数据仓库【八】：三范式与反范式
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。大数据生态中，各类强大的查询引擎层出不穷，相对廉价的磁盘和分布式技术，也让数据冗余变得可接受甚至更加方便。
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数据仓库【七】：维度表
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”。维度表包含了事实表中指定属性的相关详细信息，最常用的维度表有日期维度、城市维度等。
数据仓库【六】：事实表
事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。
数据仓库【五】：通用的数据仓库分层方法
数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说明，或缺少可落地实施的方案，或缺少具体的示例说明。
数据仓库【四】：四种常见数据模型
维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。
数据仓库【三】：基本概念
众所周知，做数据分析、BI建设，都离不开数据仓库建设，数仓建设的本质目的是支撑分析决策。今天跟着我来学学数据仓库的基础知识
数据仓库【二】：数据库、数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖到底是什么？
层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
数据仓库【一】：数据仓库的8个发展阶段
数据仓库的8个发展阶段：概念、萌芽、集成、确立、数据集市、争吵与混乱、合并
为Ubuntu 22.04设置静态IP（NetPlan）
使用NetPlan工具，为Ubuntu 22.04设置静态IP
Docker Desktop WSL 2 backend
Windows Subsystem for Linux (WSL) 2 introduces a significant architectural change as it is a full Linux kernel built by Microsoft, allowing Linux distributions to run without having to manage Virtual Machines. With Docker Desktop running on WSL 2, users can leverage Linux workspaces and avoid having to maintain both Linux and Windows build scripts. In addition, WSL 2 provides improvements to file system sharing, boot time, and allows access to some cool new features for Docker Desktop users.