企业数据仓库

企业数据仓库是一个整合、管理和存储企业各个部门和业务领域数据的集中性存储系统。它是一个用于支持企业决策制定和业务分析的核心组件。企业数据仓库的主要目标是将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，以便提供高质量、一致性和准确性的数据供决策使用。它通常包含大量的历史数据，可以支持分析师和管理人员对过去业务表现的深入了解。企业数据仓库通常采用ETL（抽取、转换和加载）过程，将数据从各个源系统中抽取、报表和数据可视化等。通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，企业可以发现关键业务趋势、分析绩效指标、进行预测和制定战略。企业数据仓库在企业管理和决策制定中起到了重要的作用，它提供了一个一站式的数据资源库，帮助企业更好理解和利用自身的数据资产，从而提高业务的效率和竞争力。随着大数据技术的发展和应用，企业数据仓库也在不断演进和创新。例如，引入了云计算和分布式计算技术，以提高数据仓库的灵活性和可伸缩性；引入了机器学习和人工智能技术，以提高数据分析和决策制定的能力。这些创新使企业数据仓库更加适应了快速变化商业环境和需求。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等

企业数据仓库是企业提升数据管理能力、优化决策流程的关键基础设施。以下是企业数据仓库的架构、功能以及应用案例的概述：企业数据仓库架构企业数据仓库架构通常包括以下几个关键组件：数据源层：涵盖企业内外部的，通常以星型模式、雪花型模式或事实-维度模型进行存储。数据访问层：将存储在数据仓库中的数据以可视化、报表或查询的形式提供给业务用户。企业数据仓库功能企业数据仓库的主要功能包括：数据集成：将来自不同查询和分析过程，提高查询性能。高性能存储：采用大容量、高性能的存储系统，满足大量数据的存储和查询需求，优化查询性能。企业数据仓库应用案例以下是一些企业数据仓库的应用案例：销售分析：跨国零售企业利用数据仓库整合多个销售渠道的数据，进行销售分析。供应链优化：制造业企业通过数据仓库整合供应链各环节数据，运用数据分析识别瓶颈和问题，优化供应链效率。市场营销：互联网公司整合用户行为数据、偏好和社交媒体互动数据，分析营销活动效果，制定个性化营销策略。各类数据源，如业务系统数据库、文件、外部数据供应商等。数据采集与ETL：从数据源层抽取数据，经过清洗、转换和加载等步骤，将数据整合成适合分析的形式，并存储到数据仓库中。数据存储层：负责长期保存历史数据

数据仓库（DataWarehouse）是一个用于长期存储历史数据并支持在线分析处理（OLAP）的系统。它是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，旨在帮助企业做出决策支持。数据仓库中的数据来源于源层、数据仓库层和数据应用层。数据仓库层是中央存储数据的地方，也是OLAP查询的目标区域。数据应用层则是企业内部或外部用户使用的各种报表和分析工具。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库架构图优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能的分析计算各种不同的数据源，如关系型数据库、文件系统、数据采集工具等。在数据仓库中，数据通常按照一定时间范围或业务主题进行划分，并且经过清洗、整合和转化，以统一的数据视图呈现。数据仓库的架构通常分为三层：数据的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据

访问和更新能力。企业数据仓库：用于存储来自整个企业的数据，支持跨部门的决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据，用于长期分析和报告。数据湖：存储原始数据的大型存储库，可以是结构化、半结构化或非结构化数据仓库：部署在云平台上的数据仓库，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。混合数据仓库：结合了传统数据仓库和大数据技术，支持多种数据类型和分析工具。允许企业在单一平台上处理结构化和非结构化数据。虚拟数据仓库的类型可以根据不同的维度进行分类，以下是几种常见的数据仓库类型：操作型数据仓库：也称为实时数据仓库，用于存储操作型数据，支持日常业务操作的查询和报告。通常与交易系统紧密集成，提供快速的数据数据。通常用于大数据处理和分析，支持数据科学和机器学习。数据湖仓：结合了数据湖和数据仓库的特点，提供对原始数据和加工数据的统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载，包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库：不是物理存储数据，而是通过软件定义的方式，将多个数据源虚拟化为一个统一的数据仓库。允许用户像操作单一数据仓库一样操作分散的数据源。事务型数据仓库：专注于支持高事务处理的数据仓库，通常用于金融

数据仓库在现代企业中具有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景和行业案例：应用场景商业智能与分析：数据仓库是进行商业智能分析和报告的核心平台，能够汇总不同来源的数据，为企业用户提供全面的信息，支持基于数据的决策和预测性分析。客户关系管理：通过将客户数据导入数据仓库，企业可以深入了解客户行为，制定相应的营销策略，提高客户满意度。企业资源规划：数据仓库帮助企业监控资源、供应链和生产，支持更有根据的决策。行业案例电商行业：电商企业利用数据仓库整合用户行为、销售和库存数据，进行个性化推荐和精准营销，从而提升用户体验和销售业绩。金融行业：银行和金融机构通过数据仓库进行客户行为分析、风险管理和合规性监控，帮助预测市场趋势并优化投资组合。医疗行业：医疗机构使用数据仓库分析患者数据和治疗效果，以提升医疗质量和降低运营成本，同时进行科研数据分析，支持疾病预测与预防研究。制造业：制造企业利用数据仓库监控生产流程、设备故障和供应链效率，实现精益生产和智能制造。最新趋势云数据仓库：随着云计算的普及，越来越多的企业将数据仓库迁移到云平台上，以实现更高的灵活性和可扩展性。实时数据仓库：实时数据仓库能够以秒级的延迟

