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最新网站建设常见问题嵌入式软件开发是什么意思

news 2025/10/28 13:03:42

最新网站建设常见问题,嵌入式软件开发是什么意思,做音乐下载网站,外贸营销型网站制作一、什么是ETL ETL是数据抽取#xff08;Extract#xff09;、转换#xff08;Transform#xff09;、加载#xff08;Load #xff09;的简写#xff0c;它是将OLTP系统中的数据经过抽取#xff0c;并将不同数据源的数据进行转换、整合#xff0c;得出一致性的数据Extract、转换Transform、加载Load 的简写它是将OLTP系统中的数据经过抽取并将不同数据源的数据进行转换、整合得出一致性的数据然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。二、数据仓库的架构数据仓库Data Warehouse \ DW是基于OLTP系统的数据源为了便于多维分析和多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库它不同于多维数据库数据仓库中的数据是细节的集成的数据仓库是面向主题的是以 OLAP系统为分析目的。它包括星型架构与雪花型架构其中星型架构中间为事实表四周为维度表类似星星雪花型架构中间为事实表两边的维度表可以再有其关联子表而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联雪花型一维度可以有多张表而星型不可以。考虑到效率时星型聚合快效率高不过雪花型结构明确便于与OLTP系统交互。在实际项目中我们将综合运用星型架构与雪花型架构。三、ETL构建企业级数据仓库五步法的流程一确定主题即确定数据分析或前端展现的某一方面的分析主题例如我们分析某年某月某一地区的啤酒销售情况就是一个主题。主题要体现某一方面的各分析角度维度和统计数值型数据量度确定主题时要综合考虑一个主题在数据仓库中即为一个数据集市数据集市体现了某一方面的信息多个数据集市构成了数据仓库。二确定量度在确定了主题以后我们将考虑要分析的技术指标诸如年销售额此类一般为数值型数据或者将该数据汇总或者将该数据取次数独立次数或取最大最小值等这样的数据称之为量度。量度是要统计的指标必须事先选择恰当基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标KPI等的计算。三确定事实数据粒度在确定了量度之后我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况考虑到量度的聚合程度不同我们将采用“最小粒度原则”即将量度的粒度设置到最小例如我们将按照时间对销售额进行汇总目前的数据最小记录到天即数据库中记录了每天的交易额那么我们不能在ETL时将数据进行按月或年汇总需要保持到天以便于后续对天进行分析。而且我们不必担心数据量和数据没有提前汇总带来的问题因为在后续的建立CUBE时已经将数据提前汇总了。四确定维度维度是要分析的各个角度例如我们希望按照时间或者按照地区或者按照产品进行分析那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度基于不同的维度我们可以看到各量度的汇总情况我们可以基于所有的维度进行交叉分析。这里我们首先要确定维度的层次Hierarchy和级别Level维度的层次是指该维度的所有级别包括各级别的属性维度的级别是指该维度下的成员例如当建立地区维度时我们将地区维度作为一个级别层次为省、市、县三层考虑到维度表要包含尽量多的信息所以建立维度时要符合“矮胖原则”即维度表要尽量宽尽量包含所有的描述性信息而不是统计性的数据信息。还有一种常见的情况就是父子型维度该维度一般用于非叶子节点含有成员等情况例如公司员工的维度在统计员工的工资时部门主管的工资不能等于下属成员工资的简单相加必须对该主管的工资单独统计然后该主管部门的工资等于下属员工工资加部门主管的工资那么在建立员工维度时我们需要将员工维度建立成父子型维度这样在统计时主管的工资会自动加上避免了都是叶子节点才有数据的情况。另外在建立维度表时要充分使用代理键代理键是数值型的ID号码好处是代理键唯一标识了每一维度成员信息便于区分更重要的是在聚合时由于数值型匹配JOIN效率高便于聚合而且代理键对缓慢变化维度有更重要的意义它起到了标识历史数据与新数据的作用在原数据主键相同的情况下代理键起到了对新数据与历史数据非常重要的标识作用。