流行数据仓库产品

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Exadata产品介绍

-7-
信贷 ODS
核心
ERP
报表、风险……
标准化，易于部署
• 所有的数据库一体机都是相同的
• • • • • 开箱既用的经过测试的支持优异的没有独特的配置问题与Oracle工程部使用的配置相同
• 可以运行现有的OLTP和数据仓库应用
• 继承了30多年的Oracle数据库能力
• 无需Exadata认证部署只需几天，而无需数月
2台 8Core * 8CPU (128核)
2台 1T内存(2T内存) X2-2: 8台 6Core * 2CPU (96核) 8台 96G内存(768G内存)
1 Cisco 以太网交换机 (48口，10Gb/s)
3 InfiniBand 交换机（满半） 1 （1/4) (36口， 40Gb/s)
InfiniBand线缆照片
数据库一体机的完整家族
支持 OLTP、数据仓库和大集中等不同工作负载
Oracle Exadata X2-2 Oracle Exadata X2-8
• ¼配、半配、满配和多机架
• 满配和多机架
Exadata X2&X8 满配
14台存储服务器
存储: 高性能:100T 高容量:336T Flash: 14台 * 378G (5.3T) CPU: 14台 6Core * 2CPU (168核) 内存: 14台 * 24G (336G内存) X2-8: 数据库服务器
I/O 吞吐 (磁盘)
25GB/sec
I/O 吞吐(flash)
磁盘 IOPS Flash IOPS 数据加载
75GB/sec
50,000 1,500,000 12TB/小时
新–Exadata数据库一体机X2-8满配

数据仓库应用场景

数据仓库应用场景数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策制定的过程。

它是一个用于存储和管理大量经过加工和整理的数据的系统。

数据仓库主要用于将企业各个业务系统中的数据整合和汇总，以便为企业决策者提供全面、准确、及时的数据支持。

数据仓库的应用场景非常广泛，以下是一些典型的应用场景：1. 企业业务分析与决策：数据仓库能够对企业的各项业务数据进行整合和分析，为企业决策者提供准确的数据支持。

比如，销售数据、库存数据、客户数据等可以通过数据仓库进行综合分析，从而了解市场需求及产品销售情况，并做出相应的决策，提升企业的竞争力。

2. 市场营销分析：数据仓库可以整合和分析大量的市场数据，如用户调研数据、产品销售数据、竞争对手数据等，帮助企业了解市场趋势和竞争状况。

通过数据仓库的应用，企业可以更好地定位自己的产品和服务，优化营销策略，提升市场份额和盈利能力。

3. 客户关系管理：数据仓库可以整合和分析客户数据，包括客户的基本信息、购买记录、客户反馈等。

通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的需求和购买行为，精准定位目标客户，制定个性化的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。

4. 供应链管理：数据仓库可以整合和分析供应链相关的数据，如供应商信息、采购数据、生产数据等。

通过数据仓库的应用，企业可以实现供应链的全面可视化和管控，及时发现和解决供应链中的问题，提高物流效率和降低成本。

5. 金融风控：数据仓库可以整合和分析各类金融数据，如贷款数据、信用卡交易数据、欺诈数据等。

通过对金融数据的分析，可以实现对风险的监测和预警，避免潜在的风险，并制定相应的风控策略，保护企业的利益和客户的资产安全。

总之，数据仓库是企业决策制定过程中不可或缺的工具，它能够整合和分析大量的数据，为企业提供准确的决策支持。

无论是市场营销分析、客户关系管理、供应链管理还是风险控制，数据仓库都能够发挥重要的作用，帮助企业实现更好的业务运营和决策制定。

浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系

浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(D W)的区别与联系文章背景：相信大部分刚接触上面三个概念的同学，都多多少少会有些迷惑，现在我就给大家简单分析下这三者的关系，希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。

本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系：1. 数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系2. 操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系数据库与数据仓库的区别与联系数据库与数据仓库基础概念：数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Proces sing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLTP和OLAP概念补充：数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction proc essing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。

举一个具体的例子：（转自知乎作者：陈诚），个人觉得例子描述的很清晰举个最常见的例子，拿电商行业来说好了。

基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

第一阶段，电商早期启动非常容易，入行门槛低。

找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端+ 几台服务器+ 一个MySQL，就能开门迎客了。

这好比手工作坊时期。

第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。

数据仓库-数据集市-BI-数据分析-介绍

数据仓库-数据集市-BI-数据分析-介绍数据仓库数据集市BI数据分析介绍在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织最宝贵的资产之一。

