常用的数据仓库

什么是数据仓库？数据仓库是一种数据管理系统，它以业务友好的方式存储来自多个来源的当前和历史数据，以便于洞察和报告。数据仓库通常用于商业智能、报告和数据分析。数据仓库可以快速、轻松地分析从销售点系统、库存管理系统或营销或销售数据库等运营系统上传的业务数据。数据可能会通过操作数据存储，在数据仓库用于报告之前，需要进行数据清理以确保数据质量。数据仓库有哪些用途？数据仓库用于商业智能、报告和数据分析，从业务数据库中提取和汇总数据。通过数据仓库可以获得难以直接从事务型数据库中获取的信息。例如，管理层希望了解每个销售人员每月为每个产品类别创造的总收入。事务型数据库可能无法获取这些数据，但数据仓库可以。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

数据。通常用于大数据处理和分析，支持数据科学和机器学习。数据湖仓：结合了数据湖和数据仓库的特点，提供对原始数据和加工数据的统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载，包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库：不是物理存储数据，而是通过软件定义的方式，将多个数据源虚拟化为一个统一的数据仓库。允许用户像操作单一数据仓库一样操作分散的数据源。事务型数据仓库：专注于支持高事务处理的数据仓库，通常用于金融和零售行业。能够处理大量的交易数据，并提供快速的查询响应。分析型数据仓库：专注于支持复杂的分析和报告，通常用于业务智能和数据挖掘。存储汇总数据和历史数据，用于长期趋势分析。维度数据仓库：采用维度建模技术构建的数据仓库，以星型模式或雪花模式组织数据。适合于复杂的分析查询，能够快速响应多维数据分析需求。数据仓库的类型可以根据不同的维度进行分类，以下是几种常见的数据仓库类型：操作型数据仓库：也称为实时数据仓库，用于存储操作型数据，支持日常业务操作的查询和报告。通常与交易系统紧密集成，提供快速的数据访问和更新能力。企业数据仓库：用于存储来自整个企业的数据，支持跨部门的决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据，用于长期分析和报告。数据湖：存储原始数据的大型存储库，可以是结构化、半结构化或非结构化

，常用于业务智能和报告。事实建模：以事实为中心的建模方法，关注业务过程中的度量和事件。数据整合：将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。数据清洗和转换：在数据进入数据仓库之前，进行数据数据仓库建模是创建数据仓库结构的过程，它涉及设计数据模型以优化数据存储、查询性能和分析效率。以下是数据仓库建模的关键步骤和概念：需求分析：在建模之前，需要与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求。概念性建模：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。逻辑建模：设计数据模型的逻辑结构，通常使用实体-关系模型（ER模型）来表示数据实体及其关系。物理建模：将清洗和转换，以提高数据质量。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据的定义、来源、结构和使用方式。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据安全和访问控制：确保数据仓库中的数据安全，实施适当的访问控制。数据仓库的可扩展性和灵活性：设计时考虑未来可能的扩展，以适应业务变化。数据仓库的维护：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和恢复。

模型包括星型模型和雪花模型。星型模型是常用的模型之一，它通过一个中心的事实表和多个维度表来表示数据。雪花模型在星型模型基础上进行了扩展，维度表可以进一步分解更小的表。数据抽取与转换：在搭建数据仓库之前数据仓库是一个集中存储、集成和管理来自不同数据源的大量数据的系统。数据仓库是一种面向决策支持的技术，旨在帮助企业从多个角度析数据，并为业务决策提供准确的信息。以下是搭建数据仓库的步骤：确定需求和目标：在搭建数据仓库之前，必须明确需求和目标。了解业务的需求，确定需要收集和分析的数据类型以及数据存储和处理的方式。设计数据模型：数据模型是数据仓库的基础，确定如何组织和存储数据是非常重要的常见的数据数据仓库的格式。建设和维护数据仓库：建设数据仓库包括创建数据库和表结构、加载数据和建立索引等。数据仓库需要具备高性能、高可用性和易扩展性。对于大型数据仓库，可以考虑使用分布式系统和列式存储等技术来提高性能。数据质量管理：数据质量管理是数据仓库建设的一个重要环节。确保数据的准确性、完整性和一致性是数据仓库使用的基本要求。数据质量管理包括数据清洗、数据去重、错误处理等。数据安全：数据安全是数据仓库建设中

