精华内容
下载资源
问答
  • 数据仓库层次划分

    千次阅读 2019-09-15 23:01:41
    构建数据仓库时,至少应具备以下物理层:

    构建数据仓库时,至少应具备以下物理层:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 1、厂房和仓库的耐火等级分为一级、二级、三级、四级,相应建筑构件的燃烧性能和耐火极限如下: 建筑构件 耐火等级 一级 二级 三级 四级 墙 防火墙 不燃性 3.00h 不燃性 3.00h ...

    1、厂房和仓库的耐火等级分为一级、二级、三级、四级,相应建筑构件的燃烧性能和耐火极限如下:

    建筑构件 耐火等级
    一级 二级 三级 四级
    防火墙

    不燃性

    3.00h

    不燃性

    3.00h

    不燃性

    3.00h

    不燃性

    3.00h

    承重墙

    不燃性

    3.00h

    不燃性

    2.50h

    不燃性

    2.00h

    难燃性

    0.50h

    楼梯间和前室的墙

    电梯井的墙

    不燃性

    2.00h

    不燃性

    2.00h

    不燃性

    1.50h

    难燃性

    0.50h

    疏散走道两侧的隔墙

    不燃性

    1.00h

    不燃性

    1.00h

    不燃性

    0.50h

    难燃性

    0.25h

    非承重外墙

    房间隔墙

    不燃性

    0.75h

    不燃性

    0.50h

    难燃性

    0.50h

    难燃性

    0.25h

    不燃性

    3.00h

    不燃性

    2.5h

    不燃性

    2.00h

    难燃性

    0.50h

    不燃性

    2.00h

    不燃性

    1.50h

    不燃性

    1.00h

    难燃性

    0.50h

    楼板

    不燃性

    1.50h

    不燃性

    1.00h

    不燃性

    0.75h

    难燃性

    0.50h

    屋顶承重构件

    不燃性

    1.50h

    不燃性

    1.00h

    难燃性

    0.50h

    可燃性
    疏散楼梯

    不燃性

    1.5h

    不燃性

    1.00h

    不燃性

    0.75h

    可燃性
    吊顶(包括吊顶搁栅)

    不燃性

    0.25h

    难燃性

    0.25h

    难燃性

    0.15h

    可燃性

     2、附加信息

        2.1、除甲、乙类仓库和高层仓库外,一、二级耐火等级建筑的非承重外墙,当采用不燃烧性墙体时,其耐火极限不应低于0.25h;当采用难燃烧性材料时,其耐火极限不应低于0.50h。

        2.2、4层级4层以下的一、二级耐火等级丁、戊类地上厂房(仓库)的非承重外墙,当采用不燃烧性墙体时,其耐火极限不限。

        2.3、二级耐火等级多层厂房和多层仓库内,当采用预应力钢筋混凝土的楼板时,其耐火极限不应低于0.75h。

        2.4、建筑中的非承重外墙、房间隔墙和屋面板,当确需要采用金属夹芯板材时,其芯材应为不燃材料。

        2.5、对于甲、乙类生产或储存厂房或仓库,由于其生产或储存的物品危险性较大,因此该类生产场所或仓库不应设置在地下或半地下。

        2.6、甲、乙类厂房和甲、乙、丙类仓库内的防火墙,其耐火极限不应低于4.00h。

        2.7、一、二级耐火等级厂房或仓库的上人平屋顶,其屋面板的耐火极限分别不应低于1.50h和1.00h。

    转载于:https://www.cnblogs.com/wf2010517141/p/10897209.html

    展开全文
  • 数据仓库层级划分

    2020-10-14 21:57:57
    在大数据数据仓库领域内,数据仓库是包括集市的,而且物理上是统一、非隔离的,集 市的概念相较与传统数据仓库比较弱化,由于有底层明细数据、通用汇总数据的存在,数据 集市一般位于上层。 应用层面存在相应分析...
    1.为什么要分层
    • 清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域,这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。
    • 提升公共指标的复用性,减少重复开发:规范数据分层,开发一些通用的中间层数据,能够减少极大的重复计算。
    • 降低数据口径不统一的风险。
    • 屏蔽原始数据和业务影响:不必改一次业务就需要重新接入数据。
    • 数据血缘追踪:能够快速准确地定位到问题,并清楚它的危害范围。
     