有时我们也会遇到维度缓慢变化的情况比如增加了新的产品或者产品的ID号码修改了或者产品增加了一个新的属性此时某一维度的成员会随着新的数据的加入而增加新的维度成员这样我们要考虑到缓慢变化维度的处理对于缓慢变化维度有三种情况 1、缓慢变化维度第一种类型历史数据需要修改。这样新来的数据要改写历史数据这时我们要使用UPDATE例如产品的ID号码为123后来发现ID 号码错误了需要改写成456那么在修改好的新数据插入时维度表中原来的ID号码会相应改为456这样在维度加载时要使用第一种类型做法是完全更改。 2、缓慢变化维度第二种类型历史数据保留新增数据也要保留。这时要将原数据更新将新数据插入需要使用UPDATE / INSERT比如某一员工2005年在A部门2006年时他调到了B部门。那么在统计2005年的数据时就应该将该员工定位到A部门而在统计 2006年数据时就应该定位到B部门然后再有新的数据插入时将按照新部门B部门进行处理这样我们的做法是将该维度成员列表加入标识列将历史的数据标识为“过期”将目前的数据标识为“当前的”。另一种方法是将该维度打上时间戳即将历史数据生效的时间段作为它的一个属性在与原始表匹配生成事实表时将按照时间段进行关联这样的好处是该维度成员生效时间明确。 3、缓慢变化维度第三种类型新增数据维度成员改变了属性。例如某一维度成员新加入了一列该列在历史数据中不能基于它浏览而在目前数据和将来数据中可以按照它浏览那么此时我们需要改变维度表属性即加入新的列那么我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性在后续的数据中将基于新的属性进行查看。五创建事实表在确定好事实数据和维度后我们将考虑加载事实表。在公司的大量数据堆积如山时我们想看看里面究竟是什么结果发现里面是一笔笔生产记录一笔笔交易记录… 那么这些记录是我们将要建立的事实表的原始数据即关于某一主题的事实记录表。我们的做法是将原始表与维度表进行关联生成事实表。注意在关联时有为空的数据时数据源脏需要使用外连接连接后我们将各维度的代理键取出放于事实表中事实表除了各维度代理键外还有各量度数据这将来自原始表事实表中将存在维度代理键和各量度而不应该存在描述性信息即符合“瘦高原则”即要求事实表数据条数尽量多粒度最小而描述性信息尽量少。如果考虑到扩展可以将事实表加一唯一标识列以为了以后扩展将该事实作为雪花型维度不过不需要时一般建议不用这样做。事实数据表是数据仓库的核心需要精心维护在JOIN后将得到事实数据表一般记录条数都比较大我们需要为其设置复合主键和索引以为了数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化事实数据表与维度表一起放于数据仓库中如果前端需要连接数据仓库进行查询我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图以方便查询。四、ETL中高级技巧的运用一准备区的运用在构建数据仓库时如果数据源位于一服务器上数据仓库在另一服务器端考虑到数据源Server端访问频繁并且数据量大需要不断更新所以可以建立准备区数据库。先将数据抽取到准备区中然后基于准备区中的数据进行处理这样处理的好处是防止了在原OLTP系统中中频繁访问进行数据运算或排序等操作。例如我们可以按照天将数据抽取到准备区中基于数据准备区我们将进行数据的转换整合将不同数据源的数据进行一致性处理。数据准备区中将存在原始抽取表一些转换中间表和临时表以及ETL日志表等。二时间戳的运用时间维度对于某一事实主题来说十分重要因为不同的时间有不同的统计数据信息那么按照时间记录的信息将发挥很重要的作用。在ETL中时间戳有其特殊的作用在上面提到的缓慢变化维度中我们可以使用时间戳标识维度成员在记录数据库和数据仓库的操作时我们也将使用时间戳标识信息例如在进行数据抽取时我们将按照时间戳对OLTP系统中的数据进行抽取比如在午夜000取前一天的数据我们将按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到 GETDATE减一天这样得到前一天数据。三日志表的运用在对数据进行处理时难免会发生数据处理错误产生出错信息那么我们如何获得出错信息并及时修正呢? 方法是我们使用一张或多张Log日志表将出错信息记录下来在日志表中我们将记录每次抽取的条数处理成功的条数处理失败的条数处理失败的数据处理时间等等这样当数据发生错误时我们很容易发现问题所在然后对出错的数据进行修正或重新处理。