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近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和數(shù)據(jù)處理需要的不斷增加，MPP數(shù)據(jù)庫(大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫)已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)處理中的重要工具。然而，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，MPP數(shù)據(jù)庫的性能也會(huì)變得較低，因此mpp數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化變得非常重要。本文將介紹一些MPP數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的方法，以提高數(shù)據(jù)的處理效率和數(shù)據(jù)庫的性能。
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一、分割表和分區(qū)
分割表和分區(qū)是優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫性能的重要策略之一。在表中建立分區(qū)索引，可以將行分為不同的邏輯部分，每個(gè)邏輯部分稱為一個(gè)分區(qū)。這種分區(qū)提高了數(shù)據(jù)庫的處理效率，使查詢結(jié)果更快速和更高效。以單個(gè)分區(qū)為單位，查詢操作的響應(yīng)速度將大大增加。另外，表分割還可以將更小的表放入內(nèi)存，以提高查詢效率。
二、水平擴(kuò)展
水平擴(kuò)展是指將數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展到多個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)上，以增加處理能力。MPP數(shù)據(jù)庫可以通過水平擴(kuò)展來擴(kuò)展性能。這種擴(kuò)展需要與相應(yīng)的硬件支持相結(jié)合，以增加系統(tǒng)的處理能力并提高數(shù)據(jù)傳輸速度，從而提高查詢性能。另外，由于系統(tǒng)已經(jīng)擴(kuò)大了處理能力，所以任何系統(tǒng)故障或節(jié)點(diǎn)宕機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)降低。因此，水平擴(kuò)展是一種有效的優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫的方法，可以實(shí)現(xiàn)高可用性和可伸縮性。
三、存儲(chǔ)優(yōu)化
在數(shù)據(jù)處理過程中，存儲(chǔ)優(yōu)化也是很重要的一點(diǎn)。優(yōu)化存儲(chǔ)性能可以更快地訪問數(shù)據(jù)，從而提高整體性能。由于數(shù)據(jù)駐留在磁盤上，因此優(yōu)化磁盤性能對(duì)于提高數(shù)據(jù)庫性能至關(guān)重要。以下是一些存儲(chǔ)優(yōu)化的方法：
1.使用RD技術(shù)對(duì)大型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)
2.使用多個(gè)磁盤驅(qū)動(dòng)器，以容錯(cuò)和提高讀寫性能
3.使用高效的數(shù)據(jù)壓縮或索引方法以減少磁盤訪問
四、索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化
索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化是MPP數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化中的關(guān)鍵措施。數(shù)據(jù)模型中的任何缺陷都會(huì)影響查詢的速度和效率。建立正確的索引和數(shù)據(jù)模型可以大大減少對(duì)磁盤的訪問次數(shù)，提高數(shù)據(jù)庫性能。以下是實(shí)現(xiàn)索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化的一些方法：
1.創(chuàng)建有效的索引以加快查詢過程
2.合理配置表參數(shù)以減少表之間的連接
3.使用水平分割表以減少單個(gè)磁盤的IO負(fù)載
五、監(jiān)視和調(diào)整
另一個(gè)重要方面是監(jiān)視和調(diào)整。MPP數(shù)據(jù)庫性能更容易管理，這使得監(jiān)視和調(diào)整變得更加容易。數(shù)據(jù)庫管理員可以通過監(jiān)視性能統(tǒng)計(jì)信息來識(shí)別瓶頸，并配置系統(tǒng)來反映這些瓶頸。此外，管理員還可以使用OS性能分析工具來監(jiān)視磁盤IO和查詢負(fù)載。
盡管MPP數(shù)據(jù)庫可以輕松處理大量數(shù)據(jù)，但優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫性能仍然是一項(xiàng)重要的工作。分割表和分區(qū)、水平擴(kuò)展、存儲(chǔ)優(yōu)化、索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化以及監(jiān)視和調(diào)整都是優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫性能的有效方法。通過使用這些技術(shù)和工具，可以提高M(jìn)PP數(shù)據(jù)庫的處理效率，使其更能適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)處理需求。
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大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)開發(fā)有什么區(qū)別？
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數(shù)據(jù)倉庫的定義？
首先，用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理；其次，對(duì)多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進(jìn)行重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個(gè)面向主題的(subject oriented)、集成的(integrated)、相對(duì)穩(wěn)定的(non-volatile)、反應(yīng)歷史變化(time variant)的數(shù)據(jù)，用于支持管理決策(decision making support)。
數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別？
從目標(biāo)、用途、設(shè)計(jì)來說
數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，常更新；數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，數(shù)據(jù)來源多樣，經(jīng)過一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換得到，用來分析。
數(shù)據(jù)庫一般用來存儲(chǔ)當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫一般存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的，有更大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的插入；數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)一般不符合三范式，有利于查詢
如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫？
數(shù)倉模型的選擇是靈活的，不局限于某種模型方法。
數(shù)倉數(shù)據(jù)是靈活的，以實(shí)際需求場景為導(dǎo)向。
數(shù)倉設(shè)計(jì)要兼顧靈活性、可擴(kuò)展性，要考慮技術(shù)可靠性和實(shí)現(xiàn)成本。
系統(tǒng)分析，確定主題。通過與業(yè)務(wù)部門的交流，了解建立數(shù)倉要解決的問題，確認(rèn)各個(gè)主題下的查詢分析要求
選擇滿足數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)要求的軟件平臺(tái)。選擇合適的軟件平臺(tái)敬衫租，包括數(shù)據(jù)庫、建模工具、分析工具等
建立數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型。確定建立數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的基本方法，基于主題視圖，把主題視圖中的數(shù)據(jù)定義轉(zhuǎn)到邏輯數(shù)據(jù)模型中
邏輯數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。隨著需求和數(shù)據(jù)量的變化進(jìn)行調(diào)整
數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換和傳輸。業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫之前，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，保證數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的一致性。
開發(fā)數(shù)亮兆據(jù)倉庫的分析應(yīng)用。滿足業(yè)務(wù)部門塌神對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的需求。
數(shù)據(jù)倉庫的管理。包括數(shù)據(jù)庫管理和元數(shù)據(jù)管理。
什么是數(shù)據(jù)中臺(tái)？
數(shù)據(jù)中臺(tái)是指通過數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、計(jì)算、存儲(chǔ)、加工，同時(shí)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑。數(shù)據(jù)中臺(tái)吧數(shù)據(jù)統(tǒng)一之后，會(huì)形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，再進(jìn)行存儲(chǔ)，形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，進(jìn)而為客戶提供高效服務(wù)。
