1. 各位大神，數據倉庫分層 DWD DWB DWS 分別是什麼縮寫啊
DW ：data warehouse 翻譯成數據倉庫
DW數據分層，由下到上為 DWD,DWB,DWS
DWD：data warehouse detail 細節數據層，有的也稱為 ODS層，是業務層與數據倉庫的隔離層。
DWB：data warehouse base 基礎數據層，存儲的是客觀數據，一般用作中間層，可以認為是大量指標的數據層。
DWS：data warehouse service 服務數據層，基於DWB上的基礎數據，整合匯總成分析某一個主題域的服務數據，一般是寬表。
數據倉庫分層的原因
1、通過數據預處理提高效率，因為預處理，所以會存在冗餘數據
2、如果不分層而業務系統的業務規則發生變化，就會影響整個數據清洗過程，工作量巨大
3、通過分層管理來實現分步完成工作，這樣每一層的處理邏輯就簡單了
標準的數據倉庫分層：ods（臨時存儲層），pdw（數據倉庫層），mid（數據集市層），app（應用層）
4、空間換時間。通過建設多層次的數據模型供用戶使用，避免用戶直接使用操作型數據，可以更高效的訪問數據。
5、把復雜問題簡單化。講一個復雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡單和容易理解。而且便於維護數據的准確性，當數據出現問題之後，可以不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。
6、便於處理業務的變化。隨著業務的變化，只需要調整底層的數據，對應用層對業務的調整零感知
2. 資料庫附加上是只讀的,想刪了它該怎麼刪
先用Windws登陸一邊，然後把資料庫的文件夾的只讀屬性的勾選框給刪掉，然後在用SQL登陸，再次附加就好了，呵呵……
3. 數據倉庫的並發能力和OLTP類資料庫的區別
在數據倉庫場景下，對並發能力的要求：
1.用戶的多任務能連接進來，這就是連接池的管理。
2.高效完成多任務並發執行，實際上是多任務並發進來後，如何充分利用集群資源，向用戶返回執行結果。對於OLTP類資料庫來說，用戶的任務（SQL）以短事務居多，所以並發能力會比較高。但是在數倉場景下，批處理、復雜查詢非常耗費系統資源，對並發能力的要求是幾十，例如POC測試中大部分是用5並發、20並發來測試。
由於DWS/LibrA（注1）的集群的Coordinator Node是多活的、對等的，所以整個系統的並發數隨著CN的增加可以不斷增長。具體的並發能力受限於實際場景：
•短事務：在平安城市某項目中，在混合負載場景下，測試過5000+並發，可以穩定運行。
•長事務：在某銀行復雜批處理場景下，20並發可以穩定運行。後續版本會進一步優化。
獨創技術：提供一種基於流水線執行模式的查詢內存自適應解決方法，解決多並發場景下系統資源搶占問題，實現無論多大並發，系統穩定運行。
4. mysql是T-SQL規范，還是PL/SQL規范
都不是，MySQL不支持anonymous code block，用oracle的話說，沒有pl/sql只有sql。
如果一定要比較，MySQL寫stored procere中可以發現，語法規范更接近t-sql
5. 數據工程師是做什麼工作內容
數據工程師都做什麼？
數據工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如資料庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用於建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。
數據工程師的關鍵技能
下面介紹數據工程師所需的幾項關鍵技能。
1.大數據架構的工具與組件
數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。
2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案
數據工程師需要熟悉資料庫管理系統，深入了解SQL至關重要。同樣其它資料庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。
3.數據倉庫和ETL工具
數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。
4.基於Hadoop的分析（HBase，Hive，MapRece等）
對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapRece的知識存儲是必需的。
5.編碼
說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點（這也是許多職位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。
6.機器學習
雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會加分，比如一些統計分析知識和基礎數據建模。
機器學習已經成為標准數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠「戴上兩頂帽子」會讓你成為一個更強大的工具。
7.多種操作系統
