Ⅰ 什麼是資料庫維度 怎麼理解怎麼用做什麼用的 能否通俗易懂的說明。謝謝。
舉個簡單例子：
就拿excel表格來說，作為單一的工作表，就包含二維（行和列），而一個excel文件，通常包含多個工作表，打開excel文件時，在下方顯示的「sheet1、sheet2」這些工作表頁列，就是第三維。
excel是最簡單的資料庫應用，一個xlsx文件只有三維，但你可以用若干個xlsx文件來組成一個項目，這些文件序列，你可以視為第四維。
然後，你還可以把一組組xlsx文件放在一個個目錄中，那麼這些目錄序列，你可以視為第五維。
再往上，你還可以設置更上一級目錄，那就是第六維……
反正在excel中，任何一個單元格，都可以調用存儲在本地電腦（甚至是網路電腦）任何地方的、任何一個excel文件中的、任何一個工作表的、任何一個單元格內容，所以說，雖然是一大堆的文件，你也可以當做是一個資料庫來處理，只是不那麼方便。
……
在資料庫中，單一的資料庫就能包含很多很多維，你也可以把這些維，當做樹狀目錄的結構來理解，也可以當做一堆堆的xlsx文件集合來理解。
磁碟的存儲結構（不管是fat還是ntfs，還是linux或os或別的什麼磁碟格式），都是一種大型的、多維的資料庫，分區是一個維度，目錄是一個維度，每一檔下級目錄又是一個維度。文件是一個維度，文件中的章節行段也是維度……
數學中的維度概念，和通常意義上的空間維度，是兩回事。
空間維度可以用數學來解釋，但數學維度，三維以上你就無法用空間來顯示。
但在資料庫中，三維只是基本操作。
……
用excel來舉例，已經是我能找到的最容易理解的方案。
我真正理解資料庫維度時，是從數組開始的，當時使用一個很簡陋的編程軟體，他不提供資料庫建立和訪問，數組的維度也有限，還需要自己建立多維存儲文件，並且只支持文本格式。
文本格式中，使用【】標記數組維度，【】中間的標識符可以自定義，通過各種不同的標識符來延伸維度……做著做著，我忽然間就領悟到什麼叫資料庫、什麼叫維度，如果不考慮執行效率的話，用一個文本文件，就能模擬出一個硬碟來……
Ⅱ 圖片音頻視頻位置信息等屬於大數據的什麼維度
1，圖片音頻視頻位置信息等屬於大數據的呃，內存儲置的一個方面。
2，圖片音頻視頻位置就等於大數據的是什麼維度因為圖片音頻視頻因為視頻是為都是最大的視頻佔用率。
3，圖片音頻視頻位置信息的話，大數據這個屬於三維度的。
4，這個音樂圖片這個應該是屬於三維的。圖片音頻視頻位置信息等屬於大數據的呃，內存儲置的一個方面。
5，圖片音頻視頻位置就等於大數據的是什麼維度因為圖片音頻視頻因為視頻是為都是最大的視頻佔用率有了海量的信息獲取能力和信息存儲能力，我們也必須有對這些信息進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在數據量逐漸增大的同時，也相應建立了靈活、強大的分布式數據處理集群。
Ⅲ 儲存中常見的磁碟陣列有哪些
常見的有：raid0、1、5、10、5e，還要一種叫jbod。
具體網路「raid」詞條講的很詳細。
Ⅳ 大數據分析基礎——維度模型
維度模型的概念出自於數據倉庫領域，是數據倉庫建設中的一種數據建模方法。維度模型主要由事實表和維度表這兩個基本要素構成。
維度是度量的環境，用來反映業務的一類屬性 ， 這類屬性的集合構成一個維度 ， 也可以稱為實體對象。 維度屬於一個數據域，如地理維度(其中包括國家、地區、 省以及城市等級別的內容)、時間維度(其中包括年、季、月、周、日等級別的內容)。
維度是維度建模的基礎和靈魂。在維度建模中，將度量稱為「事實」 ， 將環境描述為「維度」，維度是用於分析事實所需要的多樣環境。例如， 在分析交易過程時，可以通過買家、賣家、商品和時間等維度描述交易發生的環境。
維度所包含的表示維度的列，稱為維度屬性。維度屬性是查詢約束條件、分組和報表標簽生成的基本來源，是數據易用性的關鍵。
事實表是維度模型的基本表，每個數據倉庫都包含一個或者多個事實數據表。事實數據表可能包含業務銷售數據，如銷售商品所產生的數據，與軟體中實際表概念一樣。
事實表作為數據倉庫維度建模的核心，緊緊圍繞著業務過程來設計，通過獲取描述業務過程的度量來表達業務過程，包含了引用的維度和與業務過程有關的度量。