    2.Inmon与Kimball
        在Inmon提出的CIF(Corporate Information Factory,企业信息工厂)中,他将ODS(Operational Data Store,操作型存储)、EDW(Enterprise Data Warehouse,企业数据仓库)、DM(DataMart,数据集市)区别开来,共分三层。
        而Kimball的总线架构强调多个数据集市合成了数据仓库,只是他们基于统一的维度而已。因此,总线架构的分层中,从数据源接口就直接到了DM了。
        根据这两种思路,又可以衍生一些不同的方法。例如IBM就提出一种CDW的概念,叫做企业数据仓库层,这一层介于EDW和DM之间,起过渡作用(因为EDW和DM两层的建模理念是不同的)。
        下面我们参考Inmon与Kimball的思想,将数据仓分为如下几层进行简单介绍。
     
    3.CIF 层次架构
        CIF 层次架构(信息工厂)通过分层将不同的建模方案引入到不同的层次中,CIF 将数据仓库分为四层,如图所示:
    3.1 ODS(Operational Data Store)
        操作数据存储层:ODS 层中的数据全部来自于业务数据库,ODS 层的表格与业务数据库中的表格一一对应,就是将业务数据库中的表格在数据仓库的底层重新建立一次,数据与结构于业务系统完全保持一致。
        由于业务数据库(OLTP)基本按照 ER 实体模型建模,因此 ODS 层中的建模方式也是 ER 实体模型。
     
    3.2  DWD(Data Warehouse Detail)
        数据明细层:DWD 层要做的就是将数据进行 清洗、脱敏、转换、整合,在这层需要将 脏数据、状态定义不一致、命名不规范 等数据都会被处理。DWD 层应该是覆盖所有系统的、完整的、干净的、具有一致性的数据层。
        在 DWD 可能会用到 ER 或者维度模型。在 DWD 层会抽取出公共维度,也就是说 DWD 层是一个非常规范的,高质量的,可信的数据明细层。
     
    3.3 DWS(Data Warehouse Service)
        服务数据层(公共汇总层):DWS 层为公共汇总层,会进行轻度汇总,粒度比明细数据稍粗,会针对度量值进行汇总,目的是避免重复计算。
        往往在 DWS 层建立宽表。例如订单总金额,可能在原始数据中没有这个数据,进入 DWS 层后可以统计出订单总金额,避免重复地拿订单明细数据去计算。
        DWS 层建议使用维度建模,因为数据仓库的主要应用是进行数据分析。 
     
    3.4 DM(Data Market)
        数据集市层:DM 层为数据集市层,针对不同的主题进行统计报表的生成。例如订单主题、物流主题等。在 DM 完成报表或者指标的统计,DM 层已经不包含明细数据,是粗粒度的汇总数据,因此 DM 层会被当 成 BI 或者 OLAP 的底层模型。
       
     
     
    展开全文
  • 划分数据安全等级,公开、机密、秘密、绝密 制定访问控制方案,那些用户访问哪些数据 设计授予、回收、变更用户范文权限方法 添加对数据访问的审计功能。 可访问性 指的是用户访问和检索数据的能力 数据仓库最终...