最後，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，許多數學工具基於這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問許可權和特殊硬體需求。
6. sql查詢語句格式是什麼
sql查詢語句格式是：
7. 求助！系統dsn為空，無法連接資料庫。
兩種可能：
1、你安裝SQL的時候，選擇了「Windows驗證」，而你建立DSN的時候選擇了「使用網路登錄ID的Windws NT 驗證」
2、你建立DSN的時候選擇了「使用用戶輸入登錄ID和密碼的SQL Server驗證」，但沒有輸入有效的用戶名和密碼。一般有效的默認用戶是sa，為了安全起見你也可以建立別的用戶。
如果你安裝SQL的時候選擇「混合模式」和「空密碼」，建立DSN時候選擇「使用網路登錄ID的Windws NT 驗證」是不可能出現這個問題的。
SQL中設定系統帳號，表示使用登陸系統的帳號自動啟動SQL，不需要知道用戶名和密碼，而設定「本帳號」則以你指定的帳號來啟動SQL，兩者沒有太大的區別。
你在DSN里設定的登陸ID，就是你的SQL伺服器「管理」中設定的用戶，這個用戶必須對你指定的資料庫有操作許可權，一般使用SA，你也可以自己建一個，沒什麼太大的意義，用網路ID驗證和NT驗證就可以了。
8. dws資料庫日期減去一天
在update或者insert的資料庫里，在那裡-1就好了。
DWS是資料庫生態,使用標准SQL，所以要減少一天的話，就需要在SQL裡面，SQL語句使用DATEADD得到一個時間加上或減去指定天數之後的時間。也適用於小時、分鍾、秒鍾等等。DATEADD()函數功能：在日期中添加或減去指定的時間間，date參數是合法的日期表達式。number是您希望添加的間隔數；對於未來的時間，此數是正數，對於過去的時間，此數是負數。往前一天，就是減少一天，-1就行。
一個DWS集群實際上是一個支持聯機分析處理方式的資料庫平台,屬於分析性的關系型資料庫。
9. SQL Server 標識規范 問題
UserID改成標識規范 為 是 的時候，在你添加、刪除和修改用戶的時候都不能對Userid操作，而且它是自動添加的，不可以修改。這樣資料庫表你不設置主鍵也可以。
如果UserID改成標識規范 為 否 的時候，那麼在增加、修改的時候你就得操作。
我用的ASP連接SQL Server 之後，先是登陸進去，然後裡面有個功能是 管理登陸賬戶。
我admin 表裡面一共有 UserID， username，password， purview 四個欄目，其中UserID是主鍵， 當我把UserID改成標識規范 為 是 的時候， 登陸的時候總是顯示賬戶密碼錯誤，登陸不進去，改成否的時候到時可以登陸進去了，但是後面的添加賬戶，顯示UserID不能為空。
在你下邊的代碼中
set rs=server.CreateObject("Adodb.recordset")
sql="insert into Admin(username,password,purview) values －－－－－－在添加數據時，userid你沒有添加，這就說明userid是標識規范，否則就回出現錯誤。
10. SQL資料庫設計規范及如何設置外鍵
20個資料庫設計最佳實踐： 使用明確、統一的標明和列名，例如 School, SchoolCourse, CourceID。 數據表名使用單數而不是復數，例如 StudentCourse，而不是StudentCourses。 數據表名不要使用空格。 數據表名不要使用不必要的前綴或者後綴，例如使用School，而不是TblSchool，或者SchoolTable等等。 資料庫中的密碼要加密，到應用中再解密。 使用整數作為ID欄位，也許現在沒有這個必要，但是將來需要，例如關聯表，索引等等。 使用整數欄位做索引，否則會帶來很大的性能問題 。 使用bit 作為布爾欄位，使用整數或者varcha是浪費。同時，這類欄位應該以「Is」開頭。 要經過認證才能訪問資料庫，不要給每一個用戶管理員許可權。 盡量避免使用「select *」，而使用「select [required_column_list]」以獲得更好的性能。 假如程序代碼比較復雜，使用ORM框架，例如hibernate，iBatis。ORM框架的性能問題可以通過詳細的配置去解決。 分割不常使用的數據表到不同的物理存儲以獲得更好的性能。 對於關鍵資料庫，使用安全備份系統，例如集群，同步等等。 使用外鍵，非空等限制來保證數據的完整性，不要把所有的東西都扔給程序。 缺乏資料庫文檔是致命的。你應該為你的資料庫設計寫文檔，包括觸發器、存儲過程和其他腳本。 對於經常使用的查詢和大型數據表，要使用索引。數據分析工具可以幫助你決定如何建立索引。 資料庫伺服器和網頁伺服器應該放在不同的機器上。這回提高安全性，並減輕CPU壓力。 Image和blob欄位不應該定義在常用的數據表中，否則會影響性能。 範式（Normalization）要按照要求使用以提高性能。Normalization做的不夠會導致數據冗餘，而過度Normalization 會導致太多的join和數據表，這兩種情況都會影響性能。 多花點時間在資料庫設計上，否則你將來會付出加倍的時間來償還。設置外鍵：方法一：SQL語句alter table 表名 add constraint 外鍵名 foreign key(欄位名) references 主表名(欄位名) on delete cascade方法二：不想寫sql 語句也可以直接用圖形化操作 選擇你要創建外鍵的表，反鍵選擇修改表，點擊