hana数据库与数据仓库区别

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从结构上,data warehouse有三种模型:分别是enterprise warehouse,data mart以及virtual warehouse.data mart包含企业数据的一个子集,对于特定用户是有用的,其范围限于选定的主题,其包含的数据通常是汇总的.enterprise warehouse包含了关于主题的所有信息,跨越整个组织,它包含详细和汇总数据.virtual warehouse是操作数据库上视图的集合.

数据仓库概念:英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。基本特征:数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用以支持管理决策。数据仓库主要解决哪些问题企业信息化建设过程中，为了提高日常的工作效率以及提高本企业的市场适应能力，大部分企业会根据市场、客户和企业本身建立不同的业务系统来满足需求。但此系统往往因为市场需求、设计理念、建设时间、平台选择等因素的不一致性而导致系统间相互独立、信息分散等特点，从而形成信息孤岛，为了解决上述问题，企业就需要一种行之有效的技术进行信息整合，通过集成不同的系统信息为企业提供统一的决策分析平台，帮助企业解决实际的业务问题（如：如何提高客户满意度和忠诚度，降低成本、提高利润，合理分配资源，有效进行全面绩效管理等）。人们往往会采用数据仓库技术实现。使用数据仓库有3个方面的好处：（1）数据仓库能够为业务部门提供准确、及时的的报表。虽然给业务系统也能够提供报表功能，但由于业务处理系统是为实现某个业务功能开发的，业务处理系统中的报表只能提供局部的信息，无法提供关于企业整体的信息，使管理人员有“只见树木，不见森林”的感觉。另外业务系统中的报表相对是比较固定的，对于业务人员临时提出来的一些分析要求，必须经过软件人员大量艰苦的开发工作才能实现，业务人员往往感觉报表功能不能满足管理上的要求。而在数据仓库中提供的灵活的报表工具，可以很方便地增加新的报表，适应业务的变化。（2）数据仓库可以赋予管理人员更强大的分析能力。联机分析处理（OLAP）是数据仓库中经常采用的一种分析手段。OLAP技术使得用户能够方便地从多个角度对信息进行分析，使业务人员可以了解更多的信息。例如，对于业务收入指标，我们可以了解到每个产品是通过哪些渠道销售出去的，销售给哪些类型的客户，我们不仅可以看到某个区域总的销售收入，而且可以看到在该区域中每个城市、每个商店的销售情况，直到查看到具体的一笔销售合同。OLAP分析的另一个好处是它采用业务名词而不是技术术语对事物进行描述，因此业务人员可以清晰地了解数据对象的含义，并且无需依赖技术人员，就可以自主地进行业务分析。（3）数据仓库是进行数据挖掘、知识发现的基础。利用数据挖掘技术，我们可以发现数据中存在的模式和规律，例如可以了解到不容的用户群体具有什么样的消费行为，对于价格的敏感度如何。利用这些知识，可以帮助企业对未来的变化趋势进行预测，制定更加准确的市场策略，实现交叉销售/向上销售的目标。由于数据仓库已经实现了企业数据的整合，提供了反映企业全局的、一致的信息，因此，在数据仓库的基础上进行数据挖掘，可以使预测分析结果更加准确、更完整。随着云计算、大数据的不断深入，伴之而来的是海量的数据，那么如何更好的从这些数据中提取有用的信息呢？那数据仓库就发挥了他巨大的潜力。

DW，即数据仓库(Data Warehouse)，是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。此定义由数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书中提出。

数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以村村数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。数据仓库，也称为企业数据仓库，是一种数据存储系统，它将来自不同来源的架构华数据聚合起来，用于业务职能领域的比较和分析，数据仓库是包含多种数据的存储库，并且是高度建模的。数据中台是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的，全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台距离业务更近，能更快速的响应业务和应用开发的需求，可追溯，更精准。

数据库模型：对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。Operational-RelationalDatabase典型应用场景:ERP，CRM，信用卡交易处理，小型电子商务数据存储方式:表格主流厂商:OracleDatabase，MicrosoftSQLServer，IBMDB2，SAPHana，AmazonAurora，AzureSQLDatabase，EnterpriseDB(PostgreSQL)，MySQL，MemSQL优势：成熟的生态环境，事务保证/数据一致性劣势：严格的数据模型定义，数据库扩展限制，与非结构化的融合使用较难。Analytical-RelationalDatabase典型应用场景:数据仓库，商务智能，数据科学数据存储方式:表格主流厂商:OracleExadata，OracleHyperion，Teradata，IBMNetezza，IBMdashDB，AmazonRedshift，MicrosoftSQLDataWarehouse，GoogleBigQuery优势:信息和计算的一致性劣势:需要针对数据库专业的IT人员维护，数据响应数据通常在分钟级Operational-NonrelationalDatabase典型应用场景:Web，mobile，andIoTapplications，socialnetworking，userrecommendations，shoppingcarts数据存储方式:有很多存储结构(document，graph，column，key-value，timeseries)主流厂商:MongoDB，AmazonDynamoDB，Amazon，DocumentDB，AzureCosmosDB，DataStax，Neo4j，Couchbase，MarkLogic，Redis优势:易用性，灵活性(不需要预定义的模式)，水平伸缩(以适应大量数据量)，一般低成本(开源)劣势:缺乏事务保证Analytical-NonrelationalDatabase典型应用场景:索引数以百万计的数据点，预测性分析，欺诈检测数据存储方式:Hadoop不需要固有的数据结构;数据可以跨多个服务器存储主流厂商:Cloudera，Hortonworks，MapR，MarkLogic，Snowflake，DataBricks，ElasticSearch优势:适合批量处理，并行处理文件;主要是开源的，投入较低劣势:缓慢的响应时间;不适合快速查找或快速更新