四使用调度在对数据仓库进行增量更新时必须使用调度即对事实数据表进行增量更新处理在使用调度前要考虑到事实数据量需要多长时间更新一次比如希望按天进行查看那么我们最好按天进行抽取如果数据量不大可以按照月或半年对数据进行更新如果有缓慢变化维度情况调度时需要考虑到维度表更新情况在更新事实数据表之前要先更新维度表。调度是数据仓库的关键环节要考虑缜密在ETL的流程搭建好后要定期对其运行所以调度是执行ETL流程的关键步骤每一次调度除了写入Log日志表的数据处理信息外还要使用发送Email或报警信息等这样也方便的技术人员对ETL流程的把握增强了安全性和数据处理的准确性。 ETL构建数据仓库需要简单的五步掌握了这五步的方法我们将构建一个强大的数据仓库不过每一步都有很深的需要研究与挖掘尤其在实际项目中我们要综合考虑例如如果数据源的脏数据很多在搭建数据仓库之前我们首先要进行数据清洗以剔除掉不需要的信息和脏数据。总之ETL是数据仓库的核心掌握了ETL构建数据仓库的五步法就掌握了搭建数据仓库的根本方法。不过我们不能教条基于不同的项目我们还将要进行具体分析如父子型维度和缓慢变化维度的运用等。在数据仓库构建中ETL关系到整个项目的数据质量所以马虎不得必须将其摆到重要位置将ETL这一大厦根基筑牢。五、ETL和SQL的区别与联系如果ETL和SQL来说肯定是SQL效率高的多。但是双方各有优势先说ETLETL主要面向的是建立数据仓库来使用的。ETL更偏向数据清洗多数据源数据整合获取增量转换加载到数据仓库所使用的工具。比如我有两个数据源一个是数据库的表另外一个是excel数据而我需要合并这两个数据通常这种东西在SQL语句中比较难实现。但是ETL却有很多现成的组件和驱动几个组件就搞定了。还有比如跨服务器并且服务器之间不能建立连接的数据源比如我们公司系统分为一期和二期存放的数据库是不同的数据结构也不相同数据库之间也不能建立连接这种情况下ETL就显得尤为重要和突出。通过固定的抽取转换加载到数据仓库中即可很容易实现。那么SQL呢SQL事实上只是固定的脚本语言但是执行效率高速度快。不过灵活性不高很难跨服务器整合数据。所以SQL更适合在固定数据库中执行大范围的查询和数据更改由于脚本语言可以随便编写所以在固定数据库中能够实现的功能就相当强大不像ETL中功能只能受组件限制组件有什么功能才能实现什么功能。所以具体我们在什么时候使用ETL和SQL就很明显了当我们需要多数据源整合建立数据仓库并进行数据分析的时候我们使用ETL。如果是固定单一数据库的数据层次处理我们就使用SQL。当然ETL也是离不开SQL的。六、ETL算法和工具简介 1. 常用的ETL工具主要有三大主流工具分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCR Teradata公司的ETL Automation.还有其他开源工具如PDI(Kettle)等。 2. ETL是DW系统的基础 DW系统以事实发生数据为基础自产数据较少。一个企业往往包含多个业务系统均可能成为DW数据源。业务系统数据质量良莠不齐必须学会去伪存真。业务系统数据纷繁复杂要整合进数据模型。源数据之间关系也纷繁复杂源数据在加工进DW系统时有些必须遵照一定的先后次序关系; 3. 源数据的分类流水事件表此类源表用于记录交易等动作的发生在源系统中会新增、大部分不会修改和删除少量表存在删除情况。如定期存款登记簿; 常规状态表此类源表用于记录数据信息的状态。在源系统中会新增、修改也存在删除的情况。如客户信息表; 代码参数表此类源表用于记录源系统中使用到的数据代码和参数; 4. 数据文件的类型数据文件大多数以1天为固定的周期从源系统加载到数据仓库。数据文件包含增量全量以及待删除的增量。增量数据文件数据文件的内容为数据表的增量信息包含表内新增及修改的记录。全量数据文件数据文件的内容为数据表的全量信息包含表内的所有数据。带删除的增量数据文件的内容为数据表的增量信息包含表内新增、修改及删除的记录通常删除的记录以字段DEL_INDD标识该记录。 5. ETL标准算法可划分为历史拉链算法、追加算法(事件表)、Upsert算法(主表)及全删全加算法(参数表); 6. ETL标准算法选择历史拉链根据业务分析要求对数据变化都要记录需要基于日期的连续历史轨迹; 追加(事件表)根据业务分析要求对数据变化都要记录不需要基于日期的连续历史轨迹; Upsert(主表)根据业务分析要求对数据变化不需要都要记录当前数据对历史数据有影响; 全删全加算法(参数表)根据业务分析要求对数据变化不需要都要记录当前数据对历史数据无影响; 7. 