所设计的四个表、两个存储过程的结构，如下图所示，来完成这一自动校验方案。

大型企业由于业务数据巨多，尤其金融领域，需要进行复杂的计算、加工，最终得到易于分析决策、大小合适的数据形态，且还要求便于回溯查询。因此，数据仓库应运而生，对应这一需求，以下以GreenPlum产品为例。但是，数据仓库的结构是什么样？或者说，如何将业务系统的数据有序放进GreenPlum数据库中，然后实现有序加工，最终并有效管理这整一个过程呢？

以一个账目数据的“T+1”的批处理链路为例，在实际生产中，从src→dwd中，往往不会使用数据行的插入日期来识别待处理的数据，如下所示，使用一个业务的日期列，如会计日期，来固定选取“上月第一天~前一天”的所有数据进行加工，至于其中（与前一天跑批比较）的重复加工的数据，在后续与结果表的关联中做去重处理，然后插入结果表，作为新的一个批次的数据。一个常规的做法是，每天凌晨加工前一天进入到src层的数据时

所设计的四个表、两个存储过程的结构，如下图所示，来完成这一自动校验方案。

如图所示，我本地安装的永洪个人桌面版10中，本身是有填报参数的，可以支持你直接上传一个表格，将其中数据显示在该表格组件内，然后设置按钮，写上脚本，将数据直接写入到数据库。但是显然，这个功能要花钱的，并且，我之前安装的个人桌面版9，也是同样如此。所以，我现在使用的企业购买的9.4.3.2b版本中，没有该功能，似乎也很合理，官方社区上有人回答说，是需要单独买的。所以，这里我不使用填报参数组件，尽管我之