数据库仓库模型的特点？

一、数据库仓库模型的特点？

目前大多数公司都是使用星形模型搭建自己的数仓，星形模型的特点，只有一层维度，减少了join就减少了shuffle，提高了查询性能，而雪花模型有多层维度类似于三范式，常见的还有星座模型，星座模型具有多张事实表。

二、仓库管理系统 数据库

仓库管理系统数据库优化指南

在当今数字化时代，仓库管理系统的数据库扮演着至关重要的角色，是确保仓库运营高效的关键之一。然而，随着业务的增长和数据量的不断增加，数据库的优化变得尤为重要。本文将分享一些关于仓库管理系统数据库优化的指南，帮助您更好地管理和利用数据库资源。

为什么需要仓库管理系统数据库优化？

仓库管理系统数据库优化是为了提高系统性能、降低运维成本、提升用户体验等方面考虑的重要因素。随着数据量的增加，数据库可能出现性能下降、响应时间延长、系统崩溃等问题，影响系统稳定性和可靠性。因此，进行数据库优化是必不可少的。

数据库优化的重要性

1. 提高系统性能： 通过数据库优化，可以提高系统的读写效率，减少系统响应时间，提升系统整体性能。

2. 降低运维成本： 优化数据库可以减少系统维护成本，提高系统稳定性，降低故障率，从而降低运维成本。

3. 提升用户体验： 优化数据库可以提高系统的稳定性和可靠性，用户可以更流畅地使用系统，从而提升用户体验。

数据库优化指南

接下来，我们将分享一些关于仓库管理系统数据库优化的指南，帮助您更好地管理数据库资源：

1. 数据库索引优化

数据库索引是提高数据库检索效率的关键。通过合理设计索引，可以减少数据检索时间，加快数据访问速度。在仓库管理系统中，对频繁查询的字段建立索引是非常重要的。

2. 数据库缓存优化

数据库缓存可以有效减少数据库读写次数，提高系统性能。在仓库管理系统中，可以通过设置缓存策略、合理利用缓存技术来减轻数据库压力，提升系统响应速度。

3. 数据库存储优化

合理设计数据库存储结构，规范数据存储方式，可以有效提高系统的运行效率。对于仓库管理系统来说，可以通过分表、分库等方式进行数据库存储优化。

4. 数据库性能监控与调优

定期监控数据库性能指标，及时发现并解决潜在问题。通过优化SQL查询、调整参数配置等方式，提高数据库性能，保障系统稳定运行。

5. 数据库备份与恢复

定期备份数据库，并建立完善的恢复机制，以应对意外情况的发生。在仓库管理系统中，数据安全至关重要，备份与恢复是保障数据安全的重要手段。

结语

通过对仓库管理系统数据库进行优化，可以提高系统性能，降低运维成本，提升用户体验。希望以上数据库优化指南对您有所帮助，也希望您能在实际操作中根据自身需求进行灵活运用，不断优化数据库，为仓库管理系统的高效运行提供保障。

三、仓库物资用途表？

内部区域构成用途、要求储存区储货区库房储存货物的封闭式建筑，它主要用来储存受气候条件影响的物品或货物，如一般的消费品和大部分生产原材料等货棚储存货物的设施，可以用来储存受气候条件影响不大的货物货场货场是用于储存货物的露天堆场，主要用于储存基本不受气候条件影响的货物铁路专用线路由国家铁路部门直接引入企业，专供一些物流、采矿、

四、erp系统仓库是数据库吗？

SQL就是数据库平台，ERP是企业管理软件，也就是终端，而SQL是储存数据的地方。通常SQL很少需要人员维护，如果经常要维护，只能说明ERP软件设计不到位。我现在一个人维护上百多家的ERP系统，很少去执行SQL指令，因为程序都处理好了。

SQL简单的几个命令也很简单，就是查询、更新、删除、插入等四个最常用的命令。

但这个通常是由软件方人员负责维护处理，因为他们的数据库设计架构你不清楚，胡来的话会有致命的后果。

你只要懂得SQL的数据库备份和索引优化就行了，一般查询、更新、删除、插入等是不需要的。

五、数据仓库 大数据库

数据仓库和大数据库的重要性

在当今信息爆炸的时代，数据是任何企业成功的关键。随着企业规模和复杂性的增长，数据量也随之急剧增加。为了更好地管理、分析和利用这些海量的数据，数据仓库和大数据库变得愈发重要。

数据仓库是什么

数据仓库是指用于集中存储企业各类数据的数据库系统，是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库不仅可以存储结构化数据，还可以存储半结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据支持。

大数据库的特点

大数据库是指数据量超大、访问并发度高的数据库系统。大数据库具有高可用性、高扩展性、高性能和高安全性等特点，能够支撑企业的关键业务系统。

数据仓库和大数据库的关系

数据仓库和大数据库在企业信息化建设中扮演着重要角色。数据仓库作为数据集中存储的枢纽，负责数据的汇总、清洗、转换和加载，为决策支持系统提供数据基础。而大数据库则是数据仓库的基石，负责数据的存储和管理，保证数据的安全性和高可用性。

数据仓库和大数据库的优势

数据仓库和大数据库的结合能够为企业带来诸多优势。首先，能够实现数据的统一管理和共享，避免数据的重复存储和不一致性。其次，能够提供更加高效的数据分析和查询能力，帮助企业更好地发现数据中的规律和价值。最后，能够为企业决策提供可靠的数据支持，降低决策风险，促进企业发展。