事實表中一條記錄所表達的業務細節程度被稱為粒度。通常粒度可以通過兩種方式來表述:一種是維度屬性組合所表示的細節程度:一種是所表示的具體業務含義。
作為度量業務過程的事實，一般為整型或浮點型的十進制數值，有可加性、半可加性和不可加性三種類型。
相對維度來說，通常事實表要細長，行的增加速度也比維度錶快的多，維度表正好相反。
事實表有三種類型 :
原子指標和度量含義相同，基於某一業務事件行為下的度量，是業務定義中不可 再拆分的指標，具有明確業務含義的名詞 ，如支付金額。
事實表和維度交叉匯聚的點，度量和維度構成OLAP的主要概念，這裡面對於在事實表或者一個多維立方體裡面存放的數值型的、連續的欄位，就是度量。
維度表是事實表不可分割的部分。維度表是進入事實表的入口。豐富的維度屬性給出了豐富的分析切割能力。維度給用戶提供了使用數據倉庫的介面。最好的屬性是文本的和離散的。屬性應該是真正的文字而不應是一些編碼簡寫符號。應該通過用更為詳細的文本屬性取代編碼，力求最大限度地減少編碼在維度表中的使用。
維度表和事實表二者的融合也就是「維度模型」，「維度模型」一般採用「星型模式」或者「雪花模式」，「雪花模式」可以看作是「星型模式」的拓展，表現為在維度表中，某個維度屬性可能還存在更細粒度的屬性描述，即維度表的層級關系。
維度屬性也可以存儲到事實表中，這種存儲到事實表中的維度列被稱為「退化維度」。與其他存儲在維表中的維度一樣 ，退化維度也可以用來進行事實表的過濾查詢、實現聚合操作等。
下表顯示的是一個維度（「城市」）和兩個指標（「會話數」和「每次會話瀏覽頁數」）。
維度中的一些描述屬性以層次方式或一對多的方式相互關聯，可以被理解為包含連續主從關系的屬性層次。比如商品類目的最低級別是葉子類目，葉子類目屬於二級類目，二級類目屬於一級類目。在屬性的層次結構中進行鑽取是數據鑽取的方法之一。
當屬性層次被實例化為一系列維度，而不是單一的維度時，被稱為雪花模式。
大多數聯機事務處理系統( OLTP)的底層數據結構在設計時採用此種規范化技術，通過規范化處理將重復屬性移至其自身所屬的表中，刪除冗餘數據。
將維度的屬性層次合並到單個維度中的操作稱為反規范化。分析系 統的主要目的是用於數據分析和統計，如何更方便用戶進行統計分析決 定了分析系統的優劣。採用雪花模式，用戶在統計分析的過程中需要 大 量的關聯操作，使用復雜度高，同時查詢性能很差;而採用反規范化處 理，則方便、易用且性能好。
數據倉庫匯流排架構的重要基石之一就是一致性維度。在針對不同數 據域進行迭代構建或並行構建時，存在很多需求是對於不同數據域的業 務過程或者同 一數據域的不同業務過程合並在 一起觀察。比如對於日誌數據域，統計了商品維度的最近一天的 PV 和 UV; 對於交易數據域， 統計了商品維度的最近一天的下單MV。現在將不同數據域的商品的 事實合並在一起進行數據探查 ，如計算轉化率等，稱為交叉探查。
我們先來看數據倉庫的定義:數據倉庫是一個面向主題的、 集成的 、 非易失的且隨時間變化的數據集合，用來支持管理人員的決策。
數據由面向應用的操作型環境進人數據倉庫後，需要進行數據 集成。將面向應用的數據轉換為面向主題的數據倉庫數據，本身就是一種集成。
具體體現在如下幾個方面:
表級別的整合，有兩種表現形式。
水平拆分
維度通常可以按照類別或類型進行細分。由於維度分類的不同而存在特殊的維度屬性，可以通過水平拆分的方式解決此問題。
在設計過程中需要重點考慮以下三個原則。
根據數據模型設計思想，在對維度進行水平拆分時，主要考慮如下兩個依據。
垂直拆分
在維度設計內容中，我們提到維度是維度建模的基礎和靈魂，維度 屬性的豐富程度直接決定了數據倉庫的能力。在進行維度設計時，依據 維度設計的原則，盡可能豐富維度屬性，同時進行反規范化處理。
某些維度屬性的來源表產出時間較早，而某些維度屬性的來 源 表產出時間較晚;或者某些維度屬性的熱度高、使用頻繁，而某些維度屬性的熱度低、較少使用 ; 或者某些維度屬性經常變化，而某些維度屬性比較穩定。在「水平拆分」中提到的模型設計的三個原則同樣適合解決此問題。
