每一家公司都有自己的数据。并且，许多公司在计算机系统中储存有大量的数据，记录着企业购买、销售、生产过程中的大量信息和客户的信息。通常这些数据都储存在许多不同的地方。使用数据仓库之后，企业将所有收集来的信息存放在一个唯一的地方——数据仓库。仓库中的数据按照一定的方式组织，从而使得信息容易存取并且有使用价值。本文讲述了数据仓库在中盈优创电信中应用的案例。

对于传统的业务处理(OLTP)系统，我们总是按照业务应用来建立它的模型，换言之，业务处理系统是面向应用来设计的，更准确地说是面向交易来设计。而数据仓库则一般按照主题(Subject)来建模，它是面向主题的。本文通过一个例子来简单介绍了OLAP和数据仓库的设计，希望能对您有所帮助。

本文从数据仓库的概念,数据仓库的产生,数据仓库的概念模型与功能,数据仓库的相关技术四个方面对数据仓库及其体系结构建设做了全面介绍。

使用Hive构建数据仓库 中文WORD版,本文档主要讲述的是使用 Hive 构建数据仓库；希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看

GBase 8a MPP Cluster 根据不同场景需求提供多种便于用户操作的数据迁移工具。        功能简介        GBase 8a MPP Cluster 提供了面向用户的 SQL 接口加载方式。        支持如下功能：  支持本地文件加载  支持从通用数据服务器拉取数据加载；  支持 FTP/HTTP/HDFS/SFTP 等多种协议；  支持多加载机对单表的并行加载，最大化加载性能；  支持普通文本、 gzip 压缩、 snappy 压缩、 lzo 压缩等多种格

本文说到的是加快数据仓库加载速度的方法，由于硬件环境无法改变，作者只能从仓库设计和加载细节入手来改变了。

数据挖掘、数据仓库，近些年在国内越来越热、越来越流行，需求比较多，应用也比较广泛，它们常服务于商务智能活动。通俗地概括来讲，我们可将它们统称作数据分析、数据计算。

大家都知道，ETL是Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。那么你了解ETL的本质么？本文将给你一个答案。

数据仓库作为数据库的前沿技术，你对它的了解有多少？本文将介绍数据仓库及数据建模的常用新术语，希望可以让读者对数据仓库有个初步的了解。

一、前言 上文我讲到 阿里云-数据仓库-数据分析开发神器-ODPS ，今天我带领大家一起走进神器的成长环境及它的数据世界。 二、 DataWorks是什么 DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。 它是数据工场，集成提供对ODPS数据进行加工处理，主要提供了：数据集成、数据开发、数据管理、数据治理、数据分享等功能。 三、产品架构 通过智

        本文力求以简单易懂的语言描述出数据库发展史，尽量避免出现复杂的概念介绍。数据库演进史如图1所示： 图1 数据库演进 一、穿孔纸带和文件系统         在现代意义的数据库出现之前(20世纪60年代)，人们通过人工和文件系统的方式来存储、管理数据。在人工管理时期，人们常使用穿孔纸带来管理数据（图2），虽然穿孔纸带因不具备电子化特征、不能被称为数据库，但其代表着人们在数据存储结构上思考和实践的结果，有必要单独提及。 图2 穿孔纸带         随着数据量的增