如何有效地管理、分析和利用这些数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。

在这个过程中，数据仓库、数据集市、商业智能（BI）和数据分析等技术和概念发挥着至关重要的作用。

接下来，让我们一起深入了解一下这些概念。

数据仓库，简单来说，就是一个用于存储和管理企业数据的大型数据库系统。

它的目的是将来自不同数据源（如操作系统、数据库、文件等）的数据整合到一个统一的、一致的环境中，以便进行分析和决策支持。

数据仓库中的数据通常是经过清洗、转换和集成的，以确保数据的质量和一致性。

它采用了特定的架构和技术，如星型模式、雪花模式等，来优化数据的存储和查询性能。

数据仓库就像是一个大型的数据仓库，将各种各样的数据收集起来，经过整理和分类，以便后续的使用。

与数据仓库密切相关的是数据集市。

数据集市可以看作是数据仓库的一个子集，它专注于特定的业务领域或主题，例如销售数据集市、客户数据集市等。

数据集市的数据来源于数据仓库，经过进一步的筛选和加工，以满足特定业务部门或用户的需求。

数据集市的规模通常比数据仓库小，但更具针对性和灵活性，能够更快地提供相关的数据和分析结果。

接下来，我们谈谈商业智能（BI）。

BI 是一套用于将数据转化为有价值的信息和知识的技术和工具。

它包括数据报表、数据可视化、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等功能。

通过 BI 系统，用户可以以直观的方式查看和分析数据，从而发现数据中的趋势、模式和关系。

BI 帮助企业管理层做出更明智的决策，提高企业的竞争力和运营效率。

例如，通过数据报表，管理层可以清晰地了解企业的销售业绩、成本支出等情况；通过数据可视化，复杂的数据可以以图表、地图等形式展现，更容易理解和分析。

数据分析则是一个更广泛的概念，它涵盖了从数据收集、数据处理、数据分析到结果解释和报告的整个过程。

Teradata大数据一体化平台介绍

产品说明
动态数据仓库产品，支持SSD 动态数据仓库产品，不支持SSD 数据仓库一体机数据集市一体机，SMP节点海量数据分析一体机 Hadoop一体机 Aster一体机 Aster数据库软件（仅限部分客户） Hadoop软件 Teradata提供企业云部署环境双/多系统管理解决方案虚拟存储/多级存储解决方案 Teradata平台互联互通解决方案基本功能已集成在Teradata一体机中，数据实验室等额外功能需付费整合营销解决方案 Teradata-SAS高性能分析一体机 Teradata-SAP分析解决方案 TD提供免费的ABU备份软件，由客户提供网络备份环境 TD提供备份插件，由客户提供带机、带库等备份架构 TD提供完整备份解决方案，包括NBU备份软件，以及Quantum，Da ta Domain等备份设备包含元数据、数据质量、数据标准等 ETL调度工具门户产品管理驾驶舱前端工具，数据挖掘分析工具
teradatagca可销售产品一览表产品类型产品定位最新产品型号产品说明teradata6750h6750hx动态数据仓库产品支持ssdteradata6700c动态数据仓库产品丌支持ssdteradata2800数据仓库一体机teradata670h670c数据集市一体机smp节点teradata1700海量数据分析一体机haddopappliancehadoop一体机探索平台asterapplianceaster一体机astersoftwareonlyaster数据库软件仅限部分客户hadoopsoftwareonlyhadoop软件teradatadatalabteradata提供企业云部署环境unity双多系统管理解决方案tvs虚拟存储多级存储解决方案querygridteradata平台互联互通解决方案viewpoint基本功能已集成在teradata一体机中数据实验室等额外功能需付费applicationcim整合营销解决方案teradataappliancesasteradatasas高性能分析一体机teradataanalyticssapteradatasap分析解决方案abuappliancebackuputilitytd提供免费的abu备份软件由客户提供网络备份环境tdeteradataextensiontd提供备份插件由客户提供带机带库等备份架构advocatedbartd提供完整备份解决方案包括nbu备份软件以及quantumdatadomain等备份设备数据管控teradata数据管控平台包含元数据数据质量数据标准等etlautomationetl调度工具teradataportal门户产品tetadatadashboard管理驾驶舱合作伙伴产品qlikviewspotfiretableaumicrostrategycelebrus前端工具数据挖掘分析工具其它工具其它产品数据库系统管理软件产品硬件产品数据平台数据仓库数据备份合作产品datamartapplianceintegratedbigdataplatformdatawarehouseapplianceactiveenterprisedatawarehouseappliancehadoopasterbiganalyticsappliancesashighperformanceanalytics规模up8tbup234pbup54p