這些服務(wù)和企業(yè)的業(yè)務(wù)有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，是企業(yè)所獨(dú)有且能復(fù)用的，它是企業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的積淀，其不僅能降低重復(fù)建設(shè)，減少煙囪式協(xié)作的成本，也是差異化競爭的優(yōu)勢(shì)所在。
數(shù)據(jù)中臺(tái)通過整合公司開發(fā)工具、打通全域數(shù)據(jù)、讓數(shù)據(jù)持續(xù)為業(yè)務(wù)賦能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺(tái)化、數(shù)據(jù)服務(wù)化和數(shù)據(jù)價(jià)值化。數(shù)據(jù)中臺(tái)更加側(cè)重于“復(fù)用”與“業(yè)務(wù)”。
數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的關(guān)鍵區(qū)別是什么？
基礎(chǔ)能力上的區(qū)別
數(shù)據(jù)平臺(tái)：提供的是計(jì)算和存儲(chǔ)能力
數(shù)據(jù)倉庫：利用數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，在一套方法論指導(dǎo)下建設(shè)的一整套的數(shù)據(jù)表
數(shù)據(jù)中臺(tái)：包含了數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)倉庫的所有內(nèi)容，將其打包，并且以更加整合以及更加產(chǎn)品化的方式對(duì)外提供服務(wù)和價(jià)值。
業(yè)務(wù)能力上的區(qū)別
數(shù)據(jù)平臺(tái)：為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)主要方式是提供數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)倉庫：相對(duì)具體的功能概念是存儲(chǔ)和管理一個(gè)或多個(gè)主題數(shù)據(jù)的，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的方式主要是分析報(bào)表
數(shù)據(jù)中臺(tái)：企業(yè)級(jí)的邏輯概念，提現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的能力，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的主要方式是數(shù)據(jù)API
總的來說，數(shù)據(jù)中臺(tái)距離業(yè)務(wù)更近，數(shù)據(jù)復(fù)用能力更強(qiáng)，能為業(yè)務(wù)提供速度更快的服務(wù)。數(shù)據(jù)中臺(tái)是在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)API服務(wù)，以更高效的方式提供給業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)中臺(tái)可以建立在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺(tái)之上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值的過程的中間層。
大數(shù)據(jù)的一些相關(guān)系統(tǒng)？
數(shù)倉設(shè)計(jì)中心：按照主題域、業(yè)務(wù)過程，分層的設(shè)計(jì)方式，以維度建模作為基本理論依據(jù)，按照維度、度量設(shè)計(jì)模型，確保模型、字段有統(tǒng)一的命名規(guī)范
數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心：梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，基于數(shù)據(jù)血緣，數(shù)據(jù)的訪問熱度，做成本的治理
數(shù)據(jù)質(zhì)量中心：通過豐富的稽查監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行事后校驗(yàn)，確保問題數(shù)據(jù)之一時(shí)間被發(fā)現(xiàn)，避免下游的無效計(jì)算，分析數(shù)據(jù)的影響范圍。
指標(biāo)系統(tǒng)：管理指標(biāo)的業(yè)務(wù)口徑、計(jì)算邏輯和數(shù)據(jù)來源，通過流程化的方式，建立從指標(biāo)需求、指標(biāo)開發(fā)、指標(biāo)發(fā)布的協(xié)作流程。
數(shù)據(jù)地圖：提供元數(shù)據(jù)的快速索引，數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)特征信息的查詢，相當(dāng)于元數(shù)據(jù)中心的門戶。
如何建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)？
數(shù)據(jù)中臺(tái)在企業(yè)落地實(shí)踐時(shí)，結(jié)合技術(shù)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、服務(wù)、運(yùn)營等方面，逐步開展相關(guān)工作。
理現(xiàn)狀。了解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、IT現(xiàn)狀、現(xiàn)有的組織架構(gòu)
定架構(gòu)。確認(rèn)業(yè)務(wù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、組織架構(gòu)
建資產(chǎn)。建立貼近數(shù)據(jù)層、統(tǒng)一數(shù)倉層、標(biāo)簽數(shù)據(jù)層、應(yīng)用數(shù)據(jù)層
用數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出、應(yīng)用。
數(shù)據(jù)運(yùn)營。持續(xù)運(yùn)營、持續(xù)迭代。
中臺(tái)建設(shè)需要有全員共識(shí)，由管理層從上往下推進(jìn)，由技術(shù)和業(yè)務(wù)人員去執(zhí)行和落地是一個(gè)漫長的過程，在實(shí)施數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)，最困難的地方就是需要有人推動(dòng)。
數(shù)據(jù)湖的理解？
數(shù)據(jù)湖是一個(gè)存儲(chǔ)企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉庫，其中的數(shù)據(jù)可供存取、處理、分析及傳輸。
數(shù)倉最重要的是什么？
個(gè)人認(rèn)為是數(shù)據(jù)集成。
企業(yè)的數(shù)據(jù)通常是存儲(chǔ)在多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中的，要進(jìn)行分析，必須先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性整合。
集成整合后才可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值。
概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理數(shù)據(jù)模型
概念數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)與邏輯數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)是數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計(jì)的三個(gè)主要步驟。
概念數(shù)據(jù)模型CDM
概念數(shù)據(jù)模型是最終用戶對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的看法，反映了最終用戶綜合性的信息需求，以數(shù)據(jù)類的方式描述企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)需求。
概念數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括重要的實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系。在概念數(shù)據(jù)模型中不包含實(shí)體的屬性，也不包含定義實(shí)體的主鍵
概念數(shù)據(jù)模型的目標(biāo)是統(tǒng)一業(yè)務(wù)概念，作為業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員之間溝通的橋梁，確定不同實(shí)體之間的更高層次的關(guān)系
邏輯數(shù)據(jù)模型LDM
邏輯數(shù)據(jù)模型反應(yīng)的是系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)人員對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的觀點(diǎn)，是對(duì)概念數(shù)據(jù)模型的進(jìn)一步的分解和細(xì)化。邏輯數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則確定的，關(guān)于業(yè)務(wù)對(duì)象、業(yè)務(wù)對(duì)象的數(shù)據(jù)項(xiàng)以及業(yè)務(wù)對(duì)象之間關(guān)系的基本藍(lán)圖。
邏輯數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括所有的實(shí)體和關(guān)系，確定每個(gè)實(shí)體的屬性，定義每個(gè)實(shí)體的主鍵，指定實(shí)體的外鍵，需要進(jìn)行范式化處理。
邏輯數(shù)據(jù)模型的目標(biāo)是盡可能詳細(xì)的描述數(shù)據(jù)，但并不考慮在物理上如何實(shí)現(xiàn)。
物理數(shù)據(jù)模型PDM
物理數(shù)據(jù)模型是在邏輯數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，考慮各種具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)因素，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的存放。
物理數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括確定所有的表和列，定義外鍵用于確認(rèn)表之間的關(guān)系，基于用戶的需求可能要進(jìn)行反范式化等內(nèi)容。
SCD的常用處理方式？
slowly changing dimensions緩慢變化維度
不記錄歷史變化信息
