大数据 edw

但什么是大数据很多人可能觉得数据量大就是大数据，其实并不是所谓的大数据合数据数 单。大数据测试是测试众多数据中的几个，称为大数据测试，什么是大数据考。

DB2 数据为什么库在金融领域应用如此广泛？我接触过的银行用户，大部分都在用IBMDB2 数据库产品。当然，大量的证券公司也在使用。印象最深的是在深圳举办的一次DB2技术专家沙龙，参加的多是银行用户和证券用户。当时我就在想，为什么DB2 数据 library产品在金融领域应用这么广泛？在开始这个讨论之前，我也问过一些朋友是什么原因造成了这个事实。他们有的回答是历史原因，有的回答DB2 数据 library产品不错。

但是，我们可以想象，对于金融用户来说，每天生成的数据是非常庞大和复杂的，这些数据相当重要，容不得半点马虎。所以他们在选择数据库产品时，自然是格外小心，不敢怠慢。另外，作为金融企业，在IT上的预算肯定是充足的，所以产品的价格自然不是他们所关心的(当然这只是猜测！当我们这样分析原因时，我们将重点放在DB2 数据 library的性能和稳定性上。

1。概述多维数据模型最受欢迎数据模型的仓库数据模型最典型数据模型。二、star schema star schema的核心是一个大的中心表(事实表)和一组小的附属表(维度表)。星型模式的例子如下:3 .snowflakeschema雪花模式是星型模式的扩展，其中一些维度表被规范化并进一步分解为附加表(维度表)。

supplier_type表进一步细分为供应商维度。4.FactConstellation或Galaxy Schema数据仓库由多个主题组成，包含多个事实表，维度表是公共的，可以共享。这个模型可以看作是恒星模式的集合，所以被称为星系图式或事实星座图式。这种模式的一个例子如下图所示:如上图所示，事实星座模式包含两个事实表:sales和shipping，它们共享维度表。

什么是大数据 Big 数据有很多相关的技术和工具，为企业提供了很多选择。未来新的技术和工具会不断出现，比如Hadoop发行版、下一代数据 warehouse等。，这也是大数据领域的创新热点。但什么是大数据很多人可能觉得数据量大就是大数据，其实并不是所谓的大数据合数据数 单。

如何保证我们的系统或者软件能够摆脱big 数据？你可能知道，TDWI(数据Warehouse Research Institute)对现有的大部分技术和工具进行了调查，并将其分为两个维度:企业现在和未来三年的接受度和增长率。这些技术和工具可以分为四类。从分析中得出结论，企业需要更加重视第一类中的技术和工具，这些技术和工具最有可能成为最佳的实施工具。很多人认为这代表了大数据技术的发展方向。

Da 数据 Testing是测试众多数据中的几个，称为Da数据Testing。测试大型应用程序更多的是验证其处理，而不是测试软件产品的单个功能，说到大数据测试，性能和功能测试是关键。在big 数据测试中，QA工程师使用集群和其他组件来验证TB 数据的成功处理，因为处理速度非常快，所以需要很高的测试技能。大型数据应用程序的测试更多的是验证其数据处理，而不是验证其单一的功能特性。