数据仓库是一个集中存储、集成和管理来自不同数据源的大量数据的系统。数据仓库是一种面向决策支持的技术，旨在帮助企业从多个角度析数据，并为业务决策提供准确的信息。以下是搭建数据仓库的步骤：确定需求和目标和数据质量管理等。通过合理的规划和管理，数据仓库可以帮助企业更好地分析数据、支持决策制定，并提供准确的数据驱动的信息。：在搭建数据仓库之前，必须明确需求和目标。了解业务的需求，确定需要收集和分析的数据类型以及数据存储和处理的方式。设计数据模型：数据模型是数据仓库的基础，确定如何组织和存储数据是非常重要的常见的数据模型包括星型模型和雪花模型。星型模型是常用的模型之一，它通过一个中心的事实表和多个维度表来表示数据。雪花模型在星型模型基础上进行了扩展，维度表可以进一步分解更小的表。数据抽取与转换：在搭建数据仓库之前数据仓库的格式。建设和维护数据仓库：建设数据仓库包括创建数据库和表结构、加载数据和建立索引等。数据仓库需要具备高性能、高可用性和易扩展性。对于大型数据仓库，可以考虑使用分布式系统和列式存储等技术来提高

数据仓库云是将数据仓库的功能部署在云计算环境中的一种数据存储和分析解决方案。它利用云计算的强大计算能力、存储资源和可扩展性，为企业提供高效的数据处理和分析服务。架构特点存储层基于云存储技术，数据仓库进行配置，如存储容量、计算资源分配、用户权限等。同时，监控功能可以实时踪数据仓库的性能指标，如查询响应时间、存储使用率、数据加载速度等，以便及时发现问题并进行调整。优势成本效益采用按需付费模式，企业只需为实际使用的存储和计算资源付费，避免了传统数据仓库建设中高额的硬件采购、维护和升级成本。可扩展性能够轻松应对数据量的快速增长和分析需求的变化。随着企业业务的发展，数据量可能会呈指数级增长，数据仓库云可以方便地扩展存储容量和计算能力。快速部署相比传统数据仓库的建设，数据仓库云的部署速度更快。企业可以在短时间内开通数据仓库云服务，开始数据的加载和分析工作。例如，新成立的创业公司如果需要快速搭建控制、备份恢复等。这些安全措施是由专业团队维护和更新的，企业无需投入大量资源来建立自己的安全防护体系。应用场景中小企业数据分析对于中小企业来说，数据仓库云提供了一种低成本、高效的数据分析解决方案。它们

要搭建企业级数据仓库，需要考虑以下几个方面：数据源的整合：企业数据往往来自多个不的系统和数据库，需要将这些数据整合存储到一个中央数据仓库中。数据质量管理：为了确保数据的准确性和一致性，需要建立数据质量管理系统，包括数据清洗、数据标准化和数据验证等工作。数据模型设计：数据仓库的设计需要根据企业的业务需求，建立适合的多维数据模型，使得查询和分析更加高效和准确。ETL工具的选择和开发：ETL加密，数据权限管理，以及身认证和访问控制等措施。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。（Extract-Transform-Load）工具可以辅助将数据从源系统抽取并转换为适合数据仓库存储的格式。数据仓库架构设计：要设计一个稳定，高可用和高性能的数据仓库，需要考虑主从架构，集群部署和数据备份等问题。数据可视化和分析：构建一个交互式数据可视化平台，可以使得业务人员和分析师更加直观地分析数据和发现商业价值。数据安全和合规：数据仓库中存储大量敏感的商业数据，安全和合规的保护是必须的，需要实现数据

：数据的一致性：在数据仓库中，数据的一致性非常重要，因此需要对数据进行质量控制和管理，以确保数据的一致、可靠和准确。数据的安全性：数据仓库中存储了企业的核心信息，因此需要对数据进行安全管理，防止数据泄露和非法使用。可优化性和可扩展性：数据仓库的设计应该考虑到之后的扩展和优化，保证数据仓库的性能和容量能够满足企业不断增长的业务需求。需要实现数据仓库的监控和维护，以及定义合适的数据仓库指标，用于衡量性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库的构建是一个系统性的工程，一般需要按照以下步骤进行：确定数据仓库的范围和目标，包括所要构建的主题域、数据的范围和粒度、数据的质量和数据更新的频率等。设计数据仓库的结构，选择合适的数据模型，设计维度模型和事实表格，以及设计数据仓库的逻辑和物理架构等。选择合适的ETL工具和技术，从不同的数据源中抽取数据并经过清洗、整合和转换等处理，生成数据仓库中的维度和事实数据。实现数据仓库的数据加载和更新

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1