添加列來記錄歷史變化
新插入數(shù)據(jù)行，并添加對(duì)應(yīng)標(biāo)識(shí)字段來記錄歷史數(shù)據(jù)。拉鏈表。
元數(shù)據(jù)的理解？
狹義來講就是用來描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)
廣義來看，除了業(yè)務(wù)邏輯直接讀寫處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，所有其他用來維護(hù)整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)所需要的數(shù)據(jù)，都可以較為元數(shù)據(jù)。
定義：元數(shù)據(jù)metadata是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在數(shù)倉系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)據(jù)倉庫管理員和數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)人員方便的找到他們所關(guān)心的數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。按照用途可分為：技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。
技術(shù)元數(shù)據(jù)
存儲(chǔ)關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)，用于開發(fā)和管理數(shù)據(jù)倉庫使用的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)的描述，包括數(shù)據(jù)模式、視圖、維、層次結(jié)構(gòu)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)的定義，以及數(shù)據(jù)集市的位置和內(nèi)容
業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)和模式
由操作環(huán)境到數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的映射，包括元數(shù)據(jù)和他們的內(nèi)容、數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換規(guī)則和數(shù)據(jù)刷新規(guī)則、權(quán)限等。
業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)
從業(yè)務(wù)角度描述了數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，他提供了介于使用者和實(shí)際系統(tǒng)之間的語義層，使不懂計(jì)算機(jī)技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能讀懂?dāng)?shù)倉中的數(shù)據(jù)。
企業(yè)概念模型：表示企業(yè)數(shù)據(jù)模型的高層信息。整個(gè)企業(yè)業(yè)務(wù)概念和相互關(guān)系。以這個(gè)企業(yè)模型為基礎(chǔ)，不懂sql的人也能做到心中有數(shù)
多維數(shù)據(jù)模型。告訴業(yè)務(wù)分析人員在數(shù)據(jù)集市中有哪些維、維的類別、數(shù)據(jù)立方體以及數(shù)據(jù)集市中的聚合規(guī)則。
業(yè)務(wù)概念模型和物理數(shù)據(jù)之間的依賴。業(yè)務(wù)視圖和實(shí)際數(shù)倉的表、字段、維的對(duì)應(yīng)關(guān)系也應(yīng)該在元數(shù)據(jù)知識(shí)庫中有所體現(xiàn)。
元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)？
元數(shù)據(jù)管理往往容易被忽視，但是元數(shù)據(jù)管理是不可或缺的。一方面元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)需求方提供了完整的數(shù)倉使用文檔，幫助他們能自主快速的獲取數(shù)據(jù)；另一方面數(shù)倉團(tuán)隊(duì)可以從日常的數(shù)據(jù)解釋中解脫出來，無論是對(duì)后期的迭代更新還是維護(hù)，都有很大的好處。元數(shù)據(jù)管理可以讓數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用和維護(hù)更加的高效。
元數(shù)據(jù)管理功能
數(shù)據(jù)地圖：以拓?fù)鋱D的形式對(duì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)實(shí)體、數(shù)據(jù)處理過程元數(shù)據(jù)進(jìn)行分層次的圖形化展示，并通過不同層次的圖形展現(xiàn)。
元數(shù)據(jù)分析：血緣分析、影響分析、實(shí)體關(guān)聯(lián)分析、實(shí)體差異分析、指標(biāo)一致性分析。
輔助應(yīng)用優(yōu)化：結(jié)合元數(shù)據(jù)分析功能，可以對(duì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化。
輔助安全管理：采用合理的安全管理機(jī)制來保障系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全；對(duì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問和功能使用進(jìn)行有效監(jiān)控。
基于元數(shù)據(jù)的開發(fā)管理：通過元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)規(guī)范日常開發(fā)的工作流程
元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)
對(duì)于相對(duì)簡單的環(huán)境，按照通用的元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)建立一個(gè)集中式的元數(shù)據(jù)知識(shí)庫
對(duì)于比較復(fù)雜的環(huán)境，分別建立各部分的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，形成分布式元數(shù)據(jù)知識(shí)庫，然后通過建立標(biāo)準(zhǔn)的元數(shù)據(jù)交換格式，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的集成管理。
數(shù)倉如何確定主題域？
主題
主題是在較高層次上將數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、歸類和分析利用的一個(gè)抽象概念，每一個(gè)主題基本對(duì)應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。在邏輯意義上，它是對(duì)企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對(duì)象。
面向主題的數(shù)據(jù)組織方式，就是在較高層次上對(duì)分析對(duì)象數(shù)據(jù)的一個(gè)完整并且一致的描述，能刻畫各個(gè)分析對(duì)象所涉及的企業(yè)各項(xiàng)數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。
主題是根據(jù)分析的要求來確定的。
主題域
從數(shù)據(jù)角度看（論）
主題語通常是聯(lián)系較為緊密的數(shù)據(jù)主題的?？梢愿鶕?jù)業(yè)務(wù)的關(guān)注點(diǎn)，將這些數(shù)據(jù)主題劃分到不同的主題域。主題域的確定由最終用戶和數(shù)倉設(shè)計(jì)人員共同完成。
從需要建設(shè)的數(shù)倉主題看（邊界論）
主題域是對(duì)某個(gè)主題進(jìn)行分析后確定的主題的邊界。
數(shù)倉建設(shè)過程中，需要對(duì)主題進(jìn)行分析，確定主題所涉及到的表、字段、維度等界限。
確定主題內(nèi)容
數(shù)倉主題定義好以后，數(shù)倉中的邏輯模型也就基本成形了，需要在主題的邏輯關(guān)系中列出屬性和系統(tǒng)相關(guān)行為。此階段需要定義好數(shù)據(jù)倉庫的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，向主題模型中添加所需要的信息和能充分代表主題的屬性組。
如何控制數(shù)據(jù)質(zhì)量？
校驗(yàn)機(jī)制，每天進(jìn)行數(shù)據(jù)量的比對(duì) select count(*)，早發(fā)現(xiàn)，早修復(fù)
數(shù)據(jù)內(nèi)容的比對(duì)，抽樣比對(duì)
復(fù)盤、每月做一次全量
如何做數(shù)據(jù)治理？
數(shù)據(jù)治理不僅需要完善的保障機(jī)制，還需要理解具體的治理內(nèi)容，比如數(shù)據(jù)應(yīng)該怎么進(jìn)行規(guī)范，元數(shù)據(jù)該怎么來管理，每個(gè)過程需要那些系統(tǒng)或者工具來配合？
數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域包括但不限于以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)聲明周期管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)共享服務(wù)。
模型設(shè)計(jì)的思路？業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)？數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)？
構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫有兩種方式：自上而下、自下而上
Bill Inmon推崇自上而下的方式，一個(gè)企業(yè)建立唯一的數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)是經(jīng)過整合、清洗、去掉臟數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)的、能夠提供統(tǒng)一的視圖。要從整個(gè)企業(yè)的環(huán)境入手，建立數(shù)據(jù)倉庫，要做很全面的設(shè)計(jì)。偏數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
