Ⅰ 14.數據倉庫常見的存儲優化方法有哪些
存儲優化管理的方式包括數據壓縮、數據重分布、存儲治理項優化、生命周期管理等方法。
數據壓縮
在分布式文件系統中，會將數據存儲3份，這意味著存儲1TB的邏輯數據，實際上會佔用3TB的物理空間。使用盤古RAIDfile格式的文件，將存儲比從1：3提高至1:1.5。這樣做的缺點是數據塊損壞時的修復時間比原來更長，讀的性能也有損失。數據重分布
由於每個表的數據分布不同，插入順序不同，導致壓縮效果有很大的差異，通過修改表的數據重分布(distributeby,sortby欄位)進行數據重分布，能夠對表進行優化處理。存儲治理項優化：
存儲治理項優化是指在元數據的基礎上，診斷、加工成多個存儲治理優化項。目前已有的存儲治理優化項有未管理表、空表、最近62天未訪問表、數據無更新無任務表等。生命周期管理策略
根本目的：用最少的存儲成本滿足最大的業務需求，使數據價值最大化。
a）周期性刪除策略：針對無效的歷史數據進行定期清理。
b）徹底刪除策略：無用表數據或者ETL過程產生的臨時數據，以及不需要保留的數據，可以進行及時刪除，包括刪除元數據。
c）永久保留策略：重要且不可恢復的底層數據和應用數據需要永久保留。
d）極限存儲策略：超高壓縮重復鏡像數據。
e）冷數據管理策略：永久保留策略的擴展。永久保留的數據需要遷移到冷數據中心進行永久保存。一般將重要且不可恢復的、佔用存儲空間大於100TB，且訪問頻次較低的數據進行冷備，例如3年以上的日誌數據。
Ⅱ 什麼是數據倉庫中的操作數據存儲
ODS是一個面向主題的、集成的、可變的、當前的細節數據集合，用於支持企業對於即時性的、操作性的、集成的全體信息的需求。常常被作為數據倉庫的過渡，也是數據倉庫項目的可選項之一。 根據Bill.Inmon的定義， 「數據倉庫是面向主題的數據倉庫是面向主題的數據倉庫是面向主題的數據倉庫是面向主題的、集成的集成的集成的集成的、穩定的穩定的穩定的穩定的、、隨時間變化的隨時間變化的隨時間變化的隨時間變化的，主要用於決策支持的資料庫系統」 在Kimball的的的的<<數據倉庫生命周期工具集數據倉庫生命周期工具集數據倉庫生命周期工具集數據倉庫生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是這樣定義的： 1. 是操作型系統中的集成,用於當前，歷史以及其它細節查詢(業務系統的一部分) 2. 為決策支持提供當前細節數據(數據倉庫的一部分) 因此操作數據存儲（ODS） 是用於支持企業日常的全局應用的數據集合，ODS的數據具有面向主題、集成的、可變的和數據是當前的或是接近當前的4個基本特徵。 同樣也可以看出ODS是介於DB和DW 之間的一種數據存儲技術，和原來面向應用的分散的DB相比，ODS中的數據組織方式和數據倉庫（DW）一樣也是面向主題的和集成的，所以對進入ODS的數 據也象進入數據倉庫的數據一樣進行集成處理。 另外ODS只是存放當前或接近當前的數據，如果需要的話還可以對ODS中的數據進行增、刪和更新等操 作，雖然DW中的數據也是面向主題和集成的，但這些數據一般不進行修改， 所以ODS和DW的區別主要體現數據的可變性、當前性、穩定性、匯總度上。 由於ODS仍然存儲在普通的關系資料庫中，出於性能、存儲和備份恢復等資料庫的角度以及對源資料庫的性能影響角度，個人不建議ODS保存相當長周期的數據，同樣ODS中的數據也盡量不做轉換， 而是原封不動地與業務資料庫保持一致。 即ODS只是業務資料庫的一個備份或者映像，目的是為了使數據倉庫的處理和決策支持要求與OLTP系統相隔離，減少決策支持要求對OLTP系統的影響。 一般在帶有ODS的系統體系結構中的ODS都具備如下幾都具備如下幾個作用： 1） 在業務系統和數據倉庫之間形成一個隔離層。 一般的數據倉庫應用系統都具有非常復雜的數據來源，這些數據存放在不同的地理位置、不同的資料庫、不同的應用之中，從這些業務系統對數據進行抽取並不是一件 容易的事。因此，ODS用於存放從業務系統直接抽取出來的數據，這些數據從數據結構、數據之間的邏輯關繫上都與業務系統基本保持一致，因此在抽取過程中極 大降低了數據轉化的復雜性，而主要關注數據抽取的介面、數據量大小、抽取方式等方面的問題。 2） 轉移一部分業務系統細節查詢的功能 在數據倉庫建立之前，大量的報表、分析是由業務系統直接支持的，在一些比較復雜的報表 生成過程中，對業務系統的運行產生相當大的壓力。ODS的數據從粒度、 組織方式等各個方面都保持了與業務系統的一致，那麼原來由業務系統產生的報表、細節數據的查詢自然能夠從ODS中進行，從而降低業務系統的查詢壓力。 3） 完成數據倉庫中不能完成的一些功能。 一般來說，帶有ODS的數據倉庫體系結構中，DW層所存儲的數據都是進行匯總過的數據和運營指標，並不存儲每筆交易產生的細節數據，但是在某些特殊的應用中，可能需要 對交易細節數據進行查詢，這時就需要把細節數據查詢的功能轉移到ODS來完成，而且ODS的數據模型按照面向主題的方式進行存儲，可以方便地支持多維分析 等查詢功能。即數據倉庫從宏觀角度滿足企業的決策支持要求，而ODS層則從微觀角度反映細節交易數據或者低粒度的數據查詢要求。 在一個沒有ODS層的數據倉庫應用系統體系結構中，數據倉庫中存儲的數據粒度是根據需要而確定的，但一般來說，最為細節的業務數據也是需要保留的，實際上 也就相當於ODS，但與ODS所不同的是，這時的細節數據不是「當前、不斷變化的」數據，而是「歷史的，不再變化的」數據。這樣的數據倉庫的存儲壓力和性能壓力都是比較大的，因此對數據倉庫的物理設計和邏輯設計提出了更高的要求。