PowerPivot 指的是一组应用程序和服务，它们为使用 Excel 和 SharePoint 来创建和共享商业智能提供了端到端的解决方案。使用 PowerPivot 加载项可以更快速地在桌面上分析大型数据集。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。 这两个东西就好像是商业智能的两个助手，都是用来最终实现商业智能的目的的。他们两个之间没什么深层关系。

ifix5.5历史数据库 需要独立安装和以前的IFIX版本不一样。

5000yuan

1，从名称来看，这是浏览器里面的一个文件吧2，这个不一定是病毒的哦3，可以使用电脑管家，再去检测一下看是否属于误报，若依然提示病毒则需要立即删除。

大学计算机专业数据库方向：1、数据库应用开发(applicationdevelopment)除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多。2、数据建模专家(datamodeler)除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计，这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。3、商业智能专家(business-BI)主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，涉及OLAP(onlineanalyticalprocessing)，需要使用SSRS,cognos,crystalreport等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具。4、ETL开发(ETLDeveloper)使用ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入，导出，转换，所接触的数据库一般数据量非常大，要求进行的数据转换也比较复杂和数据仓库和商业智能的关系比较密切。在一些数据库应用规模很大的公司里面有专门的职位，中小公司里面则可能由程序员或者DBA负责这方面的工作。5、数据构架师(DataArchitect)主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。6、数据库管理员(database-DBA)数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）。这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位7、数据仓库专家(datawarehouse-DW)应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。8、存储工程师(storageengineer)专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，和DBA的工作关系比较密切。对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，这种职位也非常少。9、性能优化工程师(performanceengineer)专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。10、高级数据库管理员(seniorDBA)在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈，对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLERAC/FailSafe,IBM的DPF,HADR等），对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）。熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。灾难数据恢复过程的建立，测试和执行。这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。这种职位非常少。

计算机专业名词总汇，我整理，欢迎阅读! 　　实用的计算机词汇大全一： 　　action 操作 　　active statement 活动语句 　　active voice 主动语态 　　ActiveX Data Objects ActiveX 数据对象 　　ActiveX Data Objects (Multidimensional) (ADO MD) ActiveX 数据对象(多维)(ADO MD) 　　ad hoc connector name 特殊连接器名称 　　add-in 加载项 　　adjective phrasing 形容词句式 　　ADO ADO 　　ADO MD ADO MD 　　adverb 副词 　　aggregate function 聚合函数 　　aggregate query 聚合查询 　　aggregation 聚合 　　aggregation prefix 聚合前缀 　　aggregation wrapper 聚合包装 　　alert 警报 　　alias 别名 　　aliasing 命名别名 　　All member "全部"成员 　　American National Standards Institute (ANSI) 美国国家标准学会 (ANSI) 　　Analysis server 分析服务器 　　ancestor 祖先 　　annotational property 批注属性 　　anonymous subscription 匿名订阅 　　ANSI ANSI 　　ANSI to OEM conversion ANSI 到 OEM 转换 　　API API 　　API server cursor API 服务器游标 　　application programming interface (API) 应用程序接口 (API) 　　application role 应用程序角色 　　archive file 存档文件 　　article 项目 　　atomic 原子的 　　attribute 特性 　　authentication 身份验证 　　authorization 授权 　　automatic recovery 自动恢复 　　autonomy 独立 　　axis 轴 　　backup 备份 　　backup device 备份设备 　　backup file 备份文件 　　backup media 备份媒体 　　backup set 备份集 　　balanced hierarchy 均衡层次结构 　　base data type 基本数据类型 　　base table 基表 　　batch 批处理 　　bcp files bcp 文件 　　bcp utility bcp 实用工具 　　bigint data type bigint 数据类型 　　binary data type binary 数据类型 　　binary large object 二进制大对象 　　binding 绑定 　　bit data type bit 数据类型 　　bitwise operation 按位运算 　　BLOB BLOB 　　blocks 块 　　Boolean 布尔型 　　browse mode 浏览模式 　　built-in functions 内置函数 　　business rules 业务规则 　　cache aging 高速缓存老化数据清除 　　calculated column 计算列 　　calculated field 计算字段 　　calculated member 计算所得成员 　　calculation condition 计算条件 　　calculation formula 计算公式 　　calculation pass 计算传递 　　calculation subcube 计算子多维数据集 　　call-level interface (CLI) 调用级接口 (CLI) 　　candidate key 候选键 　　cascading delete 级联删除 　　cascading update 级联更新 　　case 事例 　　case key 事例键 　　case set 事例集 　　cell 单元 　　cellset 单元集 　　certificate 证书 　　change script 更改脚本 　　changing dimension 可更改维度 　　char data type char 数据类型 　　character format 字符格式 　　character set 字符集 　　CHECK constraints CHECK 约束 　　checkpoint 检查点 　　child 子代 　　classification 分类 　　clause 子句 　　client application 客户端应用程序 　　client cursor 客户端游标 　　clustered index 聚集索引 　　clustering 聚集 　　code page 代码页 　　collation 排序规则 　　column 列 　　column filter 列筛选 　　column-level collation 列级排序规则 　　column-level constraint 列级约束 　　COM COM 　　mand relationship 命令关系 　　mit 提交 　　parative form 比较级 　　ponent Object Model (COM) 组件对象模型 (COM) 　　posite index 组合索引 　　posite key 组合键 　　puted column 计算列 　　COM-structured storage file COM 结构化存储文件 　　concatenation 串联 　　concurrency 并发 　　conjunction 连词 　　connection 连接 　　constant 常量 　　constraint 约束 　　continuation media 延续媒体 　　control-break report 控制中断报表 　　control-of-flow language 控制流语言 　　correlated subquery 相关子查询 　　CPU busy CPU 忙 　　crosstab query 交叉表查询 　　cube 多维数据集 　　cube file 多维数据集文件 　　cube role 多维数据集角色 　　cursor 游标 　　cursor data type cursor 数据类型 　　cursor library 游标库 　　custom rollup 自定义汇总 　　custom rule 自定义规则 　　data block 数据块 　　data connection 数据连接 　　Data Control Language (DCL) 数据控制语言 (DCL) 　　data definition 数据定义 　　data definition language (DDL) 数据定义语言 (DDL) 　　data dictionary 数据字典 　　data dictionary view 数据字典视图 　　data explosion 数据爆炸 　　data file 数据文件 　　data integrity 数据完整性 　　data lineage 数据沿袭 　　data manipulation language (DML) 数据操作语言 (DML) 　　data mart 数据集市 　　data member 数据成员 　　data modification 数据修改 　　data pump 数据抽取 　　data scrubbing 数据清理 　　data source 数据源 　　data source name (DSN) 数据源名称 (DSN) 　　data type 数据类型 　　data warehouse 数据仓库 　　database 数据库 　　database catalog 数据库目录 　　database diagram 数据关系图 　　database file 数据库文件 　　database language 数据库语言 　　database object 数据库对象 　　database owner 数据库所有者 　　database project 数据库工程 　　database role 数据库角色 　　database schema 数据库架构 　　database script 数据库脚本 　　data-definition query 数据定义查询 　　dataset 数据集 　　datetime data type datetime 数据类型 　　DBCS DBCS 　　DCL DCL 　　DDL DDL 　　deadlock 死锁 　　decimal data type decimal 数据类型 　　decision support 决策支持 　　decision tree 决策树 　　declarative referential integrity (DRI) 声明引用完整性 (DRI) 　　default 默认值 　　DE**ULT constraint 默认约束 　　default database 默认数据库 　　default instance 默认实例 　　default language 默认语言 　　default member 默认成员 　　default result set 默认结果集 　　Delete query 删除查询 　　delimiter 分隔符 　　denormalize 使非规范化 　　density 密度 　　deny 拒绝 　　dependencies 相关性 　　descendant 后代 　　destination object 目的对象