Ralph Kimball推崇自下而上的方式，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)該按照實(shí)際的應(yīng)用需求，架子啊需要的數(shù)據(jù)，不需要的數(shù)據(jù)不要加載到數(shù)據(jù)倉庫中。這種方式建設(shè)周期短，用戶能很快看到結(jié)果。偏業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是對(duì)數(shù)據(jù)從計(jì)劃、獲取、存儲(chǔ)、共享、維護(hù)、應(yīng)用、消亡生命周期的每個(gè)階段里可能引發(fā)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進(jìn)行識(shí)別、度量、監(jiān)控、預(yù)警等，通過改善了提高組織的管理水平使數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)一步提高。
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是一個(gè)集方法論、技術(shù)、業(yè)務(wù)和管理為一體的解決方案。放過有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制手段，進(jìn)行數(shù)據(jù)的管理和控制，消除數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，從而提高企業(yè)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的能力。
會(huì)遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：數(shù)據(jù)真實(shí)性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)唯一性、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性、數(shù)據(jù)及時(shí)性
什么是數(shù)據(jù)模型？
數(shù)據(jù)模型就是數(shù)據(jù)組織和存儲(chǔ)的方法，通過抽象的實(shí)體以及實(shí)體間聯(lián)系的形式來表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界中事務(wù)的相互關(guān)系的一種映射，他強(qiáng)調(diào)從業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)存取和使用角度合理的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
為什么需要數(shù)據(jù)倉庫建模？
數(shù)倉建模需要按照一定的數(shù)據(jù)模型，對(duì)整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，整理，提供跨部門、完全一致的報(bào)表數(shù)據(jù)。
合適的數(shù)據(jù)模型，對(duì)于大數(shù)據(jù)處理來講，可以獲得得更好的性能、成本、效率和質(zhì)量。良好的模型可以幫助我們快速查詢數(shù)據(jù)，減少不必要的數(shù)據(jù)冗余，提高用戶的使用效率。
數(shù)據(jù)建模進(jìn)行全方面的業(yè)務(wù)梳理，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，消滅信息孤島，更好的推進(jìn)數(shù)倉系統(tǒng)的建設(shè)。
OLAP和OLTP的模型方法的選擇？
OLTP系統(tǒng)是操作事物型系統(tǒng)，主要數(shù)據(jù)操作是隨機(jī)讀寫，主要采用滿足3NF的實(shí)體關(guān)系模型存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，在事物處理中解決數(shù)據(jù)的冗余和一致性問題。
OLAP系統(tǒng)是分析型系統(tǒng)，主要數(shù)據(jù)操作是批量讀寫，不需要關(guān)注事務(wù)處理的一致性，主要關(guān)注數(shù)據(jù)的整合，以及復(fù)雜大數(shù)據(jù)量的查詢和處理的性能。
3范式
每個(gè)屬性值唯一，不具有多義性
每個(gè)非主屬性必須完全依賴于整個(gè)主鍵，而非主鍵的一部分
每個(gè)非主屬性不能依賴于其他關(guān)系中的屬性
數(shù)據(jù)倉庫建模方法？
有四種模型：ER模型、維度模型、Data Vault模型、Anchor模型。用的較多的是維度模型和ER模型。
ER模型
ER模型用實(shí)體關(guān)系模型描述企業(yè)業(yè)務(wù)，在范式理論上滿足3NF。數(shù)倉中的3NF是站在企業(yè)角度面向主題的抽象，而不是針對(duì)某個(gè)具體業(yè)務(wù)流程的實(shí)體對(duì)象關(guān)系的抽象。
采用ER模型建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫模型的出發(fā)點(diǎn)是整合數(shù)據(jù)，將各個(gè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)按照主題進(jìn)行相似性整合，并進(jìn)行一致性處理。
ER模型特點(diǎn)：
需要全方位了解企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
實(shí)施周期較長
對(duì)建模人員要求教高
維度建模
維度建模按照事實(shí)表和維度表來構(gòu)建數(shù)倉。
維度建模從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，為分析需求服務(wù)。重點(diǎn)關(guān)注用戶如何快速的完成數(shù)據(jù)分析，可以直觀的反應(yīng)業(yè)務(wù)模型中的業(yè)務(wù)問題，需要大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)冗余，有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。
事實(shí)表
發(fā)生在現(xiàn)實(shí)世界中的操作性事件，其產(chǎn)生的可度量數(shù)值，存儲(chǔ)在事實(shí)表中。從最細(xì)粒度級(jí)別來看，事實(shí)表的一行對(duì)應(yīng)一個(gè)度量事件。事實(shí)表表示對(duì)分析主題的度量。
事實(shí)表中包含了與各個(gè)維度表相關(guān)聯(lián)的外鍵，可與維度表關(guān)聯(lián)。事實(shí)表的度量通常是數(shù)值類型，且記錄數(shù)不斷增加，表數(shù)據(jù)量迅速增長。
維度表
維度表示分析數(shù)據(jù)時(shí)所用的環(huán)境。
每個(gè)維度表都包含單獨(dú)的主鍵列。維度表行的描述環(huán)境應(yīng)該與事實(shí)表行完全對(duì)應(yīng)。維度表通常比較寬，是扁平型的非規(guī)范表，包含大量的低粒度的文本屬性。
注意：
事實(shí)表的設(shè)計(jì)是以能夠正確記錄歷史信息為準(zhǔn)則
維度表的設(shè)計(jì)是以能夠以合適的角度來聚合主題內(nèi)容為準(zhǔn)則
維度建模的三種模式
星形模型：以事實(shí)表為中心，所有的維度直接連接在事實(shí)表上。由一個(gè)事實(shí)表和一組維度表組成。
雪花模型：是對(duì)星形模型的擴(kuò)展。雪花模型的維度表可以擁有更細(xì)的維度，比星形更規(guī)范一點(diǎn)。維護(hù)成本較高，且查詢是要關(guān)聯(lián)多層維表，性能較低
星座模型：基于多張事實(shí)表，多張事實(shí)表共享維度信息
維度建模步驟：
選擇業(yè)務(wù)過程
選擇粒度
選定事實(shí)表
選擇維度
事實(shí)表的類型？
事實(shí)表有：事務(wù)事實(shí)表、周期快照事實(shí)表、累積快照事實(shí)表、非事實(shí)事實(shí)表
事務(wù)事實(shí)表
事務(wù)事實(shí)表記錄的是事務(wù)層面的事實(shí)，保存的是最原子的數(shù)據(jù)，也稱“原子事實(shí)表”。事務(wù)事實(shí)表中的數(shù)據(jù)在事務(wù)事件發(fā)生后產(chǎn)生，數(shù)據(jù)的粒度通常是每個(gè)事務(wù)記錄一條記錄。
周期快照事實(shí)表
以具有規(guī)律性的、可預(yù)見的時(shí)間間隔來記錄事實(shí)。它統(tǒng)計(jì)的是間隔周期內(nèi)的度量統(tǒng)計(jì)，每個(gè)時(shí)間段一條記錄，是在事務(wù)事實(shí)表之上建立的聚集表。
累積快照事實(shí)表
累積快照表記錄的不確定的周期的數(shù)據(jù)。代表的是完全覆蓋一個(gè)事務(wù)或產(chǎn)品的生命周期的時(shí)間跨度，通常具有多個(gè)日期字段，用來記錄整個(gè)生命周期中的關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)。
非事實(shí)型事實(shí)表
在維度建模的數(shù)據(jù)倉庫中，有一種事實(shí)表叫Factless Fact Table，中文一般翻譯為“非事實(shí)型事實(shí)表”。在事實(shí)表中，通常會(huì)保存十個(gè)左右的維度外鍵和多個(gè)度量事實(shí)，度量事實(shí)是事實(shí)表的關(guān)鍵所在。在非事實(shí)型事實(shí)表中沒有這些度量事實(shí)，只有多個(gè)維度外鍵。非事實(shí)型事實(shí)表通常用來跟蹤一些事件或者說明某些活動(dòng)的范圍。下面舉例來進(jìn)行說明。
之一類非事實(shí)型事實(shí)表是用來跟蹤事件的事實(shí)表。例如：學(xué)生注冊(cè)事件，學(xué)校需要對(duì)學(xué)生按學(xué)期進(jìn)行跟蹤。維度表包括學(xué)期維度、課程維度、系維度、學(xué)生維度、注冊(cè)專業(yè)維度和取得學(xué)分維度，而事實(shí)表是由這些維度的主鍵組成，事實(shí)只有注冊(cè)數(shù)，并且恒為1。這樣的事實(shí)表可以回答大量關(guān)于大學(xué)開課注冊(cè)方面的問題，主要是回答各種情況下的注冊(cè)數(shù)。
第二類非事實(shí)型事實(shí)表是用來說明某些活動(dòng)范圍的事實(shí)表。例如：促銷范圍事實(shí)表。通常銷售事實(shí)表可以回答如促銷商品的銷售情況，但是對(duì)于那些沒有銷售出去的促銷商品沒法回答。這時(shí)，通過建立促銷范圍事實(shí)表，將商場需要促銷的商品單獨(dú)建立事實(shí)表保存。然后，通過這個(gè)促銷范圍事實(shí)表和銷售事實(shí)表即可得出哪些促銷商品沒有銷售出去。這樣的促銷范圍事實(shí)表只是用來說明促銷活動(dòng)的范圍，其中沒有任何事實(shí)度量。
事實(shí)表中通常要保留度量事實(shí)和多個(gè)維度外鍵，度量事實(shí)是事實(shí)表的關(guān)鍵所在。
非事實(shí)表中沒有這些度量事實(shí)，只有多個(gè)維度外鍵。非事實(shí)型事實(shí)表通常用來跟蹤一些事件或說明某些活動(dòng)的范圍。
之一類非事實(shí)型事實(shí)表是用來跟蹤事件的事實(shí)表。例如：學(xué)生注冊(cè)事件。
第二類非事實(shí)型事實(shí)表是用來說明某些活動(dòng)范圍的事實(shí)表。例如：促銷范圍事實(shí)表。
數(shù)倉架構(gòu)為什么要分層?