出於擴展性、產出時間、易用性等方面的考慮，設計 主從維度。主 維表存放穩定 、 產出時間早、熱度高的屬性;從維表存放變化較快、產 出時間晚、熱度低的屬性。
參考
《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling》
《Google Analytics》
《大數據之路》
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Ⅳ 雲存儲為什麼可以做到大容量
雲存儲實現技術（一）
——雲存儲理解
在當今風起「雲」涌的時代，雲存儲作為「雲」的基礎架構和最廣泛的應用得到了極大的重視。萬丈高樓平地起，只有將底層的基礎打牢，才有可能實現雲中的摩天大樓。
實現的前提在於理解，到底應該如何理解雲存儲呢？沒有一個放之四海皆準的概念，不同的角度，不同的背景得到的答案肯定不同。這里我想從廣義和狹義的角度分別來理解。廣義上來說，雲存儲發展於分布式存儲，融合了並行與網格技術，延伸了虛擬化概念，通過對網路中大量異構存儲設備的統一協調處理，最終實現了遠程存儲服務的提供。狹義上要從三種視角出發來理解：雲製造商，雲使用商，個人。
1．對於雲製造商來說，雲存儲是一種架構。是對底層異構存儲伺服器的整合，對網路存儲技術的創新，對硬體存儲晶元升級。現在被各大廠商應用的底層雲模式主要有兩種：網路存儲架構，分布式集群存儲技術。
網路存儲模式是在分散的基礎存儲設備上，實現一個統一管理存儲設備系統。存儲設備可以是FC光纖通道存儲設備，可以是NAS和 iSCSI等IP存儲設備，也可以是 SCSI或SAS等 DAS存儲設備。而管理系統主要實現設備虛擬化管理，冗餘鏈路管理，設備監控及安全備份處理。來看看IBM和色卡司公司提出的存儲系統。色卡司推出的新一代的5-bay NAS，融合了NAS/DAS/iSCSI三為一體，提供iSCSI的堆疊擴充功能以及多重RAID技術，為底層存儲提供了極大的應用彈性和數據保護機制。而IBM XIV存儲系統則通過轉架單個磁碟的轉速瓶頸，將性能提升了一大步，但是基於硬體的網路存儲模式終究還是存在容量與性能的擴展瓶頸。
分布式集群存儲技術能夠很好的解決上述瓶頸，不需要構建SAN模型，所依託的只是分布式文件系統，不但能夠很好的支持異構機的搭建，還很容易擴充，高效的演算法實現也帶來了性能的突破。如Googal的GFS，Hadoop架構中的HDFS以及一些輕型的如FastDFS等。這種模型的前景一片明亮，只要人的腦袋足夠聰明，高效的演算法性能的提升終究要快於硬體的提升。
2．對於雲使用商來說，雲存儲是一種服務。這里理解為提供服務與使用服務。提供的服務包括：原始的存儲伺服器，透明的大容量存儲服務，存儲機器與上層應用的綜合體。相對於製造者而言，提供服務商亟需解決的是雲服務的安全性，如何保證商業數據不泄密，如何實現企業數據冗餘備份。還有一些細節方面的諸如可定製性，可擴展性，透明性，簡易性，可靠性等都是雲存儲面臨的困難。
對於使用服務者來說，雲存儲就是一個低成本，遠端控制，安全的企業存儲應用平台，他們不用再為高昂的硬體設備發愁，也不用為後期數據擴展空間擔憂，只要專注與基於服務介面的開發即可。這里存儲面對的最大問題是網路帶寬與數據安全的問題。如何實現遠端數據的高訪問性，如何避免傳輸過程的數據損失及竊聽。雲存儲需要的是各方面技術的支撐。
3．一切技術的發展都源於人對更高品質生活的需求，雲存儲也不例外。未來存儲最大的應用應該是個人存儲。即一切輕型移動設備之間信息互通，個人信息的最終雲端化。最近UIT和Inter的合作也在向個人存儲進軍，通過與電信服務商的合作，將個人存儲放在雲上，實現隨時隨地的訪問。可以想像不久的將來，信息的整合將在雲中孕育。
雲存儲實現技術（二）
——雲存儲遐想
對於雲存儲來說，異構平台的的設備整合是最大的問題。既然稱之為「雲」，就不是某一單台伺服器或一個機群提供的單一的硬碟數據存儲功能。而是分布在全球多台設備之間的虛擬化管理。如何協調設備之間的統一部署，統一訪問，這將成為巨大的瓶頸，如得不到實現，雲將無法成型，終究只是廣闊互聯網中零星散落的水蒸氣。現在的解決方案多是基於集群技術，分布式文件系統及網格計算技術。