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

数据仓库的特性主要围绕其设计目的、功能和操作方式。以下是数据仓库的一些关键特性：集成性：数据仓库整合来自不同源系统的数据，提供统一的数据视图。主题导向：数据仓库按业务主题组织数据，如销售、客户、财务等，方便用户理解和分析。时间变异性：数据仓库存储历史数据，支持时间序列分析，可以追踪数据随时间的变化。非易失性：数据仓库中的数据不经常变化，主要用于查询和分析，不用于日常事务处理。汇总性：数据仓库中的数据通常是经过汇总和聚合的，以支持快速的分析和决策。数据模型：数据仓库使用特定的数据模型（如星型模型或雪花模型）来组织数据，以优化查询性能。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和验证，以确保数据的准确性和一致性。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。数据治理：数据仓库实施数据治理，确保数据的合规性、安全性和隐私保护。灵活性和可扩展性：数据仓库设计时考虑到未来的扩展，可以适应数据量和用户需求的增长。性能优化：数据仓库针对复杂的分析查询进行优化，包括数据分区、索引和物化视图等。用户访问：数据仓库提供多种工具和接口，方便用户进行数据查询和分析。数据安全

数据仓库的特性主要围绕其设计目的和功能展开，以下是数据仓库的一些核心特性：集成性（Integration）：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商的数据等，确保数据的一致性和准确性。面向主题（Subject-Oriented）：数据仓库是围绕特定的主题领域组织的，这些主题领域通常与企业的业务流程或决策需求相关，如销售、库存、客户和财务等。非易失性（Non-Volatile）：数据仓库中存储的数据主要用于分析和报告，而不是用于日常事务处理。这意味着一旦数据被加载到数据仓库中，它通常不会被修改或删除，而是保留用于长期分析。时间变化性（Time-Variant）：数据仓库中的数据随时间变化，反映了企业数据随时间的演变，允许分析者观察趋势和模式，并进行历史比较。数据模型（DataModeling）：数据仓库使用特定的数据模型来组织数据，这些模型通常是多维的，支持复杂的查询和分析，如星型模型和雪花模型。OLAP支持（OnlineAnalyticalProcessing）：数据仓库支持OLAP操作，这是一种针对多维数据集进行分析的技术，允许用户从多个

数据仓库是一种专为报告和分析而设计的数据库系统，它具有以下特点：集成性：数据仓库集成了来自多个数据源的数据，提供了企业级的统一视图。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，而不是像操作型数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此它是非易失性的，数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库支持时间序列分析，能够存储和管理历史数据，帮助分析长期趋势。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。多维数据模型：数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型，这些模型支持快速的数据访问和分析。数据抽取、转换和加载（ETL）：数据仓库需要定期从源系统中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。性能优化：数据仓库针对复杂的查询和分析进行了优化，以提高查询性能。用户和访问模式：数据仓库由分析师、报告编写者和决策者访问，用于生成报告和分析，而不是由业务用户和应用程序直接访问。数据量：数据仓库可能存储大量的历史数据，数据量通常比操作型数据库大得多。元数据管理：数据仓库包含元数据，这些元数据

数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它能够在高效分析大量不同的数据、提取数据价值、并保留历史记录面发挥独特的作用。相对于其他数据存储方式，数据仓库具有许多优势。面向主题：数据仓库可以高效分析关于特定主题或职能领域的数据。与传统的数据存储方式相比，数据仓库可以让用户更便捷地访问和处理数据，从而快速解决问题。集成：数据仓库可以将不同来源的不同数据类型集成在一起，建立一致性。这种集成多样的数据来源，包括不同的文件格式、结构化和非结构化数据、以及海量的互联网数据等，大大增强了数据仓库的功能和价值，简化了企业数据的管理与分析。相对稳定：进入数据仓库后，数据将保持稳定，不会发生改变。相反，数据仓库分析着眼于反映历史变化，这意味着企业可以随时查询历史，从汲取经验教训，进行数据趋势分析，或者预测未来趋势。高速查询：数据仓库支持高速查询和高数据吞吐量，能够凭借出色的灵活性帮助用户细分数据或降低数据量，以便执行更加细致和复杂的分析。这为企业提供了更高效的数据管理方案，增加了企业数据的质量、准确性、和深度分析的可能性。商业智能：数据仓库可以为中间件BI环境提供一个坚实的功能性基础，帮助企业数据中发现隐藏

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...