书目数据库：（OPAC）图书书目信息共享文摘数据库：（CSCD、web of science）只提供文摘索引全文数据库：提供全文

你的磁盘接触不良,就有可能造成它在写入到一半还没写完时断开连接,这样,有可能造成数据库无法被服务器识别,因为,服务器认为,正确的数据库不应该是这样的.建议你用数据库恢复软件尝试读出数据,实在不行,而数据又很重要的话,交专业数据恢复公司去做,不过一般要价很高.

虽然我的主业是实时计算和批量计算，并不是数仓，但是在日常工作中绝对少不了与数仓打交道。并且我也算是参与过离线数仓建设的，维度建模的基础还是不能忘。本文就作为一篇抄书笔记吧。 顾名思义，缓慢变化维度（slowly changing dimension, SCD）就是数据仓库维度表中，那些随时间变化比较不明显，但仍然会发生变化的维度。考虑以下两个情境： 处理缓慢变化维度是Kimball数仓体系中永恒的话题，因为数据仓库的本质，以及维度表在维度建模中的基础作用，我们几乎总是要跟踪维度的变更（change tracking），以保留历史，并提供准确的查询和分析结果。在《The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition》一书的第5章，Kimball提出了多种缓慢变化维度的类型和处理方法，其中前五种是原生的，后面的方法都是混合方法（hybrid techniques），因此下面来看看前五种，即Type 0~Type 4。 一种特殊的SCD类型，即不管维度属性的实际值如何变化，数仓中维度的值都会维持第一次的值。它主要适用于那些本身含义就是“原始值”（original）的维度，比如在用户维度表中，用户注册时使用的原始用户名（original_user_name）。如果它发生变化，那么变化后的值是无效的，会被抛弃。 最简单的SCD类型，即一旦维度属性的实际值发生变化，就会直接覆写到数仓中。数仓中的维度属性总是且仅仅保存着最近一次变更的值（most recent assignment）。书中的例子如下： 在上图中，Department Name维度发生了变化，并且新值直接覆盖了上一次的值。虽然它很容易实现，但是这样做会丢掉所有变更历史，并且在跨时域查询时，有可能会得到错误的结果。在实际操作中，这种方式几乎总是一种不良设计。 最主要、最常用的SCD类型，在我们日常以Hive为基础的数仓建设过程中，体现为拉链表技术。 这种类型在维度表中添加两个辅助列：该行的有效日期（effective date）和过期日期（expiration date），分别指示该行从哪个时间点开始生效，以及在哪个时间点过后会变为无效。每当一个或多个维度发生更改时，就创建一个新的行，新行包含有修改后的维度值，而旧行包含有修改前的维度值，且旧行的过期日期也会同步修改。书中的例子如下： 在上图中，当前有效列（current列）的过期日期会被记录为9999-12-31。当Department Name维度变化时，旧有的Product Key为12345的行的过期日期被更新为修改日期，并且新建了一个Key为25984的行，包含新的数据。 需要注意的是，这里的Product Key是所谓代理键（surrogate key），即不表示具体业务含义，而只是代表表内数据行的唯一ID。在处理SCD时，代理键可以直接用来区分同一自然键（natural key）的数据的新旧版本。上图中的SKU就是自然键。 这种类型的SCD处理方式能够非常有效且精确地保留历史与反映变更，但缺点是会造成数据的膨胀，因为即使只有一个维度变化，也要创建新行。 Type 2虽然非常好，但是当要在同一个时间维度内把新值和旧值关联起来时，就没有那么方便了。比如在上一节的表中，如果查询2013年2月1日以后的记录，就只能查到Department Name为“Strategy”的记录，而“Education”就被屏蔽了。Type 3就是一种与Type 2互补的类型。在Type 3的处理方法中，不会添加新行，而会添加一个新的属性列，该属性列中保存有对应维度的上一次变化的值。书中的例子如下： 在上图中新增了一个名称为“Prior Department Name”的列，保存着上一次变更的值。这样也解决了Type 2的数据膨胀问题，但是就只能保存一次变更历史，称为“变更现实”（alternate realities）。 另外仍然要注意，如果维度表中的许多维度都会发生类似的变更，那么就要新增很多列，这显然不太靠谱。所以这种类型经常用来处理那种变化可预测的（predictable）、“牵一发而动全身”的少数SCD。 当然，也可以根据实际需求新增多个列来保存多次变更历史： 当维度的变化没有那么“缓慢”时，前面三种类型的处理就都显得力不从心了（特别是对于规模非常大的维度表，比如有百万甚至千万行）。这种维度一般就不再称为SCD，而称为“快速变化维度”（rapidly changing dimensions, RCD）。当RCD的规模比较小时，还能够采用Type 2或者Type 3来撑着，但规模很大时，就只能采用Type 4了。Type 4的方式是将那些快速变化的维度从原来的大维度表中拆分出来单独处理，是为微维度（mini-dimension）。 以书中的内容为例，如果顾客维度中有一部分人口统计学（demographic）维度是RCD，就将它们拆成单独的维度表： 其中，微维度表的维度最好是少量、分段的（banded）离散值，例如： 下表仍然来自《数据仓库工具箱》的原文。注意其中除了Type 0~4之外，还有三种混合方式，即Type 5~7。 最后善意提醒，《数据仓库工具箱（第三版）》这本书一定要读英文原版，千万不要读中译本。中译本错误百出，很多地方读起来都不通顺，令人窒息。 民那晚安~

