Ⅰ 14.数据仓库常见的存储优化方法有哪些
存储优化管理的方式包括数据压缩、数据重分布、存储治理项优化、生命周期管理等方法。
数据压缩
在分布式文件系统中，会将数据存储3份，这意味着存储1TB的逻辑数据，实际上会占用3TB的物理空间。使用盘古RAIDfile格式的文件，将存储比从1：3提高至1:1.5。这样做的缺点是数据块损坏时的修复时间比原来更长，读的性能也有损失。数据重分布
由于每个表的数据分布不同，插入顺序不同，导致压缩效果有很大的差异，通过修改表的数据重分布(distributeby,sortby字段)进行数据重分布，能够对表进行优化处理。存储治理项优化：
存储治理项优化是指在元数据的基础上，诊断、加工成多个存储治理优化项。目前已有的存储治理优化项有未管理表、空表、最近62天未访问表、数据无更新无任务表等。生命周期管理策略
根本目的：用最少的存储成本满足最大的业务需求，使数据价值最大化。
a）周期性删除策略：针对无效的历史数据进行定期清理。
b）彻底删除策略：无用表数据或者ETL过程产生的临时数据，以及不需要保留的数据，可以进行及时删除，包括删除元数据。
c）永久保留策略：重要且不可恢复的底层数据和应用数据需要永久保留。
d）极限存储策略：超高压缩重复镜像数据。
e）冷数据管理策略：永久保留策略的扩展。永久保留的数据需要迁移到冷数据中心进行永久保存。一般将重要且不可恢复的、占用存储空间大于100TB，且访问频次较低的数据进行冷备，例如3年以上的日志数据。
Ⅱ 什么是数据仓库中的操作数据存储
ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是操作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此操作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等操 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持多维分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。
Ⅲ 数据库与数据仓库的区别
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。
拓展资料：
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
Ⅳ ods-2存储情况
非常好。
ODS(OperationalDataStore)操作性数据，是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS的数据结构一般与数据来源保持一致，便于减少ETL的工作复杂性，而且ODS的数据周期一般比较短。ODS的数据最终流入DWDW(DataWarehouse)数据仓库，是数据的归宿，这里保持这所有的从ODS到来的数据，并长期保存，而且这些数据不会被修改。DM(DataMart)数据集市,为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据。面向应用。
数据仓库(DataWarehouse)简称DW，顾名思义，数据仓库是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库存储是一个面向主题（移动的用户分析也可做为一个主题）的，反映历史变化数据，用于支撑管理决策。
Ⅳ 数据全生命周期管理包括哪些阶段
数据全生命周期管理包括数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换、数据销毁这六个阶段。
数据采集:指新的数据产生或现有数据内容发生显着改变或更新的阶段。对于组织机构而言,数据的采集既包含在组织机构内部系统中生成的数据也包含组织机构从外部采集的数据。
数据存储:指非动态数据以任何数字格式进行物理存储的阶段。
数据处理:指组织机构在内部针对动态数据进行的一系列活动的组合。
数据传输:指数据在组织机构内部从一个实体通过网络流动到另一个实体的过程。
数据交换:指数据经由组织机构内部与外部组织机构及个人交互过程中提供数据的阶段。
数据销毁:指通过对数据及数据的存储介质通过相应的操作手段,使数据彻底丢失且无法通过任何手段恢复的过程。
特定的数据所经历的生命周期由实际的业务场景所决定,并非所有的数据都会完整的经历六个阶段。
呈现与使用方面：
在这个数据爆炸的时代，人类数据分析的能力已经远远落后于获取数据的能力。这个挑战不仅在于数据量大、高维、多元源、多态等，更重要的是数据获取的动态性、数据内容的噪声和相互矛盾，数据关系异构与异质性等。
还有，通过纯粹数字和数字术语这样数据思考并非人类的本能，想要在有需要时迅速、准确的判断和决策实属不易。面对这些挑战可借助于数据可视化完成DIWK（数据、信息、知识和智慧）模型定义数据到智慧的转换。
Ⅵ 存储期和存储天数一样吗
一样的。存储期和存储天数是一样。
存储期是指产品的最长保存期限。超过保存日期的产品失去了原产品的特征和特性，丧失了产品原有的使用价值，从这个意义上说，保存日期的最后那天，也称为产品的失效日期。
Ⅶ 指令周期，机器周期，时钟周期与存储周期的关系
周期：取决于"晶振频率"，固定。但是因为工艺的关系，每个单元之间会有一定范围内的异同，"超频"就是这个道理，说到底还是"工艺"；数据量：一次存取的最大二进制数据量肯定固定。因为引脚数目肯定是固定的。
参考网络"机器周期"：指令周期（Instruction Cycle）：取出并执行一条指令的时间。总线周期（BUS Cycle）：也就是一个访存储器或I/O端口操作所用的时间。时钟周期（Clock Cycle）：处理操作的最基本单位，晶振频率的倒数。指令周期、总线周期和时钟周期之间的关系：一个指令周期由若干个总线周期组成，而一个总线周期时间又包含有若干个时钟周期。一个总线周期包含一个（只有取址周期）或多个机器周期。
Ⅷ 什么是数据仓库的生命周期
整个数据仓库从建设到维护过程，是一个持续不断的过程
Ⅸ 数据仓库的主要特性包括
数据仓库的特性主要有:效率足够高、数据质量、扩展性和面向主题。
数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题。
数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
数据仓库介绍
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。