分層可以清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使用時(shí)更好的定位和理解
方便追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系
規(guī)范數(shù)據(jù)分層，可以開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少極大的重復(fù)計(jì)算
把復(fù)雜問題簡單化
屏蔽原始數(shù)據(jù)的異常。不必改一次業(yè)務(wù)就重新接入數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分層思想？
理論上數(shù)據(jù)分為：操作數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)服務(wù)層?？筛鶕?jù)需要添加新的層次，滿足不同的業(yè)務(wù)需求。
操作數(shù)據(jù)層ODS
Operate Data Store操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL后裝入ODS層。
ODS層數(shù)據(jù)的來源一般有：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、日志、抓取等。
數(shù)據(jù)倉庫層DW
根據(jù)ODS層中的數(shù)據(jù)按照主題建立各種數(shù)據(jù)模型。
DW通常有：DWD、DWB、DWS
DWD: data warehouse detail細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)層，是業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)倉庫的隔離層。
DWB: data warehouse base基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層，存儲(chǔ)的是客觀數(shù)據(jù)，一般用作于中間層。
DWS: data warehouse service服務(wù)數(shù)據(jù)層，整合匯總分析某個(gè)主題域的服務(wù)數(shù)據(jù)。一般是大寬表。
數(shù)據(jù)服務(wù)層/應(yīng)用層ADS
該層主要提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù)，一般會(huì)放在ES、Mysql系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用
數(shù)倉架構(gòu)進(jìn)化
經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)：使用傳統(tǒng)工具來建設(shè)數(shù)倉
離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)：開始使用大數(shù)據(jù)工具來替代經(jīng)典數(shù)倉中的傳統(tǒng)工具
Lambda架構(gòu)：在離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，使用流處理技術(shù)直接完成實(shí)時(shí)性較高的指標(biāo)計(jì)算
Kappa：實(shí)時(shí)處理變成了主要的部分，出現(xiàn)了以實(shí)時(shí)處理為核心的kappa架構(gòu)
離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)
數(shù)據(jù)源通過離線的方式導(dǎo)入離線數(shù)倉中。下游應(yīng)用根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇獲取數(shù)據(jù)的方式
Lambda架構(gòu)
在離線數(shù)倉的基礎(chǔ)上增加了實(shí)時(shí)計(jì)算的鏈路，并對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行流式改造，實(shí)時(shí)計(jì)算去訂閱消息隊(duì)列，并推送到下游的數(shù)據(jù)服務(wù)中去。
Lambda架構(gòu)問題：同樣的需求需要開發(fā)兩套一樣的代碼；資源占用增多
Kappa架構(gòu)
kappa架構(gòu)可以認(rèn)為是lambda架構(gòu)的簡化版，移除了lambda架構(gòu)中的批處理部分。
在kappa架構(gòu)中，需求修改或者歷史數(shù)據(jù)重新處理都通過上游重放完成
kappa架構(gòu)更大的問題是流式重新處理歷史數(shù)據(jù)的吞吐能力會(huì)低于批處理，但可以通過增加計(jì)算資源來彌補(bǔ)
總結(jié)
真實(shí)場景中，是lambda架構(gòu)和kappa架構(gòu)的混合。大部分實(shí)時(shí)指標(biāo)通過kappa架構(gòu)計(jì)算，少量關(guān)鍵指標(biāo)用lambda架構(gòu)批量計(jì)算
隨著數(shù)據(jù)多樣性的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫這種提前規(guī)定schema的模式顯得力不從心。這時(shí)出現(xiàn)了數(shù)據(jù)湖技術(shù)，把原始數(shù)據(jù)全部緩存到某個(gè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上，后續(xù)分析時(shí)根據(jù)需求去解析原始數(shù)據(jù)。簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫模式是schema on write，數(shù)據(jù)湖模式是schema on read
OLAP簡介
OLAP（On-line Analytical Processing），聯(lián)機(jī)分析處理，其主要的功能在于方便大規(guī)模數(shù)據(jù)分析及統(tǒng)計(jì)計(jì)算，對(duì)決策提供參考和支持。
特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、高速響應(yīng)、靈活交互、多維分析
OLAP分類
存儲(chǔ)類型分類
ROLAP（RelationalOLAP）
MOLAP（MultimensionalOLAP）
HOLAP（HybridOLAP）
處理類型分類
MPP架構(gòu)
搜索引擎架構(gòu)
預(yù)處理架構(gòu)
開源OLAP解決方案
Persto、SparkSQL、Impala等MPP架構(gòu)和ROLAP的引擎
Druid和Kylin等預(yù)處理架構(gòu)和MOLAP的引擎
ES這種搜索引擎架構(gòu)
ClickHouse及IndexR這種列式數(shù)據(jù)庫
OLAP引擎
Presto
Facebook開發(fā)的分布式大數(shù)據(jù)SQL查詢引擎，專門進(jìn)行快速數(shù)據(jù)分析
特點(diǎn)
可以將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，可以跨越整個(gè)組織進(jìn)行分析
直接從HDFS讀取數(shù)據(jù)，在使用前不需要大量的ETL操作
查詢?cè)?/p>
完全基于內(nèi)存的并行計(jì)算
流水線
本地化計(jì)算
動(dòng)態(tài)編譯執(zhí)行計(jì)劃
小心使用內(nèi)存和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
類BlinkDB的近似查詢
GC控制
Druid
Druid是一個(gè)用于實(shí)時(shí)查詢和分析的分布式實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，主要用于廣告分析，互聯(lián)網(wǎng)廣告監(jiān)控、度量和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控
特點(diǎn)
快速的交互式查詢——Druid的低延遲數(shù)據(jù)攝取架構(gòu)允許事件在它們創(chuàng)建后毫秒內(nèi)可被查詢到。
高可用性——Druid的數(shù)據(jù)在系統(tǒng)更新時(shí)依然可用，規(guī)模的擴(kuò)大和縮小都不會(huì)造成數(shù)據(jù)丟失；
可擴(kuò)展——Druid已實(shí)現(xiàn)每天能夠處理數(shù)十億事件和TB級(jí)數(shù)據(jù)。
為分析而設(shè)計(jì)——Druid是為OLAP工作流的探索性分析而構(gòu)建，它支持各種過濾、聚合和查詢
應(yīng)用場景
需要實(shí)時(shí)查詢分析
具有大量數(shù)據(jù)時(shí)，如每天數(shù)億事件的新增、每天數(shù)10T數(shù)據(jù)的增加；
需要一個(gè)高可用、高容錯(cuò)、高性能數(shù)據(jù)庫時(shí)。
需要交互式聚合和快速探究大量數(shù)據(jù)時(shí)
Kylin
Kylin是提供與Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)指純粹的大量數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)開發(fā)指從大量數(shù)據(jù)中找到有用的信息加以開發(fā)利用。
什么是大數(shù)據(jù),通俗的講
在很多人的眼里大數(shù)據(jù)可能是一個(gè)很模糊的概念，但是，在日常生活中大數(shù)據(jù)有離我們很近，我們無時(shí)無刻不再享受著大數(shù)據(jù)所給我們帶來的便利，個(gè)性化，人性化。全面的了解大數(shù)據(jù)我們應(yīng)該從四個(gè)方面簡單了解。定義，結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，我們身邊有哪些大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)帶來了什么，這四個(gè)方面了解。