汽修行业现在需求量很大，工作很好找，而且汽修行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展，现在中国的汽车越来越多，而汽修人才并没有倍数增，汽修人才肯定紧缺，拿高薪也就成为必然。但以后汽修行业的竞争也会很激烈，那就要看你汽修技术是否过硬。

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。中文名数据外文名data释 义事实或观察的结果性 质计算机术语意 义信息的表现形式和载体计算机科学中的解释基本介绍　　数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。　　在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。按性质分为　　①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为　　①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。按记录方式分为　　地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。数据仓库　　目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家w.h.inmon在其著作《building the data warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（datawarehouse）是一个面向主题的（subject oriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（time variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库的特点　　根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：　　1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。　　2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

你还是去谷歌翻译吧！！！我翻译了几句就累了！！

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数据仓库，简称为DW（Data Warehouse的缩写），是一个很大的数据存储集合，通过对多样的业务数据进行筛选与整合，产出企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。多维数据库由一个基本维度（它表示没有应用任何读取端隐私策略的数据库）和许多用户维度（它们是数据库的转换副本）组成。为了获得良好的查询性能，我们希望预先计算每个用户的Universe。如果我们天真地那样做，我们最终会有很多领域需要存储和维护，而存储需求本身将是令人望而却步的。一个空间和计算效率高的多维数据库显然不能将所有用户维度全部实现，必须支持对用户维度的高性能增量更新。因此，它需要支持高性能更新的部分具体化视图。最近的研究提供了这个丢失的密钥原语。具体来说，可伸缩的并行流数据流计算系统现在支持部分有状态和动态变化的数据流。这些想法使得建立一个高效的多元维度数据库成为可能。因此，我们将基础维度中的数据库表作为数据流的根顶点，并且随着基础维度的更新，记录将通过流移动到用户维度中。当数据流图中的边跨越通用边界时，将插入任何必要的数据流运算符以强制执行所需的隐私策略。所有适用的策略都应用于转换到给定用户群的每个边缘，因此无论数据通过哪个路径到达该边缘，我们都知道策略将被强制执行。我们可以动态地构建数据流图，在第一次执行查询时为用户范围扩展流。通过在两个维度之间共享计算和缓存数据，可以减少基本更新所需的计算量。将其实现为一个联合的部分状态数据流是安全地执行此操作的关键。通过将所有用户的查询作为一个联合数据流进行推理，系统可以检测到这样的共享：当存在相同的数据流路径时，它们可以合并。逻辑上不同但功能上等价的数据流顶点也可以共享一个公共的后备存储。在给定的维度中，任何到达这样一个顶点的记录都意味着维度可以访问它，因此系统可以安全地公开共享副本。

分布式存储ORACLE可以做SQL嘛 也许也有你搜索一下SQLSERVER的分布式存储和分布式管理 我也没做过这么牛的东西实在不行 还是可以在程序里实现的

协助预算持有人所有事项的项目执行和协调，特别是采购服务/设备，招聘项目人员，监测预算和编制的交易; u2022联络与粮农组织表示，弥漫性血管内凝血/农业部和项目管理办公室提供的项目事项的要求; u2022输入，选择，分析和总结来自各种渠道的数据，包括粮农组织的企业系统，如硬币（国家办事处信息系统） ， FPMIS （外勤方案管理信息系统） ，数据仓库，联邦反垄断局，国家数据库等 u2022协助编制项目进度报告和项目执行情况的季度报告; u2022保持记录，文件和更新记录的格式，以后使用。 u2022验证提供资金的项目;检查付款要求和支持文件，确保业务支出按照批准的预算和承诺，所有的文件是完整的和一贯的。 u2022维持当地的存货记录，负责妥善记录的资产，其保养和维护，编写文件传输需要; u2022提供临时翻译，并安排专业翻译服务的需要; u2022协助后勤安排项目活动，包括酒店/机票预订，签证申请，活动组织。 u2022履行其他相关职责的要求。(但愿我的翻译能为你带来帮助）