一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)

一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。

因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。

接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。

前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。

企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。

关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。

涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。

数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。

关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。

底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。

传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。

大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。

Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。

我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。

大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。

这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。

知名厂商的数据库产品对比

数据仓库产品分析报告目录内容摘要 (2)关键字 (2)正文 (2)一、知名的数据仓库厂商介绍 (2)二、数据仓库产品对比 (2)2．1各数据产品家族对比 (2)2．2各厂商数据仓库产品列表 (3)2．3各产品优点对比 (6)2．4各产品应用提示 (8)三、DB2与Oracle的数据仓库技术对比 (9)3．1前言： (9)3．2技术对比： (10)四．结论： (12)五．参考文献： (12)内容摘要数据仓库的实施是一个相当复杂的过程（包括：数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展现及数据仓库的维护和管理）。

并且每个行业都有自己的运行特点，都有自己特定的业务范围，都有自己特定的历史数据，所以企业在制定实施数据仓库解决方案时，不能盲目的选择产品供应商。

在建立数据仓库时，必须紧密结合本行业的特点和本企业的业务发展需求，参考产品提供商的技术特点和他们的成功案例，认真比较后再做出恰当的选择。

在这里主要给出了一些知名厂家的数据仓库产品。

通过对这些厂家的数据仓库产品的对比分析，找出适合我们应用的产品，对今后的学习和项目实践有着深刻的意义。

本文首先对大部分数据仓库产品进行套件和基本功能的介绍，然后根据数据仓库的任务、特点和应该具备的关键能力，重点对其中的两个产品Orcale和DB2的数据仓库技术在索引能力、数据分区、仓库管理器方面研究。

关键字数据仓库，Business Objects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA，DB2，索引能力、数据分区、仓库管理器正文一、知名的数据仓库厂商介绍Business Objects, Oracle, IBM, Sybase, Informix, NCR, Microsoft, SAS, CA 二、数据仓库产品对比2．1各数据产品家族对比前言：数据仓库产品大体上可以分为三类：1．单点产品：所谓单点产品是指仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。

数据仓库DBMS产品分析及发展趋势展望

现有ｌｉｏｎｅＶｗｐｉｌｔ
曼
潺
中国建设银行股份有限公司信息技术管理部厦门开发中心郑承满赵世辉
目前，市场上数据仓库产品众多，在Ｇａｔｅ发ｒｎｒ布的《００数据仓库数据库管理系统魔力象限报２ｌ年
同的客户提供个性化的解决方案。表ｌｅａａａ品特为Ｔｒｄｔ产
图１２１Ｎ数据仓库数据库管理系统魔力象限０ｏ
点和实施案例。
２ｌ／国融脑３１Ｏ中金电ｌ５
一
技术优势，不断争夺着数据仓库市场这块日益增长的
“ 糕 ”。蛋
数据仓库产品分析
本文重点对报告中的领导者象限产品进行分析，其他产品在国内应用较少，只做简单说明。
１．Ｔｅａａａｒｄｔ
Ｔｒｄｔ以优异的大数据量处理和线性扩展能力著ｅａａａ称，近几年一直处于数据仓库领导者地位，国内金融业数据仓库大部分采用Ｔｒｄｔ产品。Ｔｒｄｔ产品以集成ｅａａａｅａａａ的数据仓库设备（成服务器、存储、操作系统和数据集库）为主，目前分为五个产品线：单（向大规模数据存储分析）、２系面系列（向部门级数据仓库）、４列（用固态硬盘，面系采面向高速分析）５列（向企业级数据仓库），能和系面够适应各种规模的数据仓库系统建设。Ｔｒｄｔ据仓库解决方案齐全，以前一直走 “ ｅａａａ数高端客户 ” 策略，在大型企业级数据仓库客户中占有绝对优势。目前面对激烈的市场竞争，Ｔｒｄｔ开始面向不ｅａａａ