那么“大數(shù)據(jù)”到底是什么呢？
在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數(shù)據(jù)即是一種規(guī)模大到在獲取，存儲(chǔ)，管理，分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)。擾孝簡單而言大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)多到爆表。大數(shù)據(jù)的單位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數(shù)據(jù)。
如圖：
衡量單位一覽表
其次，大數(shù)據(jù)具有什么樣的特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)呢？
大數(shù)據(jù)從整體上看分為四個(gè)特點(diǎn)，
之一，大量。
衡量單位PB級(jí)別，存儲(chǔ)內(nèi)容多。
第二，高速。
大數(shù)據(jù)需要在獲取速度和分析速度上要及時(shí)迅速。保證在短時(shí)間內(nèi)更多的人接收到信息。
第二，多樣。緩羨稿
數(shù)據(jù)的來源是各種渠道上獲取的，有文本數(shù)據(jù)，圖片數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)等。派旦因此數(shù)據(jù)是多種多樣的。
第三，價(jià)值。
大數(shù)據(jù)不僅僅擁有本身的信息價(jià)值，還擁有商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上還分為：結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化。結(jié)構(gòu)化簡單來講是數(shù)據(jù)庫，是由二維表來邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化即數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型。由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)如廳行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，簡單來說大數(shù)據(jù)就是海量的數(shù)據(jù)，慎握就是數(shù)據(jù)量大、來源廣、種類繁多(日志、視頻、音頻)，大到PB級(jí)別，現(xiàn)階段的框架就是為了解決PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的7大特征：海量性，多樣性，高速寬橡慶性，可變性，真實(shí)性，復(fù)雜性，價(jià)值性
隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，它逐漸從一個(gè)高端的、理論性的概念演變?yōu)榫唧w的、實(shí)用的理念。
很多情況下大數(shù)據(jù)來源于生活。
比如你點(diǎn)外賣，準(zhǔn)備什么時(shí)候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……這都是數(shù)據(jù)，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值并不是在這些數(shù)據(jù)上，而是在于隱藏在數(shù)據(jù)背后的——用戶的喜好、習(xí)慣還有信息。
1、大數(shù)據(jù)又稱巨量資料，是海量具有高
增長率
和多樣化特性的有價(jià)值的信息資產(chǎn)的。它不僅僅包括數(shù)字，還包括圖片、文本、答昌視頻、交互記錄等等。大數(shù)據(jù)無法在可承受時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、處理和管理。具有大亮、高速、多樣、價(jià)值這四個(gè)特點(diǎn)，主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)，它的蘆舉顫
最小單位
是bit。
2、大數(shù)據(jù)可以說是云計(jì)算不斷發(fā)展下的一個(gè)產(chǎn)物，同時(shí)也必須依托于云計(jì)算的分布式處理、
分布式數(shù)據(jù)庫
、和云存儲(chǔ)、
虛擬化技術(shù)
對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理陪敗。
3、大數(shù)據(jù)中的信息資料大都來源于一些交互平臺(tái)或者是公司企業(yè)、網(wǎng)站。這些信息經(jīng)過處理后，其中一部分會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)橛幸?guī)律的信息結(jié)構(gòu)，這樣就可以對(duì)他們進(jìn)行分析從而利于企業(yè)的
市場營銷
，甚至
國家安全
。
大數(shù)據(jù)的4個(gè)“V”，或者說特點(diǎn)有四個(gè)層面：
之一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別；
第二，
數(shù)據(jù)類型
繁多。前文提到的
網(wǎng)絡(luò)日志
、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息，這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。
第四，只要合理利用數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行正確、準(zhǔn)確的分析，將會(huì)帶來很高的價(jià)值回報(bào)。業(yè)界將其歸納為4個(gè)“V”——Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Velocity（處理速度快）、Value（價(jià)值密度低）。
有人說大數(shù)據(jù)技術(shù)是第四次技術(shù)革命，這個(gè)說法其實(shí)不為過。
很多人只是聽過大數(shù)據(jù)這個(gè)詞或告咐者是簡單知道它是什么，那么它是什么呢，在這里就通俗點(diǎn)來說一下個(gè)人對(duì)大數(shù)據(jù)的理解。
大數(shù)據(jù)，很明顯從字面上理解就是大量的數(shù)據(jù)，海量的數(shù)據(jù)。大，意思就是數(shù)據(jù)的量級(jí)很大，不上TB都不好意思說是大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)，狹義上理解就是12345那么些數(shù)據(jù)，畢竟計(jì)算機(jī)底層是二進(jìn)制來存的，那么在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)就不僅僅包括數(shù)字這些，它可以是所有格式的東西，比如日志，音頻視頻，文件等等。
所以，大數(shù)據(jù)從字面上理解就是海量的數(shù)據(jù)，技術(shù)上它包括這些海量數(shù)據(jù)的采集，過濾，清洗，存儲(chǔ)，處理，查看等等部分，每一個(gè)部分包括一些大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)框架來支持。
舉個(gè)例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，后面就是大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，全國那么多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數(shù)據(jù)量很大，而且要做到實(shí)時(shí)的展現(xiàn)，就需要強(qiáng)有力的大數(shù)據(jù)技術(shù)來處理了。
數(shù)據(jù)量一大，那么得找地方來存，一個(gè)服務(wù)器硬盤可以掛多少，肯定滿足不了這么大的數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)啊，所以，分布式的存儲(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，那就是HDFS分布式文件系統(tǒng)。簡單的說，就是把這么大的數(shù)據(jù)分開存在甚至幾百甚至幾千臺(tái)服務(wù)器上，那么管理他們的系統(tǒng)就是HDFS文件系統(tǒng)，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的最基本的組件。
有地方存了，需要一些分布式的數(shù)據(jù)庫來管理查詢啊，那就有了Hbase等，還需要一些組件來計(jì)算分析這些數(shù)據(jù)啊，mapreduce是最基本的計(jì)算框架，其他的計(jì)算框架Spark和Storm可以完成實(shí)時(shí)的處理，其中HDFS和MapReduce組成了Hadoop1.
總之，一切都是數(shù)據(jù)。我們的歷史，是不是都是大量的數(shù)據(jù)保存下來的，現(xiàn)在我們也是大數(shù)據(jù)的生活，天天有沒有接到讓消騷擾還知道你姓什么，你查話費(fèi)什么的從幾億人的數(shù)據(jù)中查到你的信息，大襪滑純數(shù)據(jù)生活。未來，大數(shù)據(jù)將更深刻的滲透到生活中。
