或者未经处理. 解决方法: Manually process the TFS data warehouse and analysis services cube When you need the freshest data in your reports, when errors have…

1. 硬件需求 无非就是cpu.内存.硬盘之类的1.1 CPU由你的zabbix数据库使用情况来做决定,如果你监控的项目越多,那你的cpu要越好.具体多好,下面有个表格 1.2 内存与硬盘最基本的需求:128MB内存.256MB硬盘,当然这样的机器这年头应该找不到了吧,尤其要说明硬盘的问题,你的监控项越多.历史记录保留时间的越久数据库将会越大.我所知道的100来台服务器,做基本的cpu.内存.硬盘.网卡流量等监控,长年累月下来大概60GB左右. 1.3 其他硬件如果你觉得有必要的话,你再准备一个…

数据仓库初体验 数据库仓库架构以前弄的很简单:将各种源的数据统一汇聚到DW中,DW没有设计,只是将所有数据汇聚起来: ETL也很简单,只是将数据同步到DW中,只是遇到BUG时,处理一些错误数据,例如:字符串中有分隔符,有回车等等. 仔细看了一些概念后,发现DW是需要经过仔细的设计架构的,下面还是纪录,其中很多架构设计部分还是不理解,ETL中的Transform也需要研究,后续其他帖子详细记录. ---------------------------------------------------…

以下是我在2017 ES 广州 meetup的分享 ppt:https://elasticsearch.cn/slides/11#page=22 摘要 ES最多使用的场景是搜索和日志分析,然而ES强大的实时索引查询.全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持.本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力. 背景 数说故事主要业务为数据商业智能分析,涉及业务包括数字营销.数据分析洞察.消费者连接,同时我们还拥有自己的数据源. 目前我…

根据数据仓库的实施经验,凡符合如下特征的表,建议不入仓. ① 备份数据表 此类表是对现有表中某个时点数据的一份拷贝,根据需要进行数据恢复使用.因此,只需取当前表中的数据即可. ② 冗余数据表 同一类数据在多张表中都有描述,出现冗余现象时,将从中找出最原始和最准确的源头获取数据. ③ 控制表 控制操作流程或程序处理流程等非业务类数据. ④ 派生表 在原有基础数据之上进行轻度加工而来的数据,例如简单的汇总表或接口数据表.数据仓库一般只从最源头获取最基础的数据. ⑤ 中间数据表 计算某一最终结果所需的…

随着物联网的普及,服务应用将面对大量物联设备处理:早期.NET在通讯上的处理能力一直给人的印像并不怎样,但net core经历过大量的优化后在各个模块的处理性能都有着比较出色的提升,针对网络方向的处理模块也有着显著的提升.以下主要测试.net core在不同连接数据并发下的资源吏用情况,用于评估在不同数量连接上服务的处理能力和硬件配置的需求. 测试描述 分别以200,10万,50万,100万不同连接数下接收数据包和响应的资源使用情况,200连接情况下通过响应请求方式进行高吞吐压测,后面则模拟设备…

开篇说的是,Shared-nothing当前已经是主流的架构,需要用自身的local disks来存储数据,Tables被水平划分到各个partitions上 这种架构,比较适合star-schema,即事实表外只有一层维表,这样join会比较简单,可以把维表广播,避免大量的数据传输 这个架构的主要问题就是,计算和存储没有分离 带来的问题,他说了几点,我的理解主要是, 首先资源利用会不合理,因为存储和计算任意资源不足,都需要增加节点,而且各个节点上很容易产生热点,热点打散比较麻烦,因为需要分割数…

转:http://lzf328.blog.51cto.com/1196996/1349670 最近在清理一些不用的Job,发现几个跟MDW有关的.虽然Job已经被Disable, 但是没有被删除.尝试删除出现下面的错误: The DELETE statement conflicted with the REFERENCE constraint "FK_syscollector_collection_sets_collection_sysjobs". The conflict occur…

如果你的应用需要一些特定的硬件设备才能运行,你可以在应用的Info.plist文件中添加应用运行所需的硬件列表.如果设备上没有这些硬件的话,你的应用将不会启动. 如图,找到Info.Plist--->Required device capabilities. 如图,找到以后,添加”location-services"硬件约束. 完成之后,如果设备上的位置服务不可用的话,你的应用将不会被启动. 这个配置项允许输入的值有:telephony,sms,still-camera,auto-focu…

https://dwbi1.wordpress.com/2012/12/03/why-do-we-need-a-data-warehouse/ 经常有人来质疑数据仓库的价值,为什么我们需要花费一年多的时间来创建数据仓库.我们可能等不了那么久,我们可以直接安装使用现有工具比如QlikView,将数据源直接指向我们的业务处理系统数据库,这样我们也有一套BI系统啦. 是的,你可以买BO,MicroStrategy,QlikView,Spotfire或任何您喜欢的BI工具,然后直接从事务系统生成报告.或…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 上传一下之前在2018 TechSummit的动手实验营:Azure数据仓库PaaS项目架构规划与实战入门 包含PPT和Word版本技术材料 点击下载…

面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(DW)的思考 基于 IBM 产品体系搭建基于 SOA 和 DW 的企业基础架构平台 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑, SOA 和 DW 有着共同的目标—系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. 0 评论: 肖…

摘要: 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑,SOA 和 DW 有着共同的目标——系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. SOA 和 DW 概念 随着 IT 技术的发展,SOA 和企业架构(Enterprise Architechture,EA)逐步融…