历史拉链法所谓拉链就是记录历史记录一个事务从开始一直到当前状态的所有变化信息(参数新增开始结束日期); 8. 追加算法一般用于事件表事件之间相对独立不存在对历史信息进行更新; 10. Upsert算法时update和insert组合体一般用于对历史信息变化不需要进行跟踪保留、只需其最新状态且数据量有一定规模的表如客户资料表; 11. 全删全加算法一般用于数据量不大的参数表把历史数据全部删除然后重新全量加载; 12. 处理复杂度历史拉链Upsert,Append,全删全加;加载性能全删全加AppendUpsert历史拉链; 13. 近源模型层主要算法APPEND算法常规拉链算法全量带删除拉链算法; 14. 整合模型层算法APPEND算法MERGE算法常规拉链算法基于增量数据的删除拉链算法基于全量数据的删除拉链算法经济型常规拉链算法经济型基于增量数据的删除拉链算法经济型基于全量数据的删除拉链算法PK_NOT_IN_APPEND算法源日期字段自拉链算法; 15. 技术缓冲到近源模型层的数据流算法-----APPEND算法此算法通常用于流水事件表适合这类算法的源表在源系统中不会更新和删除而只会发生一笔添加一笔所以只需每天将交易日期为当日最新数据取过来直接附加到目标表即可此类表在近源模型层的字段与技术缓冲层、源系统表基本上完全一致不会额外增加物理化处理字段使用时也与源系统表的查询方式相同; 16. 技术缓冲到近源模型层的数据流算法-----常规拉链算法此算法通常用于无删除操作的常规状态表适合这类算法的源表在源系统中会新增、修改但不删除所以需每天获取当日末最新数据(增量或全增量均可)先找出真正的增量数据(新增和修改)用它们将目标表中属性发生修改的开链数据(有效数据)进行关链操作(即END_DT关闭到当前业务日期)然后再将最新的增量数据作为开链数据插入到目标表即可。此类表再近源模型层比技术缓冲层、源系统的相应表额外增加两个物理化处理字段START_DT(开始日期)和END_DT(结束日期)使用时需要先选定视觉日期通过START_DT和END_DT去卡视觉日期即START_DT视觉日期AND END_DT视觉日期; 17. 技术缓冲到近源模型层的数据流算法-----全量带删除拉链算法此算法通常用于有删除操作的常规状态类表并且要求全量的数据文件用以对比出删除增量;适合这类算法的源表在源系统中会新增修改删除每天将当日末最新全量数据取过来外分别找出真正的增量数据(新增修改)和删除增量数据用它们将目标表中属性发生修改的开链数据(有效数据)进行关链操作(即END_DT关闭到当前业务日期)然后再将最新增量数据中真正的增量及删除数据作为开链数据插入到目标表即可注意删除记录的删除标志DEL_IND会设置为‘D’; 此类表在近源模型层比技术缓冲层源系统的相应表额外增加三个物理化处理字段START_DT(开始日期)ENT_DT(结束日期)DEL_IND(删除标准)。使用方式分两类一时一般查询使用此时需要先选定视角日期通过START_DT和END_DT去卡视角日期即START_DT视角日期 AND END_DT‘视角日期’同时加上条件DEL_IND D;另一种是下载或获取当日增量数据此时就是需要START_DT视角日期 AND END_DT视角日期一个条件即可不需要加DEL_IND D的条件。 18. 近源模型层到整合模型层的数据流算法----APPEND算法此算法通常用于流水事件表适合这类算法的源表在源系统中不会更新和删除而只会发生一笔添加一笔所以只需每天将交易日期为当日的最新数据取过来直接附加到目标表即可; 通常建一张名为VT_NEW_编号的临时表用于将各组当日最新数据转换加到VT_NEW_编号后再一次附加到最终目标表; 19. 近源模型层到整合模型层的数据流算法----MERGE INTO算法此算法通常用于无删除操作的常规状态表一般是无需保留历史而只保留当前最新状态的表适合这类算法的源表在源系统中会新增修改但不删除所以需获取当日末最新数据(增量或全量均可)用于MERGE IN或UPSERT目标表;为了效率及识别真正增量的要求通常先识别出真正的增量数据(新增及修改数据)然后再用这些真正的增量数据向目标表进行MERGE INTO操作; 通常建两张临时表一个名为VT_NEW_编号用于将各组当日最新数据转换加到VT_NEW_编号;另一张名为VT_INC_编号将VT_NEW_编号与目标表中昨日的数据进行对比后找出真正的增量数据(新增和修改)放入VT_INC_编号然后再用VT_INC_编号对最终目标表进行MERGE INTO或UPSERT。 