大數(shù)據(jù)指的是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理它們的大或復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語，在總數(shù)據(jù)量相同的情況下，與個(gè)別分析獨(dú)立的小型數(shù)據(jù)集（Data set）相比，將各個(gè)小型數(shù)據(jù)并后進(jìn)行分析可得出許多額外的信息和數(shù)據(jù)關(guān)系。隨著大數(shù)據(jù)被越來越多的提及，有些灶慶人驚呼大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來了，2023年《》的一篇專欄中寫到，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代謹(jǐn)孫已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中隱晌握，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺。
白話一下，我們的衣食住行溝通都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的量級(jí)很大，我們就把他稱之為大數(shù)據(jù)，為什么它如此重要？商家可以通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析更好的盈利，可以借用大數(shù)據(jù)解決老賴等社會(huì)問題，作為普通人則可以享受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的紅利
gbase哪個(gè)證書要花錢
GBase 8a MPP Cluster（以下簡稱“8a集群”）是南大通用公司自主研發(fā)、國內(nèi)領(lǐng)先的大規(guī)模分布式并行處理數(shù)據(jù)庫集群產(chǎn)品，在金融、電信、政務(wù)、國防、高世企事業(yè)等領(lǐng)域廣泛使用。8a集群現(xiàn)已成為數(shù)據(jù)倉庫頃旦等系統(tǒng)的有力支撐。近90％的南大通用產(chǎn)品用戶雀念擾都表示8a集群產(chǎn)品性能優(yōu)越、功能全面。8a集群良好的市場反饋，使越來越多的用戶有深入學(xué)習(xí)的需求。
國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫浪潮之下，學(xué)習(xí)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的人越來越多，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證的含金量也越來越高。獲得國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫相關(guān)認(rèn)證的小伙伴，在求職、晉升等方面都具有極大的優(yōu)勢(shì)。小編整理了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫免費(fèi)認(rèn)證匯總，想要完善知識(shí)體系，系統(tǒng)學(xué)習(xí)并獲得免費(fèi)認(rèn)證的朋友，看這一篇就夠了！
目錄
TiDB
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
OceanBase
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
GBase
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
騰訊云
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證考試指南匯總
TiDB
TiDB是 PingCAP 公司自主設(shè)計(jì)、研發(fā)的開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，目前PingCAP Education 共推出了 PCTA & PCTP 兩門在線認(rèn)證考試，兩門在線認(rèn)證都可以免費(fèi)獲得。
認(rèn)證介紹
PCTA （ PingCAP Certified TiDB Associate ）是 PingCAP 公司認(rèn)證 TiDB 數(shù)據(jù)庫專員的縮寫。 PCTA 要求具備安裝部署及日常運(yùn)維分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的能力。PCTA 需要學(xué)習(xí)并熟練掌握 TiDB 架構(gòu)原理、安裝部署、周邊工具等基礎(chǔ)知識(shí)。
PCTP （ PingCAP Certified TiDB Professional ）是 PingCAP 公司認(rèn)證 TiDB 數(shù)據(jù)庫專家的縮寫 。PCTP 要求具備管理大型分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群的能力。 PCTP 需要學(xué)習(xí)并熟練掌握 TiDB 的深度原理及高級(jí) Feature、性能調(diào)優(yōu)、SQL 優(yōu)化、故障排除和高可用架構(gòu)等進(jìn)階內(nèi)容。 要成為 PCTP 必須先獲得 PCTA 認(rèn)證。
PCTA考取后，才可以考 PCTP，PCTP難度大于 PCTA。順利通過 PCTA / PCTP 認(rèn)證考試，即可獲得相應(yīng)認(rèn)證證書。
學(xué)習(xí)方式
直接在官網(wǎng)：
報(bào)名，課程進(jìn)度達(dá)到一定值，即可報(bào)名考試。
1、PCTA 認(rèn)證考試。 學(xué)習(xí)《301 TiDB 系統(tǒng)管理基礎(chǔ)》課程，學(xué)習(xí)進(jìn)度達(dá)到60%及以上即可報(bào)名考試?？荚囏Q慧滲時(shí)長 60 分鐘，共 60 道題（單選 30 道，多選 30 道，每題 1 分）滿分 60 分， 36 分為及格 。認(rèn)證證書（電子版）將于考試結(jié)束后 1 個(gè)工作日內(nèi)發(fā)放，一經(jīng)發(fā)放，長期有效。
最近報(bào)名時(shí)間：:00至:00
最近考試時(shí)間：:00至:05
2、PCTP 認(rèn)證考試。 PCTP 認(rèn)證考試為遠(yuǎn)程閉卷考試，學(xué)習(xí)《302 TiDB 高級(jí)系統(tǒng)管理》課程進(jìn)度達(dá)到80%及以上即可報(bào)名參加考試，考試時(shí)長 90 分鐘，共 70 道題（單選 35 道，多選 35 道，每題 1 分）滿分 70 分， 42 分為及格 。 認(rèn)證證書（電子版）將于考試結(jié)束后 2 個(gè)工作日內(nèi)發(fā)放。證書一經(jīng)發(fā)放，長期有效。六月PCTP考試已結(jié)束，大家可以在官網(wǎng)關(guān)注七月認(rèn)證時(shí)間。官網(wǎng)報(bào)名費(fèi)900元，可以通過以下兩種方式獲得免費(fèi)考試兌換碼：
1）4000 社區(qū)積分可兌換 1 個(gè) PCTP 考試兌換碼。
2）成為 TiDB 社區(qū)版主，版主任職滿 6 個(gè)月，可獲得 1 個(gè) PCTP 認(rèn)證考試兌換碼。
OceanBase
OceanBase是由螞蟻集團(tuán)完全自主研發(fā)的企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，目前推出了OBCA、OBCP 以及OBCE三種認(rèn)證，其中OBCA（OceanBase 數(shù)據(jù)庫認(rèn)證專員）目前限時(shí)免費(fèi)，可在官網(wǎng)：
報(bào)名。
認(rèn)證介紹
OBCA 認(rèn)證主要講解 OceanBase 的發(fā)展歷程、應(yīng)用案例、產(chǎn)品架構(gòu)、核心功能、部署安裝等知識(shí)。幫助您理解多副本一致性協(xié)議、數(shù)據(jù)可靠及高可用、在線水平擴(kuò)展、分布式事務(wù)等 OceanBase 的重要特性。OBCA 認(rèn)證主要面向具備 IT 通用基礎(chǔ)能力的學(xué)員，了解至少一門關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL 或者 Oracle），對(duì)分布式系統(tǒng)或分布式事務(wù)有基本了解，適合初級(jí)數(shù)據(jù)庫管理員，初級(jí)應(yīng)用開發(fā)人員，合作伙伴駐場服務(wù)人員等。
學(xué)習(xí)方式
在OceanBase官網(wǎng)平臺(tái)注冊(cè)碧爛登錄，進(jìn)行個(gè)人實(shí)名認(rèn)證后，點(diǎn)擊OBCA認(rèn)證考試，即可免費(fèi)報(bào)名。目前OBCA 認(rèn)證培訓(xùn)有線上、線下兩種方式參與，線上學(xué)習(xí)有六章視頻課程。OBCA的考試題目一共50道題（余脊從題庫中隨機(jī)抽?。Ｆ渲?5道判斷題（每題1分）、20道單選題目（每題2分）、15道多選題目（每題3分），總分為100分，通過分?jǐn)?shù)為60分。
OBCA考試現(xiàn)階段為每位考生提供3次免費(fèi)考試機(jī)會(huì)，考生每天限考1次?？荚囃ㄟ^以后，可以在OceanBase官網(wǎng)查詢領(lǐng)取OBCA證書，證書終身有效。
GBase
GBase是南大通用數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司推出的自主品牌的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，GBASE繼續(xù)在今年暑假期間，舉辦“千人優(yōu)學(xué)-GBase數(shù)據(jù)庫大學(xué)生專場實(shí)訓(xùn)”培訓(xùn)，專為在校大學(xué)生量身定做、全程免費(fèi)的GBase 8s GDCA認(rèn)證培訓(xùn)。
認(rèn)證介紹
面向?qū)a(chǎn)數(shù)據(jù)庫感興趣、有意愿未來從事數(shù)據(jù)庫交付運(yùn)維、售前支持的在校學(xué)生，通過課程，了解國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，掌握GBase 8s原理及基本運(yùn)維開發(fā)?？荚囃ㄟ^者免費(fèi)獲得GBase管理工程師認(rèn)證證書（電子）。
