在本文中，我们将深入概述数据建模，特别关注 Kimball 的方法。此外，还将介绍用于以用户友好且直观的方式呈现数据的其他技术。
数据库开发技术
今天我给数据库一个非学术化的定义：“数据库是一种简化数据处理的IT基础设施”。“简化”两个字的含义十分广泛，因此从这个定义上看，一切能够简化数据处理的能力，数据库都可以拥有。
数据库开发技术
Elasticsearch 是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎，其每个字段均可被索引，且能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理TB级的数据，其可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。
数据分析
在当今的数据驱动时代，企业和组织需要处理和转换庞大的数据量，以获得有价值的洞察并提升决策能力。而在这个数据处理过程中，ETL（抽取、转换、加载）数据转换方法正发挥着不可或缺的作用。数据清理、字段映射和计算技术作为ETL中的核心要素，是企业高效转换和处理数据的关键。ETLcloud作为一款创新、简单、零代码的ETL工具，集成了强大的数据清理、字段映射和计算技术，为企业提供了高效、可靠的数据转换服务。
国内数据库
在当今的大数据时代，数据的收集、处理和分析已成为企业获得竞争优势的关键。而ETL（Extract, Transform, Load，即数据提取、转换、加载）作为一种常用的数据处理架构，扮演着至关重要的角色。在ETL中，数据提取模式是一个关键的步骤，决定着数据从源系统到目标系统的流动方式。在本文中，我们将重点介绍ETL中的三种数据提取模式：批处理、增量和实时抽取，并以ETLCloud为示例，展示其在
数据挖掘
数据仓库系列文章的第七篇，本文关键词：数据仓库;数据库;数据分析;ROLAP;MOLAP.
数据库开发技术
有读者问了一个问题：“公司集群机器下线，数据仓库如何应对资源不足，导致核心任务一直延迟的问题?” 这种故障很常见，今天就来讲讲一般的解决套路，一共9招，按着顺序去做吧。
数据库开发技术
没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库应运而生，成为整个安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全基石之所在。然而，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。在演进过程中，数据仓库一直致力于提升特征管理能力和数据质量保障，实现了特征的管理、共享、分析和数据质量检测等功能。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现。
数据分析
导言：在当今数据驱动的世界中，ETL（提取、转换和加载）过程在构建可靠和高效的数据仓库中扮演着关键角色。ETL数据集成和数据仓库的关键步骤对于数据质量和决策支持至关重要。本文将介绍ETL数据集成和数据仓库构建的关键步骤，以帮助读者了解构建一个可靠数据仓库所需的要素和实践。1.数据需求分析：数据需求分析是构建数据仓库的第一步。这涉及与业务团队合作，明确业务目标和数据需求，以便为数据仓库定义合适的范围
其他