数据库技术的发展趋势:根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。（1）云数据库和混合数据快速发展云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。（2）数据集成与数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。（3）主数据管理和商务智能在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。商务智能（Business ）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。（4）“大数据”促进新型数据库进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。（5）基于网络的自动化管理网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application )更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。（6）PHP将促进数据库产品应用随着新一代Web技术的广泛应用，在.NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext ）的专用驱动和应用。（7）数据库将与业务语义的数据内容融合数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。

——2022年中国大数据行业市场规模与发展趋势分析 数据治理成为大数据发展的重要方向大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-UserQuery, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI SoftwarePlatforms)以及关系型数据仓库(Relational DataWarehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

百度一下，你就知道

1、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。2、数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。3、数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。4、数据挖掘是特定的数据收集。5、数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。6、数据仓库三层，即分段、集成和访问。扩展资料：1、数据挖掘 技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料，以创建有效的模型及规则，而企业通过数据挖掘可以更加了解他们的客户，进而改进他们的行销、业务及客服的运作。数据挖掘是数据仓库的一种重要运用。基本上，它是用来将你的资料中隐藏的资讯挖掘出来，所以 Data Mining 其实是所谓的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了许多统计分析与 Modeling 的方法，到资料中寻找有用的特征（Patterns）以及关连（）。Knowledge Discovery 的过程对 Data Mining 的应用成功与否有重要的影响，只有它才能确保 Data Mining 能获得有意义的结果。数据挖掘和OLAP同为分析工具，其差别在于OLAP提供用户一便利的多维度观点和方法，以有效率的对数据进行复杂的查询动作，其预设查询条件由用户预先设定，而数据挖掘，则能由资讯系统主动发掘资料来源中未曾被查觉的隐藏资讯，和透过用户的认知以产生信息。2、数据仓库可以作为数据挖掘和OLAP等分析工具的资料来源，由于存放于数据仓库中的资料，必需经过筛选与转换，因此可以避免分析工具使用错误的资料，而得到不正确的分析结果。另一方面，数据仓库是一个术语，描述一个系统在一个组织中所使用的数据的集合。这些数据收集在数据仓库提供的是事务性系统，如发票，购买记录，甚至贷款记录。各个点的数据记录被创建然后集合在一起，就是数据仓库。该数据仓库给出的数据报告可以帮助用户业务信息，从而做出有效的决策。

数据库

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制

问题一：仓库用英语怎么说 仓库warehouse 物料material 仓管manager of the warehouse 进口import 出口export 原材料material 半成品semi-manufactured goods 成品made-up articles 满意请采纳。 问题二：库房 用英文怎么说？ 简单的说就是仓库: 库房 = 仓库 = storehouse / warehouse 问题三：仓库用英文怎么说？ 有好几种:1、depository 2、depot 3、storage 4、storehouse 5、warehouse 问题四：主仓库，外仓库 用英文怎么说 主仓库，外仓库 Main warehouse 主仓库，外仓库 Main warehouse 问题五：仓库用英语怎么说? 仓库warehouse 物料material 仓管manager of the warehouse 进口import 出口export 原材料material 半成品semi-manufact埂red goods 成品made-up articles 问题六："爆仓"用英语怎么说 a warehouse of the factory is full the factory"s wareh钉use is full 问题七：急求“仓储”的英文怎么翻译啊 仓储： warehousing；storage；Repository；Warehousing warehousing 仓储： warehousing；storage；Repository；Warehousing warehousing 问题八：仓库软件用英语怎么说 仓库软件 warehouse software; [例句]本文以数据仓库技术为研究背景，对数据仓库软件系统的集成管理进行了研究。 Based on the data warehouse technology, this paper mainly deals the integrated management of data warehouse software system. 问题九：仓库和成品库用英语怎么说 仓库 warehouse 成品库 finished products storage 提供人：英语自由翻译【查红玉】 问题十：仓库进出管理用英语怎么说 仓库进出管理 Warehouse management

工艺问题得吗！哈哈

如果有门道了可以指点指点我啊我现在对着一堆数据很是头疼，以前主要做移动。现在要做物流啊不过，个人觉得没有数据库基础比较难打，数据挖掘主要和数据打交道，不会数据库不行，简单的sql还是要会的。既然你要很快写论文就想办法从网上或者朋友那里要点数据随便做做，短期学会比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。根据要到的数据，用个软件乱跑跑，慢慢就摸索到了先从网上下载个Clementine，verycd里面就有。然后找个教程看看，手把手练练慢慢就知道了如果单纯看教科书你是看不出什么的，或者说，学会的几率小速度也慢。倒不如找到感觉再去看看这些书

亚马逊一直在发展技术，从自动化的仓储与物流到语音助手和机器学习平台。以下是亚马逊之路的主要里程碑：1. 亚马逊的机器学习平台（Amazon Machine Learning）于2015年推出，可以帮助开发人员训练自定义机器学习模型以适应其业务需求。2. 2016年，亚马逊发布了虚拟语音助手Alexa，它可以对用户的语音命令进行识别并执行相应任务。3. 2017年，亚马逊与卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）合作，成立了研究中心，探索 在商业和社会中的发展和应用。4. 2018年，亚马逊引入了一项技术称为新颖性和多样性评估（Novelty and Diversity Evaluation），旨在确保 Alexa 能够提供与用户搜索词相关但不同的答案，增强用户的互动体验。5. 2019年，亚马逊成功地利用机器学习技术在其亚马逊 Go 便利店中运作了自动化商店，该商店通过人脸识别和多功能传感器追踪购物者的行动，以此自动计算他们购买的商品。从以上内容可以看出，亚马逊一直在致力于开发技术，并在不断地探索创新的应用方式，使其不断提升用户体验和解决商业问题。

