【技术实现步骤摘要】
数仓模型的管理方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及数仓模型领域,特别涉及一种数仓模型的管理方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]全球经济快速发展的今天,数据成几何倍增长,无论是跨国公司、企业还是政府机关,每天都会有大量的数据需要处理,这些数据往往分散在各个不同的应用系统下的不同类型数据库中,例如生产、销售、财务等数据,面对纷繁复杂的数据,如果没有数仓模型全生命周期管理措施,企业数据模型会野蛮生长。
[0003]相关技术中,典型的数据仓库建模方法为维度建模,维度建模是面向分析场景而生,针对分析场景构建数仓模型,重点关注快速、灵活的解决分析需求,同时能够提供大规模数据的快速响应性能,针对性强,主要应用于数据仓库构建和OLAP(Online Analytical Processing,分析型数据库)引擎底层数据模型。
[0004]然而,现有数仓模型治理过程中,由于模型基数大、复杂程度高,缺乏对数仓模型冷热程度、模型价值高低以及是否为僵尸模型的数据采集,并缺乏基于以上数据支撑下的智能化数仓模型全生命周 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数仓模型的管理方法,其特征在于,包括以下步骤:获取数仓查询事件数据,并基于所述数仓查询事件数据,得到数据仓库模型中的冷热模型数据和高低价值模型数据;基于所述数据仓库模型的全量模型数据、所述冷热模型数据和所述高低价值模型数据得到所述数据仓库模型的僵尸模型数据;以及根据所述冷热模型数据、所述高低价值模型数据和所述僵尸模型数据确定所述数据仓库模型的管理策略,并根据所述管理策略对所述数据仓库模型进行模型清理和/或成本管理。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述数仓查询事件数据,得到数据仓库模型中的冷热模型数据和高低价值模型数据,包括:基于所述数仓查询事件数据,按照至少一个预设时间周期对所述数仓模型的数据使用频率进行统计分析,得到所述数仓模型在所述至少一个预设时间周期的冷热程度排名;根据所述至少一个预设时间周期的冷热程度排名得到所述冷热模型数据,并根据所述至少一个预设时间周期的冷热程度排名和预设的数仓规划数据对所述数据仓库模型进行高低价值打分,得到所述高低价值模型数据。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述数仓查询事件数据,按照至少一个预设时间周期对所述数仓模型的数据使用频率进行统计分析,包括:基于所述数仓查询事件数据和所述数仓模型,确定每个预设时间周期的周期时长和/或所述每个预设时间周期的数量;根据所述每个预设时间周期的周期时长和/或所述每个预设时间周期的数量对所述数仓模型的数据使用频率进行统计分析。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述数据使用频率包括查询次数、查询消耗时长和查询涉及数据量中的至少一种。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述数据仓库模型的全量模型数据、所述冷热模型数据和所述高低价值模型数据得到所述数据仓库模型的僵尸模型数据,包括:基于所述数据仓库模型的全量模型数据、所述冷热模型...
【专利技术属性】
技术研发人员:郁国勇,
申请(专利权)人:新奥新智科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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