學(xué)習(xí)方式
整個(gè)課程分為學(xué)習(xí)和考試2個(gè)階段，14天學(xué)習(xí)（內(nèi)含1次模擬考試），2次認(rèn)證考試機(jī)會(huì)，整個(gè)課程以在線學(xué)習(xí)平臺(tái)組織培訓(xùn)考試，通過群內(nèi)專業(yè)老師答疑，2次直播說明答疑，通過科學(xué)合理的安排，循序漸進(jìn)、輕松掌握國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí)。認(rèn)證考試成績60分（含）以上課程及格，可獲得實(shí)訓(xùn)學(xué)分；80分（含）以上獲得GBase 8s GDCA認(rèn)證證書（電子版）；低于60分的同學(xué)可申請(qǐng)1次補(bǔ)考。
學(xué)習(xí)日期：6月20-7月3日 每天解鎖一節(jié)課
考試日期：7月7日 19:00-21:00 （答題時(shí)長60分鐘）
補(bǔ)考日期：7月9日 19:00-21:00 （答題時(shí)長60分鐘）
具體報(bào)名方式：
騰訊云
騰訊云推出的“云梯計(jì)劃”，為學(xué)生開發(fā)者及高校提供全面的騰訊云學(xué)習(xí)、實(shí)戰(zhàn)資源，助力未來開發(fā)者登上筑夢(mèng)云梯。學(xué)生群體完成學(xué)生認(rèn)證后，可以免費(fèi)上認(rèn)證課程、免費(fèi)獲得動(dòng)手實(shí)驗(yàn)課程，最后能獲得8折優(yōu)惠券報(bào)名認(rèn)證考試，認(rèn)證證書兩年內(nèi)有效。具體四項(xiàng)認(rèn)證如下圖所示：
認(rèn)證介紹
騰訊云從業(yè)者認(rèn)證是云計(jì)算行業(yè)從業(yè)者的初級(jí)技能認(rèn)證，通過該認(rèn)證可有效驗(yàn)證是否具備掌握云計(jì)算基礎(chǔ)知識(shí)以及理解騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品的功能和使用場景的能力。適用于初入云計(jì)算行業(yè)，計(jì)劃從事售前工作，或逐步向運(yùn)維、架構(gòu)等角色提升的人員。
騰訊云開發(fā)工程師認(rèn)證是針對(duì)云上業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)工程師的技能認(rèn)證。通過該認(rèn)證，可有效驗(yàn)證是否具備將傳統(tǒng)應(yīng)用重構(gòu)并遷移上云的能力，以及基于騰訊云進(jìn)行云原生應(yīng)用和分布式微服務(wù)的設(shè)計(jì)和開發(fā)能力。適用于騰訊云開發(fā)工程師，負(fù)責(zé)云應(yīng)用程序開發(fā)的人員。
騰訊云運(yùn)維工程師認(rèn)證是針對(duì)騰訊云產(chǎn)品運(yùn)維人員的技能認(rèn)證，通過該認(rèn)證，可有效驗(yàn)證是否具備騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品的部署、監(jiān)控、運(yùn)維能力。適用于從事運(yùn)維騰訊云產(chǎn)品和服務(wù)的人員，負(fù)責(zé)在云上部署業(yè)務(wù)的技術(shù)人員，保障云上業(yè)務(wù)正常穩(wěn)定運(yùn)行的維護(hù)人員。
騰訊云架構(gòu)工程師認(rèn)證是針對(duì)云解決方案架構(gòu)師的技能認(rèn)證，通過該認(rèn)證，可有效驗(yàn)證是否具備設(shè)計(jì)中小型云架構(gòu)的能力，根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)劃高可用、高安全、成本優(yōu)化的云架構(gòu)方案。適用于騰訊云架構(gòu)設(shè)計(jì)師，負(fù)責(zé)分析業(yè)務(wù)特性，并進(jìn)行云上業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)的技術(shù)人員。
學(xué)習(xí)方式
您想獲得相關(guān)認(rèn)證，需要按照下列步驟操作：
1、在官網(wǎng)認(rèn)證頁面：
完成學(xué)生認(rèn)證。
2、領(lǐng)取相關(guān)課程以及實(shí)驗(yàn)資源，并學(xué)習(xí)。
3、獲得8折優(yōu)惠券，報(bào)名參與認(rèn)證考試。
考試時(shí)間 90分鐘
考試總分 100分
考試題型 60單選 + 20多選 + 不計(jì)分測試
通過條件 70分及以上
國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證考試指南匯總
目前國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫絕大多數(shù)都是付費(fèi)認(rèn)證培訓(xùn)，也有一部分免費(fèi)認(rèn)證是限時(shí)的，大家可以多多關(guān)注國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫各官網(wǎng)動(dòng)態(tài)。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證考試可參考下方表格：
廠商 等級(jí)認(rèn)證名稱培訓(xùn)認(rèn)證費(fèi)用
達(dá)夢(mèng)入門DAE認(rèn)證——達(dá)夢(mèng)助理工程師
達(dá)夢(mèng)初級(jí)DM8-DCA認(rèn)證——達(dá)夢(mèng)認(rèn)證管理員4800元
達(dá)夢(mèng)中級(jí)DM8-DCP認(rèn)證——達(dá)夢(mèng)認(rèn)證專家7800元
達(dá)夢(mèng)高級(jí)DCM認(rèn)證——達(dá)夢(mèng)認(rèn)證大師
PingCAP初級(jí)PCTA認(rèn)證——TiDB認(rèn)證數(shù)據(jù)庫專員限時(shí)免費(fèi)
PingCAP中級(jí)PCTP認(rèn)證——TiDB認(rèn)證數(shù)據(jù)庫專家1200元
華為初級(jí)HCIA-GaussDB 認(rèn)證——華為認(rèn)證GaussDB數(shù)據(jù)庫工程師200USD
華為初級(jí)OGCA認(rèn)證——openGauss初級(jí)管理員認(rèn)證2100元（限時(shí)優(yōu)惠）
華為中級(jí)OGCP認(rèn)證——openGauss中級(jí)管理員認(rèn)證待上線
華為高級(jí)OGCE認(rèn)證——openGauss高級(jí)管理員認(rèn)證待上線
華為中級(jí)HCIP-GaussDB-OLAP 認(rèn)證——華為認(rèn)證GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫高級(jí)工程師300USD
華為中級(jí)HCIP-GaussDB-OLTP 認(rèn)證——華為認(rèn)證GaussDB OLTP數(shù)據(jù)庫高級(jí)工程師300USD
螞蟻金服初級(jí)OBCA 認(rèn)證——OceanBase 數(shù)據(jù)庫認(rèn)證專員限時(shí)免費(fèi)
螞蟻金服中級(jí)OBCP 認(rèn)證——OceanBase 數(shù)據(jù)庫認(rèn)證專家6000元
阿里云初級(jí)ACA認(rèn)證——阿里云云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB助理工程師600元
阿里云中級(jí)ACP認(rèn)證——阿里云云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB工程師1200元
阿里云高級(jí)ACE認(rèn)證
騰訊云初級(jí)TCA認(rèn)證—— 騰訊云TBase數(shù)據(jù)庫交付運(yùn)維初級(jí)工程師1200元
騰訊云初級(jí)TCA認(rèn)證—— 騰訊云TDSQL數(shù)據(jù)庫交付運(yùn)維初級(jí)工程師1200元
騰訊云中級(jí)TCP認(rèn)證——騰訊云TBase數(shù)據(jù)庫交付運(yùn)維工程師1800元
騰訊云中級(jí)TCP認(rèn)證——騰訊云TDSQL數(shù)據(jù)庫交付運(yùn)維工程師（MySQL/PostgreSQL）1800元
騰訊云高級(jí)TCE認(rèn)證——數(shù)據(jù)庫交付運(yùn)維級(jí)工程師-騰訊云TDSQL（MySQL/PostgreSQL）2400元
人大金倉初級(jí)KCA認(rèn)證200元
人大金倉中級(jí)KCA認(rèn)證200元
人大金倉高級(jí)KCM認(rèn)證待添加
巨杉初級(jí)SCDA認(rèn)證——巨杉數(shù)據(jù)庫助理工程師599元
巨杉中級(jí)SCDP認(rèn)證——巨杉數(shù)據(jù)庫中級(jí)工程師1599元
巨杉中級(jí)SCDD認(rèn)證——巨杉數(shù)據(jù)庫開發(fā)工程師1599元
云和恩墨初級(jí)MGCA1800元
云和恩墨中級(jí)MGCP1800元
云和恩墨高級(jí)MGCE1800元
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評(píng)論
慚愧小七
軟考（計(jì)算機(jī)技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格（水平）考試），國家級(jí)的考試，不存在包過、題庫這種情況，很值得考的;
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回復(fù)
嚴(yán)少安
PCTA認(rèn)證 — 10月起收費(fèi)
OBCP — 下周開始升級(jí)為V3，考試內(nèi)容和形式都有所變化
墨天輪福利君 : 感謝補(bǔ)充！
嚴(yán)少安 : @墨天輪福利君 GBase 還有 GBase 8a 認(rèn)證
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