    基本需求

    数据仓库的目的就是能够让用户方便地访问大量数据。
    允许用户查询和分析其中的业务信息。
    要求数据仓库是安全的、可访问的、自动化的。

    安全性

    适当的授权机制

    • 对于用户数据是只读的
    • 划分数据安全等级,公开、机密、秘密、绝密
    • 制定访问控制方案,那些用户访问哪些数据
    • 设计授予、回收、变更用户范文权限方法
    • 添加对数据访问的审计功能。

    可访问性

    指的是用户访问和检索数据的能力
    数据仓库最终用户通常是业务人员、管理人员、数据分析师
    他们对组织内的相关业务非常熟悉,对数据理解也很透彻,但不是IT专家。
    尽量友好和简单,使得没有技术背景的用户可以轻易查询到他们需要的数据。

    自动化

    狭义和广义
    狭义指的是数据仓库相关作业自动执行。
    广义指的是保证数据质量和一致性的前提下,加速数据仓库系统的开发周期的过程。

    整个数据仓库生命周期自动化,从对源系统分析到ETL到数据仓库建立、测试、文档化、可以帮助加快产品化进程。降低开发和管理成本。

    数据需求

    满足数据仓库的数据,确保数据准确性、时效性、和历史可追溯性的需求。

    准确性

    要想数据仓库实施成功,业务用户必须信任其中数据。
    ETL过程总之数据仓库的某个地方保留一份原始数据的复制。

    时效性

    数据仓库作为分析系统,一般以一天作为时间粒度比较常见。

    历史可追溯性

    能够辅助随时间变化的趋势分析。帮助理解业务事件与经营绩效之间的关系。

    展开全文
  • 数据仓库

    2020-12-28 21:06:50
    数据仓库概念创始人在《建立数据仓库》一书中对数据仓库的定义是:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、数据集成的(Integrated)、相对稳定(非易失)的(Non-Volatile)、反映历史变化...
  • 技术人员的等级划分和资质要求

    千次阅读 2020-03-18 22:32:44
    针对招投标公司对实际业务开发需求中的人才配备,做出如下技术人员资质等级要求描述,如果不知道自己目前处于哪个等级,或者想成为哪个等级的人才,就往下看吧!收藏是点赞的3倍,整理不易,给个免费的小爱心吧 以下...
  • Dragon's Life 坚持,完成每一个目标! 目录视图 摘要视图 订阅 征文 | 从高考,到程序员 深度学习与TensorFlow入门一课搞定!...Maven详解之仓库------本地仓库、远程仓库
  • 数据仓库理论

    2020-09-13 14:15:26
    数据仓库:英文Data WareHouse,数据仓库是面向主题,为分析数据而设计的,是一个各种数据(包括历史数据和当前数据)的中心存储系统,主要服务于商业智能(也就是BI)和企业决策管理。 商业智能:指用现代数据...
  • <转>数据仓库中维度的分类

    千次阅读 2017-01-23 16:33:00
    数据仓库中维度的分类 http://czmmiao.iteye.com/blog/1827082 博客分类: DataWarehouse 维度 维度在数据仓库中主要对事实指标进行过滤和重新组织提供指导。可以将用户对事实的...
  • 1、 从事建筑设计业务6年以上,独立承担过不少于5项工程等级为一级或特级的工程项目设计并已建成,无设计质量事故。 2、 单位有较好的社会信誉并有相适应的经济实力,工商注册资本不少于100万元。 3、 单位...
  • 数据仓库相关知识

    2020-07-11 22:37:22
    1.数据仓库的基本概念 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...
  • 浅谈企业数据仓库

    2020-03-15 15:58:32
    数据仓库
  • 数据仓库研发规范

    2021-01-28 14:01:35
    数据仓库研发规范数据仓库研发规范概述阶段规划角色职责数据仓库研发规范整体流程需求阶段首次需求流程迭代需求流程设计阶段开发阶段测试阶段发布阶段运维阶段背景信息操作步骤 数据仓库研发规范概述 将为您介绍数据...
  • harbor和docker 私有仓库