大数据常用数据库汇总

大数据常用数据库汇总随着互联网的快速发展，大数据已经成为了当下炙手可热的话题。

大数据的处理和分析对于企业和组织来说至关重要，它们需要一种高效的数据库来存储和管理海量的数据。

本文将介绍一些常用的大数据数据库，帮助读者了解并选择适合自己需求的数据库。

一、HadoopHadoop 是由Apache基金会开发的一款开源分布式数据处理框架。

它是目前最流行的大数据处理平台之一。

Hadoop 可以将大规模数据分散存储在集群中的多个节点上，实现数据的高可靠性和高可扩展性。

同时，Hadoop 还提供了一个分布式文件系统（HDFS）作为数据存储解决方案。

二、CassandraCassandra 是一款开源的分布式数据库，最初由Facebook开发并开源。

Cassandra 具有高度可扩展性和高容错性，可以在大规模分布式系统中处理大量的数据。

它采用分布式的存储方式，数据可以根据预定义的复制因子进行复制，以实现容错和高可用性。

三、MongoDBMongoDB 是一款开源的文档数据库，旨在简化开发人员的数据存储和查询体验。

它采用了 NoSQL 的思想，数据以 JSON 格式存储，具有灵活的数据模型和强大的查询能力。

MongoDB 可以在分布式环境中部署，提供高可用性和扩展性。

四、HBaseHBase 是 Apache Hadoop 生态系统中的一个分布式列存数据库，它是在 HDFS 上构建的。

HBase 是以 Google 的 Bigtable 为原型设计的，可以在大规模分布式系统中存储和管理海量的结构化数据。

它具有高扩展性和高可靠性，并且可以实现快速的数据读写操作。

五、Spark SQLSpark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个模块，提供了结构化数据处理和分析的功能。

它支持 SQL 查询和 DataFrame API，可以通过 Spark 的机器学习和图处理功能来进行高级分析。

Spark SQL 可以读取和写入各种数据源，包括关系型数据库、Parquet、Hive等。

七大热门商业智能产品

目前，市场上的BI产品主要包括：数据挖掘软件、终端客户查询、报表和分析工具、数据集市/仓库产品、立体数据分析软件、技术数据分析软件、数据仓库数据库和信息集成工具等。

而不同背景的厂商提供的商业智能产品也不近相同，名目繁多的产品可以用百花齐放来形容。

一、IBM09年四月，IBM刚刚发布了其下一代的商业智能战略DynamicWarehousing。

DynamicWarehousing将满足那些成长型的企业对商业智能的需要，并可以帮助各种规模的企业从业务数据和信息(包括结构化和非结构化)中获取实时的价值。

IBM全新的动态仓库战略允许用户使用分析能力作为实时业务流程的一部分，并挖掘隐藏在非结构化信息中的数据(包括文本、电子邮件、音频文件、网页等)。

此外，这种方法还可实现在处于执行的状态中，无论是客户支持、处理投诉还是进行交易等，都可以即时访问可靠的信息。

与传统的数据仓库只关注查询和报告来了解信息不同，新一代的动态仓库试图通过像联机分析处理(OLAP)和用于历史分析的数据挖掘这样的技术来了解原因，并对今后的工作中提出建议，包括战略和战术的计划。

动态仓库还可以按需提供并分析信息，以帮助用户优化每一次交易。

为了支持新的商业智能战略，IBM还开发出一系列帮助各种规模的企业应用动态仓库技术的产品，主要包括：IBMDB29、IBMBalancedWarehouse和IBMOmniFindAnalyticsEdition等。

IBM商业智能产品功能和特性如下：1.数据存储和管理：用于商业智能的DB2解决方案提供了集成的、易于使用的数据仓库、数据分析和数据管理软件，通过易用的工具迅速建立和管理数据仓库。