20. 近源模型层到整合模型层的数据流算法----常规拉链算法此算法通常用于无删除操作的常规状态表适合这类算法的源表在源系统中会新增、修改但不删除所以需每天获取当日末最新数据(增量或全增量均可)先找出真正的增量数据(新增和修改)用它们将目标表中属性发生修改的开链数据(有效数据)进行关链操作(即END_DT关闭到当前业务日期)然后再将最新增量数据作为开链数据插入到目标表即可。通常建两张临时表一个名为VT_NEW_编号用于将各组当日最新数据转换加到VT_NEW_编号;另一张名为VT_INC_编号将VT_NEW_编号与目标表中昨日的数据进行对比后找出真正的增量数据(新增和修改)放入VT_INC_编号然后再将最终目标表的开链数据中的PK出现在VT_INT_编号中进行关链处理然后将VT_INC_编号中的所有数据作为开链数据插入最终目标表即可。 21. 近源模型层到整合模型层的数据流算法--基于增量数据删除拉链算法此算法通常用于有删除操作的常规状态表并且要求删除数据是以DEL_INDD删除增量的形式提供;适合这类算法的源表再源系统中会新增、修改、删除除每天获取当日末最新数据(增量或全量均可)外还要获取当日删除的数据根据找出的真正增量数据(新增和修改)以及删除增量数据用它们将目标表中属性发生修改的开链数据(有效数据)进行关链操作(即END_DT关闭到当前业务时间)然后再将增量(不含删除数据)作为开链数据插入到目标表中即可; 通常建三张临时表一个名为VT_NEW_编号用于将各组当日最新数据 (不含删除数据)转换加载到VT_NEW_编号;第二张表名为VT_INC_编号用VT_NEW_编号与目标表中的昨日的数据进行对比后找出真正的增量数据放入VT_INC_编号;第三张表名为VT_DEL_编号将删除增量数据转换加载到VT_DEL_编号;最后再将最终目标表的开链数据中PK出现在VT_INC_编号或VT_DEL_编号中的进行关链处理最后将VT_INC_编号中的所有数据作为开链数据插入最终目标表即可; 22. 近源模型层到整合模型层的数据流算法--基于全量数据删除拉链算法此算法通常用于有删除操作的常规状态表并且要求提供全量数据用以对比出删除增量;适合这类算法的源表在源系统中会新增、修改、每天将当日末的最新全量数据取过来外分别找出真正的增量数据(新增、修改)和删除增量数据用它们将目标表中属性发生修改的开链数据(有效记录)进行关链操作(即END_DT关闭到当前业务时间)然后再将最新数据中真正的增量数据(不含删除数据)作为开链数据插入到目标表即可。通常建两张临时表一个名为VT_NEW_编号用于将各组当日最新全量数据转换到VT_NEW_编号;另一张表名为VT_INC_编号,将VT_NEW_编号与目标表中昨日的数据进行对比后找出真正的增量数据(新增、修改)和删除增量数据放入VT_INC_编号注意将其中的删除增量数据的END_DT置以最小日期(借用);最后再将最终目标表的开链数据中PK出现再VT_INC_编号或VT_DEL_编号中的进行关链处理然后将VT_INC_编号中所有的END_DT不等于最小日期数据(非删除数据)作为开链数据插入最终目标表即可。 23. 近源模型层到整合模型层的数据流算法--经济型常规拉链算法此算法基本等同与常规拉算法只是在最后一步只将属性非空即非0的记录才作为开链数据插入目标表。 24. 近源模型层到整合模型层的数据流算法--经济型基于增量数据删除拉链算法此算法基本等同于基于增量数据删除拉链算法只是在最后一步只将属性非空及非0的记录才作为开链数据插入目标表。 25. 近源模型层到整合模型层的数据流算法--经济型基于全量数据删除拉链算法此算法基本等同于基于全量数据删除拉链算法只是在最后一步只将属性非空及非0的记录才作为开链数据插入目标表。 26. 近源模型层到整合模型层的数据流算法--PK_NOT_IN_APPEND算法此算法是对每一组只将PK在当前VT_NEW_编号表中未出现的数据再插入VT_NEW_编号表最后再将PK未出现在目标表中的数据插入目标表以保证只进那些PK未进过的数据。 27. 近源模型层到整合模型层的数据流算法--以源日期字段自拉链算法此算法是源表中有日期字段标识当前记录的生效日期本算法通过对同主键记录按这个生效日期排序后一次首尾相连行形成一条自然拉链的算法。
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