国内数据集市

什么是数据集市？数据集市旨在满足单个数据团队或业务线的特定需求。与数据仓库相比，数据集市通常更小更集中，一般作为企业大型数据仓库的一个子集存在。数据集市通常用于分析、商业智能和报告。数据集市是中央数据仓库和数据湖物理现实的第一步。数据集市的特点通常由企业数据团队建立和管理，但也可由业务部门的中小型企业有机地建立和维护。业务组数据管理员负责维护数据集市，终端用户只有只读访问权限--他们可以查询和。围绕特定业务线或使用案例的独特需求而设计。用户通常使用SQL命令查询数据。数据集市的优势单一真实来源：数据集市可作为特定业务线的单一真实来源，因此每个人都能根据相同的事实和数据开展工作。简便性：查找数据的业务用户可以访问精心策划的数据集市，轻松访问他们所关心的数据，而不必涉猎整个数据仓库并将表格连接起来才能获得所需的数据。星环数据集市解决方案数据集市是专门为特定部门/业务/项目设计和构建的数据仓库的一个子部分。由于每个数据集市仅用于特定部门，因此通过数据集市性能负载在部门内部得到了很好的管理，不会影响其他集市的分析工作。星环数据集市解决方案为客户构建稳定高效的数据集市平台，广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域。

解锁数据集市集成工具：企业数据管理的关键密码在当今数字化时代，数据对于企业的决策和发展至关重要。数据集市作为一种面向特定主题的数据集合，能够为企业提供有针对性的数据分析和决策支持。而数据集市集成工具则是实现数据从各个数据源抽取、转换并加载到数据集市中的关键桥梁。以下介绍几种常见的数据集市集成工具及其特点和应用场景。（一）数据集市集成工具的定义数据集市集成工具，是一种专门用于将来自不同数据源的数据整合到数据集市中的软件工具。简单来说，它就像是一个数据“搬运工”和“整理师”，能够从企业的各种业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统、财务系统等，以及外部数据源等，把分散的数据抽取出来，然后按照特定的规则进行整理、转换，最后将其加载到数据集市这个“数据集合地”中。在数据管理流程里，数据集市集成工具处于数据采集和数据应用之间的关键位置，是实现数据从分散到集中、从无序到有序的关键环节。它是数据管理流程中的关键枢纽，连接着数据源与数据集市，为后续的数据分析、决策支持等提供了坚实的数据基础。（二）核心功能剖析数据抽取（Extract）：数据抽取是数据集市集成工具的首要任务

风险数据集市是一个从风险角度出发的数据集市，它可以统一全行的风险数据，并确保数据的完整性、准确性、一致性和全面性。这个数据集市可以支持各种风险应用，例如风险预警、市场风险、操作风险、组合风险等，并满足各种资本计量、内部评级、监管报告和信息披露要求。通过使用风险数据集市，可以减少数据冗余，改善数据不一致的状况，并为各种风险应用平台提供统一有效的数据支撑，为全面风险管理应用奠定实基础。风险数据集市可以帮助银行或其他金融机构更好地管理风险。数据的完整性、全面性、准确性和一致性：风险数据集市从全行的角度出发，整合了所有相关的风险数据，确保数据的完整性、全面性、准确性和一致性。这有助于银行更准确地了解自身的风险状况，从而做出更明智的决策。支持各类风险应用：风险数据集市支持各类风险应用，如风险预警监控、内部评级、市场风险、操作风险、RWA（风险加权资产）、组合风险等。这使得银行能够在统一的平台上管理和监控各种风险。满足各类要求：风险数据集市不仅满足了银行内部资本充足评估、监管报告、信息披露等要求，还为资本计量等各类风险应用提供了统一有效的数据支撑。这使得银行能够更好地遵守监管要求，同时提高了数据

数据集市(DataMart)是一种面向特定应用的、更小更集中的数据仓库，主要针对具体的、部门级别的应用。与传统的数据仓库相比，数据集市主要针对某一个定的应用，可以更加精细地管理数据，这也是数据集市备受欢迎的主要原因之一。数据集市与大型的数据仓库相比，更小，更加集中，可以更快、灵活地使用和构建。数据集市可以支持特定的业务应用，例如销售、客户服务等方方面面。因此，在数据集市中，数据被组织为更易于使用和查询的形式，以满足特定应用的需求。数据集市通常由一组指定领域内的数据组成，例如零售数据，销售数据，或者客户数据。这些数据来源于公司内部或外部，例如购买记录收集数据和外部供应商的数据。在数据集市内，数据被高度专业化、优化和配置，以保证数据的准确性、一致性和可靠性。同时，在数据集市内，数据也被分段、细分和划分，以便于更加高效地查询、管理和使用。数据集市的主要优点在于其对数据的更高效管理，因为数据集市针对特定应用的需求进行了高度定制。从使用者的角度来看，这些数据非常好用，因它们已经经过处理，使得使用者可以从中获取他们生产和运营所需的信息，而不用进行任何处理或转换。数据集市还可以改善企业的决策过程

什么是数据集市？数据集市（DataMart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据数据是由他们熟悉的术语表现的。星环数据集市解决方案星环数据集市解决方案为客户构建稳定高效的数据集市平台，广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域。支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模立方体。从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。数据中心的用户希望无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群交互式OLAP分析：采用专为OLAP定制研发的存储引擎、计算引擎，实现交互式OLAP分析多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型混合负载支持与在线扩缩容：支持实时数据与混合负载，支持海量数据的离线批量处理、在线实时分析和多维度的复杂关联统计等功能支持在线扩缩容，对业务无感知、无性能影响