如果不打破現有的觀念，瓶頸終究是瓶頸，技術的發展也只是拖長了瓶頸的到來時間。以下讓我們拋棄傳統的架構模型，遐想下雲存儲。
1．高維度信息的存儲
根據常識，我們在知道維度的大小可以決定存儲容量的大小。傳統我們對數據的存儲都是基於二維結構的。現在我們跌入了二維瓶頸無法自拔，那麼為何不放棄二維存儲而轉向高維呢？
維度的理解可以從宏觀與微觀兩方面理解。
（1）微觀方面，即存儲介質本身的維擴展，令人欣喜的是澳大利亞科學家已經開發了一種新的能夠感知激光波長和偏振材料，可以實現五個維度上的存儲數據。這對於雲存儲容量擴展提供了不可估量的技術支持。
（2）宏觀方面可以考慮存儲數據的三維結構。可以這樣理解，網路是種極其鬆散的空間拓撲結構，我們可以在其中設定一個笛卡兒坐標系，坐標中規定單位信息元數據。信息的存儲就可以演變為坐標的存儲。這里需要考慮的是單位數據的大小。對於結構數據，可以設置為一個字母，一個漢字或一個數據；對於非結構數據，可以是一個頻繁詞，一個tag 。但是對於龐大的信息而言，這又會造成更嚴重的維災難。
考慮下我們現實世界中的信息冗餘部分：
每一天，多少人在轉載，復制，粘貼別人的信息。
每一分鍾，有多少人在記錄同一句話，計算同一數據。
以上這些佔用了我們大量的存儲設備而毫無意義。所以如何設置高效的單位元數據，如何利用已有的單位數據是亟需考慮的。
（3）笛卡兒坐標的引入對於數據安全方面也有所幫助，我們可以通過數據加密來改變每個用戶的參考坐標系。
（4）在三維結構的基礎上，我們還可以考慮引入時間的四維空間，因為計算機處理每個人的存儲命令時間肯定是不同的，這一維的利用可以加快檢索及訪問速度。
2．人工智慧的雲存儲
這里的人工智慧是有別與馮諾依曼計算機體系的人工智慧。
想想我們的大腦，一個1350立方米的空間容納了無法估量的信息，僅這一條就足可以推翻容量與存儲的關系。我們腦中的信息可以動態的加強和減弱（除了一些主觀因素），可以快速檢索而不需要索引表。這些靠的是什麼？聯想，記憶，信號的刺激與傳導。那麼我們是否可以考慮硬體的仿神經突觸的設計。
我們好象也有過多的考慮冗餘備份，在需要時，我們只需拿張紙記錄就好。那麼我們是否可以考慮減輕存儲伺服器的任務，將備份問題交給某些固定的外設就好。
人工智慧這條路也許還有好長路要走，但我們堅信，創新就會有發展
Ⅵ 存儲速度的三個維度
存儲速度的三個維度：
1、容量，是指存儲器可以容納的二進制信息量，用存儲器中存儲地址寄存器MAR的編址數與存儲字位數的乘積表示。
2、速度，機械硬碟讀寫速度平均60至80M每秒。
3、體積，機械硬碟容量體積比約為21.6立方厘米/TB。
Ⅶ 數據質量有幾種維度分別是什麼
完整性
一致性多源數據的數據模型不一致，如命名不一致，數據編碼不一致，含義不一致，生命周期不一致等
准確性准確性也叫可靠性，不可靠的數據可能會導致嚴重的問題，會造成有缺陷的方法和糟糕的決策
唯一性
關聯性數據關聯性問題是指存在數據關聯的數據關系缺失或錯誤，例如：函數關系、相關系數、主外鍵關系、索引關系等。存在數據關聯性問題，會直接影響數據分析的結果，進而影響管理決策。
真實性
及時性數據的及時性(In-time)是指能否在需要的時候獲到數據，數據的及時性與企業的數據處理速度及效率有直接的關系，是影響業務處理和管理效率的關鍵指標。
邏輯檢查不同表欄位之間可能會有邏輯關聯，需要稽核
離群值檢查部分數據可能會偏離其他數據，比如同一個商品金額大家都是100元，而有一條數據是1W
自定義規則由需求方自定義相關規則
波動稽核
強弱規則
數據完整性問題包含數據條目不完整，數據屬性不完整等
用於識別和度量重復數據，冗餘數據，重復數據是導致業務無法協同，流程無法追溯的重要因素，也是數據治理需要解 決的最基本的數據問題
數據必須真實准確的反映客觀的實體存在或真實的業務，真 實可靠的 原始統 計數據是企業統計工作的靈魂，是一切管理工作的基礎，是經 營 者進行正確經營決策必不可少的第一手 資料。
與上周環比稽核波動情況
每個規則的權重應該是不一樣的，需要配置優先順序，這對後續的告警方式是有幫助的
我們最終的目的是希望做到頁面可配置