2.数据处理：一旦数据仓库准备就绪，DB2WarehouseManager可以提供灵活易用的工具，使数据仓库可以被访问，并能够对使用情况进行管理和跟踪。

3.在线分析：DB2OLAPServer无需任何查询语言方面的知识，只需要最基本的编程经验，DB2OLAP服务器就可以使用户迅速地设计和管理应用程序。

hologres数据库实例

hologres数据库实例
Hologres是阿里云推出的一种云原生的交互式分析型数据仓库产品，它能够提供高性能、低成本的数据存储和查询服务。

Hologres数据库实例是在阿里云上创建的Hologres数据库环境，用户可以在这个实例中存储和管理数据，并且进行复杂的交互式分析查询。

首先，从技术角度来看，Hologres数据库实例是基于云原生架构设计的，它采用了分布式存储和计算技术，能够实现高速的数据写入和查询。

Hologres数据库实例支持标准的SQL查询语言，同时也提供了与大数据生态系统兼容的接口，比如支持Spark、Flink等框架，可以方便地与其他大数据产品进行集成。

其次，从管理角度来看，Hologres数据库实例提供了灵活的管理和监控功能，用户可以通过阿里云控制台或者API进行实例的创建、配置、扩容和监控。

同时，Hologres数据库实例还提供了数据备份、恢复和安全控制等管理功能，保障数据的安全性和可靠性。

另外，从成本角度来看，Hologres数据库实例采用了按量付费的计费模式，用户只需根据实际使用的资源量进行付费，可以大大
降低成本。

同时，Hologres数据库实例也支持弹性扩展和自动化运维，能够根据业务需求自动调整资源，提高资源利用率，降低成本。

总的来说，Hologres数据库实例是一种高性能、低成本的云原
生交互式分析型数据仓库产品，具有灵活的管理和监控功能，能够
满足用户对于大数据存储和分析的需求，是企业进行数据分析和挖
掘的理想选择。

海量数据存储和分析技术的应用和优势

海量数据存储和分析技术的应用和优势随着信息技术的快速发展，我们生活和工作中产生的数据量越来越大。

这些数据涵盖了各个领域，如商业、医疗、教育、交通等等。

如何有效地存储和分析这些海量数据，以获取有价值的信息和见解，已成为许多企业和组织面临的重要问题。

本文将探讨海量数据存储和分析技术的应用和优势。

一、海量数据存储技术随着信息技术的发展，存储设备的容量也在不断增大。

硬盘、SSD、云存储等成为了人们存储数据的主要方式。

对于海量数据的存储，企业可以考虑使用以下几种技术：1. 分布式存储技术分布式存储技术是指将数据分散存储在多个节点上，实现数据的高可用性、高容错性和高吞吐量。

其中，HDFS (Hadoop Distributed File System) 是一种基于 MapReduce 的分布式文件系统，具有高可靠性和扩展性，被广泛应用于大数据存储和处理领域。