Ⅲ 資料庫與數據倉庫的區別
資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
拓展資料：
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。
目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
Ⅳ ods-2存儲情況
非常好。
ODS(OperationalDataStore)操作性數據，是作為資料庫到數據倉庫的一種過渡，ODS的數據結構一般與數據來源保持一致，便於減少ETL的工作復雜性，而且ODS的數據周期一般比較短。ODS的數據最終流入DWDW(DataWarehouse)數據倉庫，是數據的歸宿，這里保持這所有的從ODS到來的數據，並長期保存，而且這些數據不會被修改。DM(DataMart)數據集市,為了特定的應用目的或應用范圍，而從數據倉庫中獨立出來的一部分數據，也可稱為部門數據或主題數據。面向應用。
數據倉庫(DataWarehouse)簡稱DW，顧名思義，數據倉庫是一個很大的數據存儲集合，出於企業的分析性報告和決策支持目的而創建，對多樣的業務數據進行篩選與整合。它為企業提供一定的BI（商業智能）能力，指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。數據倉庫存儲是一個面向主題（移動的用戶分析也可做為一個主題）的，反映歷史變化數據，用於支撐管理決策。
Ⅳ 數據全生命周期管理包括哪些階段
數據全生命周期管理包括數據採集、數據存儲、數據處理、數據傳輸、數據交換、數據銷毀這六個階段。
數據採集:指新的數據產生或現有數據內容發生顯著改變或更新的階段。對於組織機構而言,數據的採集既包含在組織機構內部系統中生成的數據也包含組織機構從外部採集的數據。
數據存儲:指非動態數據以任何數字格式進行物理存儲的階段。
數據處理:指組織機構在內部針對動態數據進行的一系列活動的組合。
數據傳輸:指數據在組織機構內部從一個實體通過網路流動到另一個實體的過程。
數據交換:指數據經由組織機構內部與外部組織機構及個人交互過程中提供數據的階段。
數據銷毀:指通過對數據及數據的存儲介質通過相應的操作手段,使數據徹底丟失且無法通過任何手段恢復的過程。
特定的數據所經歷的生命周期由實際的業務場景所決定,並非所有的數據都會完整的經歷六個階段。
呈現與使用方面：
在這個數據爆炸的時代，人類數據分析的能力已經遠遠落後於獲取數據的能力。這個挑戰不僅在於數據量大、高維、多元源、多態等，更重要的是數據獲取的動態性、數據內容的雜訊和相互矛盾，數據關系異構與異質性等。
還有，通過純粹數字和數字術語這樣數據思考並非人類的本能，想要在有需要時迅速、准確的判斷和決策實屬不易。面對這些挑戰可藉助於數據可視化完成DIWK（數據、信息、知識和智慧）模型定義數據到智慧的轉換。
Ⅵ 存儲期和存儲天數一樣嗎
一樣的。存儲期和存儲天數是一樣。
存儲期是指產品的最長保存期限。超過保存日期的產品失去了原產品的特徵和特性，喪失了產品原有的使用價值，從這個意義上說，保存日期的最後那天，也稱為產品的失效日期。
Ⅶ 指令周期，機器周期，時鍾周期與存儲周期的關系
周期：取決於"晶振頻率"，固定。但是因為工藝的關系，每個單元之間會有一定范圍內的異同，"超頻"就是這個道理，說到底還是"工藝"；數據量：一次存取的最大二進制數據量肯定固定。因為引腳數目肯定是固定的。
參考網路"機器周期"：指令周期（Instruction Cycle）：取出並執行一條指令的時間。匯流排周期（BUS Cycle）：也就是一個訪存儲器或I/O埠操作所用的時間。時鍾周期（Clock Cycle）：處理操作的最基本單位，晶振頻率的倒數。指令周期、匯流排周期和時鍾周期之間的關系：一個指令周期由若干個匯流排周期組成，而一個匯流排周期時間又包含有若干個時鍾周期。一個匯流排周期包含一個（只有取址周期）或多個機器周期。
Ⅷ 什麼是數據倉庫的生命周期
整個數據倉庫從建設到維護過程，是一個持續不斷的過程
Ⅸ 數據倉庫的主要特性包括
數據倉庫的特性主要有:效率足夠高、數據質量、擴展性和面向主題。
數據倉庫的分析數據一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數據要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內，客戶能看到昨天的數據分析。由於有的企業每日的數據量很大，設計不好的數據倉庫經常會出問題。
數據倉庫所提供的各種信息，肯定要准確的數據，但由於數據倉庫流程通常分為多個步驟，包括數據清洗，裝載，查詢，展現等等，復雜的架構會更多層次，那麼由於數據源有臟數據或者代碼不嚴謹，都可以導致數據失真，客戶看到錯誤的信息就可能導致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
數據倉庫介紹
數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。
數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫研究和解決從資料庫中獲取信息的問題。數據倉庫的特徵在於面向主題、集成性、穩定性和時變性。