    2018-10-11 23:18:10
    介绍:vmware harbor是docker registry的加强版,支持图形界面,支持用户权限管理、等级划分、访问控制、活动监控、支持中文、支持yong于特性(镜像高可用,可以指定关键镜像高可用)。 安装条件: ![在这里...
  • 数据仓库需求基本需求1. 安全性2. 可访问性3. 自动化数据需求1. 准确性2. 时效性3.历史可追溯性参考资料 基本需求 数据仓库的目的就是能够让用户方便地访问大量数据,允许用户查询和分析其中的业务信息。这就要求...
  • 数据仓库面试

    2021-04-09 09:51:46
    2. 提炼业务模型、总线矩阵、划分主题域 3.定制规范,如命名规范、开发规范、流程规范 4.数仓架构分层 以阿里巴巴OneData建设为例:一般分为操作数据层(ODS:Operational Data Store)、公共维度模型层(CDM)...
  • 逻辑架构、技术架构、分层设计、主题划分、方法论 命名规范 各层级命名、任务命名、表命名、字段命名、指标命名等 模型规范 建模方法、建模工具、血缘关系、维度退化、一致性维度、元数据管理 开发规范 脚本...
  • 表的分类 1、实体表 实体表,一般是指一个现实存在的业务对象。 比如用户,商品,商家,销售员等等。 用户表: 用户id 姓名 生日 性别 邮箱 用户...
  • 数据仓库原理 多数据源问题 多数据源 数据仓库和数据挖掘的数据通常来自多种数据库或计算机应用系统或数据文件、web页面 多数据源在集成的问题 数据不一致:数据的不一致性主要指数据之间的矛盾性和不相容性。如...
  • 数据仓库常见建模方法与建模实例演示

    万次阅读 多人点赞 2020-04-14 15:52:09
    1.数据仓库建模的目的? 为什么要进行数据仓库建模?大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据,以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑 访问性能:能够快速...
  • 建设期(数仓分层、主题域划分、权限设计、数据字典、任务等级) 成熟期(维度建模VS宽表、重新设计DW分层、命名规范、计算引擎进化) 三、有赞数仓还在进化 消除重复计算 数仓的价值 原文地址:戳↓ ...
  • 第二章 生产(厂房)和储存物品(仓库)的火灾危险性分类、 为了评价厂房,仓库,先明确里面的东西的危险性 第一节 生产的火灾危险性分类 一、评定物质火灾危险性的主要指标 气体,评定指标:爆炸极限范围、...
  • 数据仓库的构建

    2021-07-26 09:54:35
    数据仓库的定义 关于数据仓库,在维基百科中将它定义为用于报表和数据分析的系统,是商务智能 Business Intelligence 的核心部分。在数据仓库诞生之初,它只被设计成面向管理层所需要的决策支持系统,并不对业务方...
  • 数据仓库规范定义

    2020-09-02 22:04:23
    规范定义指以维度建模为理论基础,构建总线矩阵,划分和定义数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标 经验总结:1,数据字典 2,统一字段,性别、时间戳 3,字段池 4,简写...
  • 通过对物流仓库建筑进行防火类别划分,具体分析了物流仓库的火灾危险性,提出了物流仓库在消防安全布局、建筑耐火等级及防火分区划分、安全疏散出口设置、消火检系统、自动喷水灭火系统、火灾自动报警系统、排烟排热...
  • 建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程,是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步,也是发展数据化管理的重要基础。数仓的知识市面上的书籍和文章不少,但是实际实施依据行业不同,企业核心诉求不同,从...
  • 1.数据仓库概要1.1.数据仓库起因在建设数据仓库之前,数据散落在企业各部门应用的数据存储中,它们之间有着复杂的业务连接关系,从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网:结构上错综复杂,却又四通八达...
  • 数据仓库架构和建设方法

    千次阅读 2019-04-18 10:32:29
    1.数据仓库概要 1.1.数据仓库起因      在建设数据仓库之前,数据散落在企业各部门应用的数据存储中,它们之间有着复杂的业务连接关系,从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网:结构上错综复杂,却又...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 7,349
精华内容 2,939
关键字:

仓库等级分类