我很想知道，楼上是怎么不登录回答的？难道是匿名？

DM-datamarket数据集市DW-datawarehouse数据仓库OLAP-onlineanalysisprocess联机数据成本分析数据仓库存放所有数据，数据集市是根据需求主题（例如：销售收入分析，采购分析），提取的数据子集，OLAP是根据需求主题在报表上展示数据集市中的数据。

现在很流行用一些缩写来表达意思，这样可以让我们的交流沟通更快捷迅速，但是这样也会存在一些问题，因为很容易混淆意思，所以在理解的时候要结合使用的背景和场合综合分析。bi也是一个比较常见的缩写，那么我们一起来看看它在商业技术中代表什么吧！ 简要回答 BI就是商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 详细内容 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 定义为下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。数据挖掘（Data Mining）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理(OLTP) 明显区分开来。 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是"维"这个概念。“维”是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维（dimension），使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心，也就是说，MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构，在MOLAP中对“立方块”的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。

亚马逊卖家把货物运输到国外亚马逊仓库的方法：1、首先选择一家资质专业、经验丰富的国际货代有限公司。亚马逊卖家备好货，准备好文件，与货代公司确定发货时间、运输方式、确定好运输费用价格；2、然后货代公司提供入仓单，卖家送货到指定仓库，或者让货代公司安排上门提货；3、然后货物入仓后由货代公司负责验货，测量体积，准备报关，向船东或航空公司订舱；4、货物送至港口或者机场安排出口报关；5、货物离开中国；6、货物到达目的港，由货代公司安排目的港的清关，代缴关税杂费及VAT；7、货代公司根据亚马逊卖家提供的FBA入仓单号向AMAZON仓库预约送货时间；8、最后由货代公司根据预约的送货时间送货到AMAZON指定仓库。拓展资料：亚马逊公司（Amazon，简称亚马逊；NASDAQ：AMZN），是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图。是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，亚马逊成立于1995年，一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业，在公司名下，也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互联网电影数据库（InternetMovieDatabase，IMDB）等子公司。亚马逊及其它销售商为客户提供数百万种独特的全新、翻新及二手商品，如图书、影视、音乐和游戏、数码下载、电子和电脑、家居园艺用品、玩具、婴幼儿用品、食品、服饰、鞋类和珠宝、健康和个人护理用品、体育及户外用品、玩具、汽车及工业产品等。

Docker容器应用的开发和运行离不开可靠的镜像管理，虽然Docker官方也提供了公共的镜像仓库，包括 阿里云 、 腾讯云 等都有镜像仓库，但是总是有各自的限制，出于安全和效率等方面考虑，部署私有环境内的Registry也是非常必要的。Harbor是由VMware公司开源的企业级的Docker Registry管理项目，它包括权限管理(RBAC)、LDAP、日志审核、管理界面、自我注册、镜像复制和中文支持等功能。在K8S中安装Harbor的过程如下： 系统版本： ubuntu 20.04 Kubernetes版本： v1.21.5 Helm版本： v3.6.3 Chart版本： 1.8.1 添加仓库 更新仓库 NFS Server: 192.168.5.22 chartmuseum目录: /mydata/k8s/public/harbor/chartmuseum database目录: /mydata/k8s/public/harbor/database jobservice目录: /mydata/k8s/public/harbor/jobservice redis目录: /mydata/k8s/public/harbor/redis registry目录: /mydata/k8s/public/harbor/registry trivy目录: /mydata/k8s/public/harbor/trivy 资源文件 harbor-pv.yaml 创建PV 资源文件 harbor-pvc.yaml 创建pvc 资源文件 harbor-values.yaml 用户名: admin 密码：Harbor12345 https://harbor-core.cloud-platform-public.192.168.4.224.nip.io:31839 修改docker配置文件，添加以下字段 现在就可以登录并推送镜像了。

storehouse accommodation;Warehouse Facilities;

<<原创！一个字一 个字打出来的>>其实有五个范式,实际产品数据库到第三就行了，后一范式要在前一范式基础上规范.通俗点解释就是，范式就是数据库设计时对数据库的规范化，减少数据库冗余数据，保持数据库完整性，一致性。第一范式(属性不重复+UID)，就是保证一张二维表（我先不说实体的，表比较好理解了吧）里的字段不要重复，或者说一个的属性只由一个字段代表（比如【学生】一张表里你定义了，字段｛姓名｝，就没必要再定义一个｛姓名2｝字段了吧）。还有如果【学生】有{爱好1}{爱好2},{爱好3},{爱好4} ....,这么多属性，都是同一性质的属性，就要移到到其他表里，用外键（1-n)关联。同时【学生】表里要有个UID,保证唯一标识一条记录第二范式(部分关联的属性要单独一张表，简单讲就是字段都必需能反应这张表的用途，完全跟这张表要反应的数据实体完全没关系的就要移出成单独的表)，如果还有一张表叫【学生_选课】主键是{学生ID}+{课程ID}代表学生选课的信息,如果里面有个字段叫 {课程类别}, 课程类别跟选课有关系，跟学生没关系，就叫部分关联，就把{课程类别}移出去，用FK关联，第三范式（不直接关联而是通过另一属性关联的字段也要移出成单独的表) 比如，【学生】有个{体重}字段，如果加个字段{体重_级别} ("胖‘，"中‘，"廋")，{体重}是直接依赖【学生】{体重_级别}是通过｛体重｝来依赖【学生】,就要把{体重_级别} 移出去.不过还有个范式叫【反范式】就有些情况下不要严格按范式走，（你应该看到范式就是把表拆成很多表），如果数据库一大查询起来很慢，所以大项目的数据会分OLTP, OLAP,DataWareHouse,如果你是小项目没所谓了，做应用软件的好理解，做OLAP的好拉数据，尽量让用户明白数据的结构就ok了. 可能讲的不是完全准确.希望大家一起探讨。