2. NoSQL 数据库技术NoSQL 数据库是指非关系型数据库，它与传统的关系型数据库相比，具有更高的可扩展性和可用性，并且更适合海量数据的存储。

目前常用的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Cassandra、Redis 等。

3. 数据仓库技术数据仓库是指将不同来源、不同类型的数据集中存储到一个系统中，并提供查询和分析功能。

数据仓库能够帮助企业快速获取有价值的信息，例如销售数据、市场趋势、用户行为等。

目前比较流行的数据仓库解决方案是SnowFlake、Redshift、BigQuery 等。

二、海量数据分析技术海量数据的分析主要包括数据挖掘、商业智能、机器学习、大数据分析等领域。

通过分析海量数据，可以获取有用的信息和见解，例如：1. 市场趋势分析通过分析大量的市场数据，企业可以预测市场趋势和用户需求，从而调整产品的定位和策略。

2. 用户行为分析通过分析用户在网站、APP、社交媒体等平台上的行为，企业可以优化产品体验和服务，提高用户满意度和留存率。

数据仓库 Chapter 3 数据仓库的发展趋势

数据仓库
Chapter 3 数据仓库的发展趋势
Contents：
– 数据仓库的发展历史 – 发展趋势 – 支持Web技术的数据仓库
Chapter 3 数据仓库的发展趋势
• • • • §3.1 §3.2 §3.3 §3.4 数据仓库的持续增长重要趋势标准的出现支持Web的数据仓库
§3.1 数据仓库的持续增长
• 公益事业、媒体/出版业、航空业、咨询业、零售业、高科技产业、金融服务、制药业、软硬件业、商业服务、制造业、消费者服务业、电信业、保险业、运输业、政府部门、医疗卫生、其他、银行业、法律业、教育、石油化工 • 今天电信和银行业继续在DW投入上保持领先的地位，这两个行业的 15%预算都用在了DW的建设上
– 高级可视化技术
• 表格的操作 • 向下钻取 • 高级互动
从静态到动态的可视化
从小数据集到大型、复杂的结构
§3.2 重要趋势
– 并行处理
• 并行处理的硬件（共享存储、非共享存储） • 并行处理软件（数据库产品供应商通常提供） • 数据仓库中实施并行
– 提高查询处理、数据装载和索引创建的性能 – 规模可扩展（CPU、内存数） – 容错能力
§3.2 重要趋势
• 多种数据类型
– 增加非结构化数据 – 查询非结构化数据 – 空间数据结构化
数字数据结构化文档非结构化文档图像数据仓库储存库视频音频
空间数据
§3.2 重类型 • 交互可视化 • 庞杂结果的可视化
可视查询高级交互下钻基本交互在线显示打印报表多连接图表科学图表类型企业图表系统嵌入报表演示图表基本视图神经数据非结构化文本数据大量数据集实时数据提供多维数据序列简单数字序列

市场主流ESB的产品比较(较全)

org.mule.api.transport.Connector
org.mule.api.transport.MessageReceiver
org.mule.api.transport.MessageDispatcher
org.mule.api.transport.MessageDispatcherFactory
实现机制：借助组件Caching Mediator
WSO2 Governance Registry
开源中最优秀的服务注册项目
WSO2 ESB management console
创建和管理各组件（接入层、中介层和接出层）；
图形化地方式统计系统资源（CPU,内存）；
图像化统计ESB中各组件（接入层、中介层和接出层）接收发送消息的大小以及响应时间；
ß简化开发流程
将常用的消息流场景进行了模板化，推出了基于模式的开发方式，用户只需要配置相关参数即可。提供的模式分为两类：内置（built-in）和自定义（user-defined）。
7.0架构：
WMB开发/部署架构的变迁:
去掉configuration manager，开发工具/应用可以直接和broker交互。
inboundAddress="http://localhost:8080"
outboundAddress="/WeatherWS.asmx"/>
缺点：
集群非常弱
1.只能配置一个主实例和一个从实例
2.不支持flow和基于模式的配置
3.某些路由会丢失或者获得重复的消息
述
介绍了主流商业和开源ESB的发展趋势、可借鉴的地方和其缺点：
ESB产品一览表包括商业和开源：

analyticdb 手册

analyticdb 手册【原创版】目录1.analyticdb 简介2.analyticdb 的功能与特点3.analyticdb 的使用与配置4.analyticdb 的优势与应用场景5.analyticdb 的发展前景与展望正文【1.analyticdb 简介】AnalyticDB 是一款面向大数据时代的数据仓库产品，具备高并发、高性能、高可靠性、低成本等特点，为用户提供了一个安全、稳定、高效的数据存储和分析平台。

作为一款自主研发的大数据处理引擎，AnalyticDB 在我国大数据领域具有广泛的应用和影响力。

【2.analyticdb 的功能与特点】AnalyticDB 具备以下主要功能：（1）海量数据存储：支持 PB 级别的数据存储，满足大规模数据存储需求。

（2）快速数据处理：采用列式存储结构，大幅提高数据查询速度。

（3）高并发支持：支持高并发的读写操作，满足复杂查询和大规模数据分析需求。

（4）数据安全可靠：提供数据备份和恢复功能，确保数据安全。

（5）易用易扩展：提供丰富的 API 和 SDK，支持多种编程语言，方便开发者集成和使用。

【3.analyticdb 的使用与配置】使用 AnalyticDB 的基本步骤如下：（1）安装与配置：根据官方文档指引，进行 AnalyticDB 的安装与配置。

（2）连接与查询：使用喜欢的编程语言连接 AnalyticDB，编写 SQL 语句进行数据查询和分析。

（3）数据导入与导出：使用 AnalyticDB 提供的数据导入和导出功能，实现数据的导入和导出。

（4）监控与管理：通过 AnalyticDB 提供的管理工具，对数据仓库进行监控和管理。

【4.analyticdb 的优势与应用场景】AnalyticDB 具备以下优势，适用于以下应用场景：优势：（1）高性能：列式存储结构和优化的查询算法，带来更快的数据查询速度。