数据仓库和数据集市是数据管理和分析领域中的两个重要概念，它们在目的、范围、内容和使用方式上有所区别。以下是它们之间的主要区别：定义和目的：数据仓库：是一个为整个企业提供数据支持的中央数据存储库，用于存储来自不同源的历史和当前数据，支持企业级的决策制定和分析。数据集市：是数据仓库的一个子集，专注于特定的业务领域或部门，如销售、财务或人力资源。数据集市旨在为特定的用户群体提供快速、易于访问的数据分析和报告。范围和规模：数据仓库：覆盖整个企业的数据需求，规模较大，包含多个主题的数据。数据集市：范围较小，只包含特定业务领域的数据，规模相对较小。数据内容：数据仓库：包含企业的所有数据，经过整合和清洗，以确保数据的一致性和准确性。数据集市：包含的数据是经过筛选的，只与特定业务领域相关，可能没有经过复杂的整合过程。数据更新频率：数据仓库：数据更新频率可能较低，因为它们包含历史数据，用于长期分析。数据集市：数据更新频率可能较高，因为它们需要反映最新的业务活动和趋势。用户群体：数据仓库：服务于整个企业的决策者和分析师，提供全面的数据分析。数据集市：服务于特定部门或业务线的决策者和分析师，提供特定领域的

数据集市软件1.数据集市的定义和类型数据集市（DataMart）是一个集成、统一和标准化数据的中心化存储，可以为企业提供决策支持和业务分析。数据集市可以分为以下几种类型：独立型数据集市：直接从操作型数据库获取数据，为特定用户或部门提供分析型环境。这种数据集市开发周期短，灵活性高，但可能导致信息孤岛。从属型数据集市：从企业数据仓库获取数据，体系结构更稳定，数据一致性更高。混合型数据集市：数据来自数据仓库和其他操作系统，具有灵活的大型存储结构。2.数据集市软件的功能数据集市软件的主要功能包括：数据存储：存储大量的历史数据和实时数据，方便后续的分析和查询。数据集成：将来自不同业务系统和数据源的数据发现数据之间的关系、趋势和规律，为决策提供依据。数据展示：通过报表、可视化图表等方式将分析结果直观地展现出来，为管理者提供直观的数据支持，帮助他们更好地理解业务和做出决策。3.数据集市的构建步骤设计：从业务用户请求数据集市开始，设计阶段涉及需求收集、从各个数据源创建适当的数据、创建逻辑和物理数据结构以及ER图。构建：团队将设计数据集市系统中的所有表、视图、索引等。填充：数据将与元数据一起被提取、转换

数据仓库和数据集市都是数据管理和分析的重要组件，但它们在目的、范围和使用方式上有所不同。以下是它们的主要区别：1.范围和目的数据仓库：是一个集中的、企业级的存储库，用于存储来自整个组织的数据。它的目的是为企业提供全面的数据视图，支持跨部门的决策制定和分析。数据仓库通常包含历史数据和当前数据，用于长期存储和复杂查询。数据集市：是一个更小、更专注的数据仓库，专注于特定部门或业务线的数据需求。它的目的是为特定用户群体提供快速访问特定数据集的能力，以支持日常操作和战术决策。2.数据内容数据仓库：包含来自组织各个业务领域的数据，经过整合和清洗，以消除数据冗余和不一致性。数据集市：包含的数据更具体，通常只涉及特定业务领域的数据，可能没有经过复杂的整合过程。3.数据模型数据仓库：通常采用规范化的数据模型，如星型模型或雪花模型，以支持复杂的分析和查询。数据集市：可能采用更简单的数据模型，因为它们服务于特定的业务需求，不需要复杂的数据关系。4.性能和响应时间数据仓库：由于数据量大和查询复杂，响应时间可能较长，特别是在处理跨多个业务领域的复杂查询时。数据集市：由于数据集更小、更专注，通常能够提供更快的

数据仓库和数据集市是数据管理和分析领域中的两个相关但不同的概念。它们都用于存储和管理数据，但它们在范围、目的和使用方式上有所区别。以下是数据仓库和数据集市之间的主要区别：1.范围和规模数据仓库：数据仓库是企业级的，包含整个组织的数据，跨越多个部门和业务线。它通常存储大量的历史数据，用于长期的分析和报告。数据集市：数据集市是数据仓库的一个子集，专注于特定的业务领域或部门，如销售、财务或人力资源。它们通常规模较小，只包含与特定业务领域相关的数据。2.目的和用途数据仓库：用于支持整个企业的决策制定过程，提供全面的数据分析和报告。它支持复杂的查询和多维分析，帮助企业理解整体业务性能。数据集市：用于可能较低，因为它们包含历史数据。数据集市：包含的数据是经过筛选的，只与特定业务领域相关，更新频率可能较高，因为它们需要反映最新的业务活动和趋势。4.查询性能数据仓库：由于数据量大和复杂性高，查询响应时间可能较长。数据集市：由于数据量小且集中，查询响应时间通常较短，能够提供更快的分析结果。5.成本和复杂性数据仓库：建设和维护成本较高，因为需要处理大量的数据和复杂的数据整合。数据集市：建设和维护成本

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...

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。

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...

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...

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...

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

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...

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...

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`:...

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...