数据仓库和大数据库的挑战

然而，要实现数据仓库和大数据库的优势并不容易，也面临着诸多挑战。首先，数据质量是数据仓库建设的关键，如何确保数据的准确性和完整性是一个难点。其次，数据安全和隐私保护是大数据库管理的重要问题，需要合理的数据权限控制和加密技术来保障数据的安全。再者，数据仓库和大数据库的维护和优化也需要专业的技术团队和有效的管理机制。

未来发展趋势

随着大数据、人工智能等技术的发展，数据仓库和大数据库也将迎来新的发展机遇和挑战。未来，数据仓库和大数据库将更加智能化、自动化，能够更好地满足企业对数据处理和分析的需求。同时，数据安全和隐私保护将成为更加重要的议题，数据仓库和大数据库管理将更加注重数据的合规性和可追溯性。

结语

数据仓库和大数据库作为企业信息化建设的核心基础设施，对企业的发展至关重要。只有不断提升数据管理和分析能力，才能更好地把握信息化时代的机遇，实现企业的可持续发展。

六、仓库管理系统数据库设计

仓库管理系统数据库设计

随着现代物流行业的发展和供应链管理的重要性日益凸显，仓库管理系统成为了一个关键的组成部分。一个高效且可靠的仓库管理系统数据库设计对于物流企业的运营效率和客户满意度至关重要。

一个优秀的仓库管理系统的核心在于其数据库设计。数据库是一个存储、管理和访问数据的重要工具，对于仓库管理系统而言更是如此。一个精心设计的数据库可以提供高效的数据存储和快速的数据访问，从而提升整个仓库管理系统的运行效率。

数据库需求分析

在设计仓库管理系统的数据库之前，首先需要进行数据库需求分析。这包括对系统的功能和用户需求进行细致的调研和分析。以下是一些常见的仓库管理系统的数据库需求：

• 货物信息管理：包括入库、出库、库存信息等
• 仓库设备管理：对仓库内的设备进行管理和维护
• 供应商管理：管理与供应商的合作关系和采购信息
• 物流配送管理：对物流配送过程进行管理和跟踪
• 订单管理：处理客户订单和订单配送
• 报表生成：生成各类统计报告和分析报告

根据以上需求，可以开始数据库设计的过程。

数据库设计

一个好的数据库设计需要考虑以下几个方面：

数据表设计

根据需求分析，可以确定需要创建的数据表。每个数据表代表系统中的一个实体或概念，例如货物、供应商、订单等。每个数据表应该包含相应的字段来存储与该实体相关的信息。

以货物信息管理为例，一个典型的货物信息表可能包含以下字段：

• 货物编号
• 货物名称
• 货物类型
• 入库日期
• 出库日期
• 库存数量
• 供应商编号

数据关系设计

在数据库设计中，数据关系起着至关重要的作用。通过恰当地设置数据关系，可以实现数据的一致性和完整性。

例如，货物信息表和供应商表可以通过一个外键建立关联。这样可以确保每个货物都有对应的供应商信息，并且在删除一个供应商时不会丢失与之关联的货物信息。

此外，订单管理与货物信息表之间也可以建立关联，这样可以方便地处理订单和货物的配送和库存更新。

索引设计

索引在数据库中起到加速数据检索的作用。对于仓库管理系统来说，高效的数据检索非常重要。

根据数据库查询的特点和频率，可以对一些常用的查询字段创建索引。例如，根据货物编号进行检索是一个常见的需求，可以创建一个货物编号字段的索引。这样可以大大提高检索速度。

数据库数据安全

数据库安全是仓库管理系统数据库设计中不可忽视的重要方面。以下是一些常见的数据库安全措施：

• 数据备份：定期对数据库进行备份，以防数据丢失
• 访问权限控制：对数据库进行严格的访问权限控制，只允许授权用户进行操作
• 数据加密：对敏感数据进行加密，保障数据的机密性
• 错误日志记录：记录数据库操作过程中的错误和异常，以便及时排查问题

通过合理的安全措施，可以保护仓库管理系统中的数据免受未经授权的访问和不良行为的影响。

总结

一个良好的仓库管理系统数据库设计是确保物流企业高效运营的关键因素。通过对数据库需求的分析、数据表设计、数据关系设计和索引设计，可以构建一个功能完善且高效的仓库管理系统。

同时，数据库安全也是不可忽视的重要方面。通过采取适当的安全措施，可以保护仓库管理系统中的数据安全。

因此，在设计仓库管理系统时，应注重数据库设计和数据安全，以实现更高效的物流运营和更好的客户满意度。

七、选择题题库的数据库表设计？

一个题目表：存储选择题题目和选择题类型（单选或多选）；

一个选项表：存储选项关联题目表id，可固定4个选项字段也可以一个字段多条记录实现若干个选项；

一个答案表：关联题目表id，一个字段为选项答案，如果一个题目表id对应多条记录说明时多选题。

八、数据仓库和数据库的区别？

打个比方来说

你去银行存钱，你1月存了1w，二月取了5k，三月存了2w。

这样，数据库里面会显示你账户余额是2.5w。数据仓库会把你的历史记录下来并分析。

差不多这个意思，数据库的作用是存取数据。仓库的作用在于分析报告。

这样你再结合看百科

九、如何建立一个仓库数据库？

很简单，用EXCEL做两个表格，第一个是每个物料所在的库位，第二个是进出的账目，然后用SUMIF统计每个物料的结余数量。每个月可以做一个，把上个月的结余数作为期初的库存数字。

十、数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。