springboot整合redis异常汇总1、redis.maxIdle=300 连接池的最大数据库连接数 。
2、Spring Boot整合Redis我们需要添加依赖的jar包，spring-boot-starter-data-redis中包含spring和redis相关的jar包，jedis作为redis的客户端也需要添加到工程中 ， Spring Boot的版本信息在父pom中已指定 ， 子模块中的spring相关的jar包无需另外指定 。
3、Redisson的Github地址： https：//github.com/redisson/redisson/wiki/Table-of-Content 基于Redis的Redisson分布式可重入锁RLock对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口 。
如何选择数据分析工具?所以，在选择数据分析工具时，最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标，使结果更具深度，这样才能满足用户的要求，才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义 。
Excel：作为最常见和基础的数据分析工具，Excel提供了丰富的功能和灵活性，可以进行数据清洗、筛选、计算和可视化等操作 。Python：Python是一种通用编程语言，拥有强大的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib 。
以下是一些常用的数据分析工具：Excel：Excel是最常用的数据分析工具之一，它可以进行数据清洗、数据转换、数据计算和数据可视化等操作 。Python：Python是一种高级编程语言 ， 它可以用于数据分析、机器学习、人工智能等领域 。
SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件 ， 是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多 。
产品能力 选购数据分析工具时产品的功能是否实能解决企业最关注的的问题，是否能覆盖更多行业，数据分析工具解决的是行业通用性的问题 ， 解决能力越强，产品越优秀 。
数仓建模分层理论数据有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知 。简单说就是使数仓整体看起来层次清晰、依赖关系直观 。
按照业务实际，数仓区分为ODS、DW、SCD、RPT层，DIM维度层会贯穿所有层使用，为方便后台查询会放到RPT层 。ODS层存放的是从业务源系统同步过来的数据，表名增加【ODS_业务简写_】前缀，表结构和数据结构保持与源系统一致 。
数仓分层用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量的冗余数据 。数据分层是数据仓库设计中一个十分重要的环节，良好的分层设计能够让整个数据体系更容易被理解和使用 。
本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述 ， 并举一个示例以加深对相关概念的理解 。维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典 。
常规来说，数仓的建设是按照数仓分层模型开发的 。也有会按照业务线来分层 ， 在各自业务线下重新分层，单独开发的 。
【redis操作方法 redis方法汇总】首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么 是偏向于整合各系统数据，为数据分析决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？如果是前者 ， 那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；如果是后者，一般会选择维度建模方法 。
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