RFID电子标签常用英文术语AAccess Control 访问控制Active RFID System 主动射频系统用自身的射频能量主动地发送数据给读写器 Active Tag 有源标签, 或称为主动标签Agile Reader 灵敏解读器AIM 自动识别技术协会Amplitude 振幅 Analog Data 模拟数据 Antenna 天线Anti-collision 防冲突Application Integration 应用集成Application Programming Intece (API) 应用程序接口Asset Management 资产管理Asset Tracking 资产跟踪Audit 核查Automatic data capture (ADC) 自动数据获取Automatic Identification (Auto-ID) 自动识别Automatic Identification and Data Collection (AIDC) 自动识别和数据采集BBack Scatter 反射散布Barcode 条形码Bill of Lading 提货单Bit 位Bluetooth 蓝牙技术Business Process 业务流程CCache 缓存Carrier 载体Carrier Signal 载波讯号Check Digit 校验位Chip 芯片 Chipless Tag 无芯标签Collision 冲突 Concatenation 链接Contactless Smart Card 无接触智能卡Container 集装箱Control Module 控制模块Coupling 耦合DData Carrier 数据载体Data Collection 数据采集Data Entry 数据输入Data Field 数据段Data Standard 数据标准Data Structure 数据结构Data Titles 数据段简称Decode 解码Die 模块Distributed Architecture 分布式结构Distributed Architecture 分布式架构 Distribution Center 分发中心DUN-14 (Despatch Unit Number) 储运单元代码Dynamic Data 动态数据EEAN International 国际物品编码协会EAN UCC Company Prefix EAN·UCC厂商识别代码EAN UCC Prefix EAN·UCC前缀码Electromagnetic Compatibility (EMC) 电磁兼容能力Electromagnetic Interference (EMI) 电磁干扰Electromagnetic Spectrum 电磁波频谱Electromagnetic Waves 电磁波 Electronic Article Surveillance (EAS) 商品电子防盗系统Electronic Data Interchange (EDI) 电子数据交换Electronic Invoice 电子发票Electronic Product Code (EPC) 电子产品码Encode 编码Enterprise Application Integration (EAI) 企业应用集成Enterprise Resource Planning (ERP) 企业资源规划EPC Information Service （EPCIS） EPC信息服务European Article Numbering (EAN) 欧洲商品编码Excite 激发Extensible Markup Language (XML) 可扩展标识语言Extension Digit 扩展位FFast Moving Consumer Goods 快速消费品FCC 美国联邦传播委员会Firmware 固件Fixed Measure Trade Item 定量贸易项目GGlobal Commercial Initiative 全球商业联盟Global Location Number 全球位置码Global Tag (GTAG) 全球标准标签（G标签）Global Trade Identification Number (GTIN) 全球贸易识别号码Global Trade Item Number 全球贸易项目代码GTIN 全球贸易项目代码HHigh Frequency (HF) 高频House Way Bill Number 货运代理人运单号IInductive Coupling 感应耦合Industrial, Scientific and Medical (ISM) Bands 工业，科学和医药频段Infrastructure 基础设施Integrated Circuit (IC) 集成电路International Standards Organization (ISO) 国际标准化组织International Telecommunications Union (ITU) 联合国国际电信联盟Internet of things 物联网Interrogator 询问器Interrogator (see Reader) 讯问器 (参照解读器)Inventory 库存ISO 国际标准化组织Item 产品Item Model 产品型号Item Number 产品编号Item Reference 项目参考Item Reference Number 项目代码LLine-of-sight Technology 可视传输技术Logistic Measures 物流计量Logistic Unit 物流单元Logistics 物流Low Frequency (LF) 低频MMagnification 放大系数Manufacturer 制造商Manufacturer"s ID 制造商标识Manufacturer"s Number 制造商代码Microchip 微芯片Microchip 微芯片Micron 微米 Microwave Tags 微波标签Middleware 中间件Modulation 调制Multiple Access Schemes 多路配置Multiplexer 多路转换器NNanoblock 纳块 Nominal Range 标称范围Null Spot 无效点OObject Naming Service (ONS) 对象名解析服务PPackaging and Labeling 包装和标记Packaging Type 包装类型Pallet 运输托盘Passive RFID system 被动射频系统 Passive Tag 无源标签, 或称被动标签Physical Markup Language (PML) 物理标识语言Platform 平台PML Server 物体标示语言服务器PML Server PML服务器 Protocol 协议Prototype 原型Proximity Sensor 近距离传感器RRadio Frequency (RF) Spectrum 无线电频谱Radio Frequency Identification (RFID) 射频识别Radio Wave 射频信号 Read Range 解读范围Read Rate 读取速度Reader 解读器, 或称阅读器, 读写器Reader Collision 解读器冲突Reader Field 解读器区域Read-Only Tag 只读标签Read-Write Tag 读写标签Receiver 接收器Retailer 零售商Return on Investment (ROI) 投资回报Returnable Asset 可回收资产RFID Tag 射频标签SScanner 扫描器Semi-passive RFID System 半主动射频系统 Semi-Passive Tag 半无源电子标签, 或称半被动式电子标签Sensor 感应器Short Range 短距离Simultaneous identification 同时识别功能 Smart Card 智能卡Smart Label 智能标签Static Data 静态数据 Supplier 供应商Supply Chain Management (SCM) 物流管理System Implementation 系统实施TTag 标签Tag Collision 标签冲突Temporal Data 暂态数据 Track and Trace 跟踪与追踪Trade Measures 贸易计量Transmitter 发射器 Transponder 转发器UUHF 超高频Uniform Code Council (UCC) 美国统一代码协会Uniform Product Code (UPC) 通用产品代码WWafer 晶片 Warehouse Management 仓库管理Write Rate 记录速度

