# 连接数据库
$ psql -d fgedudb -U fgedu
psql (9.4.26)
Type “help” for help.

fgedudb=>

# 创建话单事实表
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu.fact_cdr (
fgedudb(> cdr_id BIGINT,
fgedudb(> call_time TIMESTAMP,
fgedudb(> calling_number VARCHAR(20),
fgedudb(> called_number VARCHAR(20),
fgedudb(> call_duration INT,
fgedudb(> call_type VARCHAR(10),
fgedudb(> cell_id INT,
fgedudb(> tariff NUMERIC(10,2),
fgedudb(> create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
fgedudb(> ) DISTRIBUTED BY (cdr_id)
fgedudb-> PARTITION BY RANGE (call_time)
fgedudb-> (
fgedudb(> PARTITION p20260401 START (‘2026-04-01 00:00:00’) END (‘2026-04-02 00:00:00’),
fgedudb(> PARTITION p20260402 START (‘2026-04-02 00:00:00’) END (‘2026-04-03 00:00:00’),
fgedudb(> PARTITION p20260403 START (‘2026-04-03 00:00:00’) END (‘2026-04-04 00:00:00’)
fgedudb(> );
CREATE TABLE

# 创建用户维度表
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu.dim_subscriber (
fgedudb(> subscriber_id BIGINT PRIMARY KEY,
fgedudb(> msisdn VARCHAR(20),
fgedudb(> imsi VARCHAR(20),
fgedudb(> subscriber_type VARCHAR(20),
fgedudb(> tariff_plan VARCHAR(50),
fgedudb(> register_date DATE,
fgedudb(> province VARCHAR(50),
fgedudb(> city VARCHAR(50),
fgedudb(> create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
fgedudb(> ) DISTRIBUTED BY (subscriber_id);
CREATE TABLE

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# 话单数据处理流程

# 1. 数据加载
$ cat > /GreenPlum/scripts/load_cdr.sh << 'EOF' #!/bin/bash # load_cdr.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn CDR_FILE="/data/cdr/cdr_$(date +%Y%m%d).csv" # 使用gpload加载话单数据 gpload -f /GreenPlum/config/gpload_cdr.yaml echo "话单数据加载完成" EOF # 2. 数据转换 $ psql -d fgedudb << SQL -- 转换话单数据 INSERT INTO fgedu.dwd_cdr SELECT cdr_id, call_time, calling_number, called_number, call_duration, call_type, cell_id, tariff, CURRENT_TIMESTAMP AS etl_time FROM fgedu.ods_cdr WHERE call_time >= CURRENT_DATE;

— 更新统计信息
ANALYZE fgedu.dwd_cdr;
SQL

# 3. 数据汇总
$ psql -d fgedudb << SQL -- 按用户汇总通话时长 INSERT INTO fgedu.dws_subscriber_daily SELECT DATE(call_time) AS stat_date, calling_number AS msisdn, count(*) AS call_count, sum(call_duration) AS total_duration, sum(tariff) AS total_tariff FROM fgedu.dwd_cdr WHERE call_time >= CURRENT_DATE
GROUP BY DATE(call_time), calling_number;
SQL

# 输出日志：
INSERT 0 1000000

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# 用户行为分析案例

# 1. 场景描述
# – 用户数：1亿+
# – 日话单量：10亿条
# – 数据保留：3年
# – 查询响应：<30秒 # 2. 分析查询 # 用户通话行为分析 SELECT s.province, s.subscriber_type, COUNT(DISTINCT d.msisdn) AS active_users, SUM(d.call_count) AS total_calls, AVG(d.total_duration) AS avg_duration FROM fgedu.dws_subscriber_daily d JOIN fgedu.dim_subscriber s ON d.msisdn = s.msisdn WHERE d.stat_date BETWEEN '2026-04-01' AND '2026-04-07' GROUP BY s.province, s.subscriber_type ORDER BY s.province, s.subscriber_type; # 输出日志： province | subscriber_type | active_users | total_calls | avg_duration -----------+-----------------+--------------+-------------+-------------- 北京 | 4G | 500000 | 5000000 | 180.50 北京 | 5G | 300000 | 3000000 | 200.30 上海 | 4G | 450000 | 4500000 | 175.80 上海 | 5G | 280000 | 2800000 | 195.60 (4 rows) # 3. 性能优化 # - 分区裁剪 # - 索引优化 # - 并行查询 # - 资源管理 # 4. 应用效果 # - 查询响应时间：从分钟级降低到秒级 # - 数据处理能力：日处理10亿条话单 # - 分析效率：提升80% # - 运营决策：实时数据支持 from GreenPlum视频:www.itpux.com

运营商数仓技巧：

1. 模型设计
– 合理设计事实表
– 规范维度表设计
– 选择合适的分布键
– 合理设置分区

2. 数据加载
– 使用gpload批量加载
– 并行加载优化
– 数据压缩存储
– 增量加载策略

3. 查询优化
– 分区裁剪
– 索引优化
– 查询重写
– 资源队列管理

4. 系统管理
– 集群监控
– 性能调优
– 容量规划
– 高可用保障

5. 最佳实践
– 建立数据质量体系
– 完善监控告警
– 定期维护优化
– 持续改进优化

本文档介绍了GreenPlum运营商数仓实战的核心内容，包括运营商数仓模型设计、运营商数仓ETL、运营商数仓案例等，希望对大家有所帮助。