（2）高并发：支持高并发的读写操作，满足复杂查询和大规模数据分析需求。

数仓拉链表应用场景

数仓拉链表应用场景数仓（Data Warehouse）是指将企业各类数据集中存储在一个统一的数据库中，以便于企业进行数据分析和决策。

而拉链表（Slowly Changing Dimensions）则是一种数据建模技术，用于处理维度数据的变化。

在数仓中，拉链表应用场景广泛，可以帮助企业更好地管理和分析数据变化。

一、以拉链表管理产品维度的变化在企业的产品维度中，产品属性可能会随着时间的推移而发生变化。

例如，产品的名称、规格、产地等信息可能会不断更新。

使用拉链表可以有效地管理这些变化。

当产品属性发生变化时，拉链表会根据时间戳将新的属性插入到表中，同时保留旧的属性，以便于查询历史数据。

这样，企业可以根据不同时间点的产品属性进行分析，了解产品的演变和市场趋势。

二、利用拉链表跟踪客户维度的变化在客户维度中，客户的个人信息、消费偏好等也会发生变化。

使用拉链表可以帮助企业跟踪客户信息的变动。

当客户信息发生变化时，拉链表会记录下变化的时间戳，将新的客户信息插入到表中，并保留旧的客户信息。

这样，企业可以根据不同时间段的客户信息进行分析，了解客户的变化趋势，以便于制定针对性的营销策略。

三、通过拉链表管理组织机构维度的变化在企业的组织机构维度中，组织结构、岗位等信息也会不断变化。

使用拉链表可以帮助企业管理组织机构的变化。

当组织机构发生变动时，拉链表会记录下变动的时间戳，将新的组织机构信息插入到表中，并保留旧的组织机构信息。

这样，企业可以根据不同时间段的组织机构信息进行分析，了解组织结构的演变和变动原因，以便于优化组织管理。

四、利用拉链表管理销售渠道维度的变化在销售渠道维度中，销售渠道的属性也会发生变化。

例如，销售渠道的名称、地点、销售方式等可能会随着时间的推移而变化。

使用拉链表可以帮助企业管理销售渠道的变化。

当销售渠道属性发生变化时，拉链表会记录下变动的时间戳，将新的销售渠道属性插入到表中，并保留旧的属性。

这样，企业可以根据不同时间点的销售渠道属性进行分析，了解销售渠道的变化趋势，以便于优化销售策略。

clickhouse 国内应用案例

clickhouse 国内应用案例ClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统，被广泛应用于大数据分析和数据仓库领域。

它具有高性能、高可扩展性和高可靠性的特点，能够处理海量数据的查询和分析。

下面列举了国内一些应用了ClickHouse的案例。

1. 京东：京东作为中国最大的自营电商平台之一，拥有庞大的用户和海量的交易数据。

为了满足数据分析和实时报表的需求，京东采用了ClickHouse作为数据仓库，并通过ClickHouse实现了对交易数据的高效查询和分析。

2. 知乎：知乎是中国知名的问答社区，每天都有大量的用户生成的数据。

为了提供更好的用户体验和个性化推荐，知乎采用了ClickHouse作为数据分析平台，通过ClickHouse进行用户行为分析和内容推荐算法的优化。

3. 携程：携程是中国领先的在线旅游平台，每天都有大量的用户访问和交易数据。

为了实时监控和分析用户行为，携程采用了ClickHouse作为实时数据分析平台，通过ClickHouse实现了对用户行为和交易数据的实时查询和分析。

4. 美团：美团是中国最大的在线外卖平台之一，每天都有海量的订单数据。

为了提高订单查询和分析的效率，美团采用了ClickHouse 作为订单数据的分析数据库，通过ClickHouse实现了对订单数据的高效查询和分析。

5. 滴滴出行：滴滴出行是中国领先的出行平台，每天都有大量的用户和车辆数据。

为了提供实时的数据监控和分析，滴滴出行采用了ClickHouse作为数据分析平台，通过ClickHouse实现了对用户和车辆数据的实时查询和分析。

6. 大众点评：大众点评是中国最大的用户点评平台之一，每天都有大量的用户生成的点评数据。

为了提供更好的用户体验和个性化推荐，大众点评采用了ClickHouse作为数据分析平台，通过ClickHouse进行用户行为分析和内容推荐算法的优化。

7. 网易云音乐：网易云音乐是中国领先的在线音乐平台，拥有庞大的音乐库和用户群体。