下载完成后将Yum库导入到你的本地：sudo yum localinstallmysql-community-release-el6-*.noarch.rpm这个Yum库包含了MySQLServer，MySQL工作台管理工具以及ODBC驱动，现在可以通过下面的命令简单地安装MySQLServer：sudo yum install mysql-community-server至此我就可以使用Yum简单地管理MySQL更新，并能确保总是从官网软件库得到最新的发布版。附录：1、root password update failedERROR 1290 (HY000): The MySQL server is running with the --skip-grant-tables option so it cannot execute this statement.解决办法：[**@localhost ~]# mysqlmysql> set global read_only=0;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> flush privileges;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> quit[**@localhost ~]# /usr/bin/mysql_secure_installation如此便可以重新更新root密码了！2、[ERROR] InnoDB: Cannot create log files because data files are corrupt or the database was not shut down cleanly after creating the data files.解决办法：进入你的mysql数据存放目录，删除ibdata1文件即可，例如在我的环境下#cd /var/lib/mysql#mv ibdata1 ibdata1.bak3、[ERROR] InnoDB: space header page consists of zero bytes in data file ./ibdata1解决办法：修改配置文件my.cnf根据个人环境空间大小和需求调节如下参数的值innodb_buffer_pool_size = 256Minnodb_log_file_size = 256Minnodb_thread_concurrency = 16innodb_flush_log_at_trx_commit = 2添加一条：innodb_flush_method=normal4、ERROR 1045 (28000): Access denied for user "root"@"localhost" (using password: NO)解决办法：Google上有很多，我遇到这个情况的时候只是使用/usr/bin/mysql_secure_installation 重新设置一次。

如果你没登录成功，main窗体没创建，那么访问main.Active是会出现类似异常。

我也碰到这个问题，驱动安装好，数据源配置好后，电脑或者服务器，一定一定要重启一下，重启完就生效，不会再报这个错误

二、温湿度监测设备的设置 （一）每一独立的药品仓间（或库房）、储存设施均应设置温湿度监测设备，用于对环境温湿度的自动监测和数据采集。 （二）平面仓库一般每300平方米不应少于1个监测设备，每增加300平方米至少应增加1个监测设备；自动立体仓库应均匀分布在库房的上、中、下位置，数量不应少于9个。可以使用datanet无线温湿度系统，zigbee无线组网，做方案需要根据布局图来做。

1、把想放的物品放进去2、换角色3、在公共仓库取物品

因为有些jar包在Maven中央仓库不存在，比如sqljdbc.jar在Maven中央仓库中找不到那么我们就需要额外下载所需jar包然后添加到本地仓库首先当然是配置好Maven环境了,然后在下载的jar包下执行mvn install:install-file -Dfile=sqljdbc4.jar -DgroupId=com.microsoft.sqlserver -DartifactId=sqljdbc4 -Dversion=4.0 -Dpackaging=jar然后就可以在项目下的pom.xml 文件中添加<dependency><groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId><artifactId>sqljdbc4</artifactId><version>4.0</version></dependency>

其实informatica自带的帮助对各种组建和功能已经说明的很详细了，只要输入关键词查找就可以。worklet说白了就是为了使mapping看起来更简洁有条理，你完全可以把所有的session都放到一个mapping中执行，但是当你有几百个session的时候，可能按照一定的规则分类放到不同的worklet里面，再集中到mapping中更有可读性。哦，sorry，上面说的是worklet，但是mapplet也是差不多的作用，当一个mapping中涉及的源表太多的时候，分类放到mapplet里面，再集中到mapping中，更有条理更好读，但是需要注意的是，如果mapping中需要使用参数，mapplet中需要单独声明。

因为有些jar包在Maven中央仓库不存在，比如sqljdbc.jar在Maven中央仓库中找不到那么我们就需要额外下载所需jar包然后添加到本地仓库首先当然是配置好Maven环境了,然后在下载的jar包下执行mvn install:install-file -Dfile=sqljdbc4.jar -DgroupId=com.microsoft.sqlserver -DartifactId=sqljdbc4 -Dversion=4.0 -Dpackaging=jar然后就可以在项目下的pom.xml 文件中添加<dependency><groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId><artifactId>sqljdbc4</artifactId><version>4.0</version></dependency>

这个是jdk自带的，不需要maven引用

因为有些jar包在Maven中央仓库不存在，比如sqljdbc.jar在Maven中央仓库中找不到那么我们就需要额外下载所需jar包然后添加到本地仓库首先当然是配置好Maven环境了,然后在下载的jar包下执行mvn install:install-file -Dfile=sqljdbc4.jar -DgroupId=com.microsoft.sqlserver -DartifactId=sqljdbc4 -Dversion=4.0 -Dpackaging=jar然后就可以在项目下的pom.xml 文件中添加<dependency><groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId><artifactId>sqljdbc4</artifactId><version>4.0</version></dependency>