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數(shù)據(jù)存儲(chǔ)創(chuàng)新：利用MongoDB構(gòu)建公司監(jiān)控電腦軟件的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

樣就確保了監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)定期地被提交到大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。 通過(guò)利用MongoDB構(gòu)建公司監(jiān)控電腦軟件的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，我們能夠靈活地存儲(chǔ)各種監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，并通過(guò)定時(shí)任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提交。這種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案為公司提供了強(qiáng)大的分析工具，幫助他們更好地監(jiān)控和優(yōu)化電腦軟件的性能。 本文參考自：https://www

傳統(tǒng)BI項(xiàng)目與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)其實(shí)更多的聚焦于分析層，但是整個(gè)BI項(xiàng)目的核心之一。分析層包括了對(duì)商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對(duì)可視化數(shù)據(jù)的展現(xiàn)要求，也要根據(jù)數(shù)據(jù)集市中數(shù)據(jù)分布、容量、業(yè)務(wù)種類多樣性來(lái)綜合設(shè)計(jì)。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲(chǔ)基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)聚合、清洗、分類以及映射過(guò)得clean

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái) ‖ 你分清了嗎?

據(jù)存儲(chǔ)的概念被造出來(lái)，魚龍混雜。今天我們先來(lái)說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)區(qū)別。1605255525339086995.png概念上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：企業(yè)級(jí)的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè) D2V（Data to Value）的能力。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：一個(gè)相對(duì)具體的功能概念，是存儲(chǔ)和管理一個(gè)或多個(gè)

解密華為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品GaussDB(DWS)

從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)例起步，以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源，按需開支。DWS讓您能夠輕松完成從項(xiàng)目概念到生產(chǎn)部署的整個(gè)過(guò)程。通過(guò)使用 DWS Console，您不需要安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件，也不需要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器，就可以在幾分鐘之內(nèi)獲得高性能、高可能的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群。穩(wěn)定可靠 

中國(guó)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，雙第一

和咨詢公司IDC正式發(fā)布 《中國(guó)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)跟蹤報(bào)告-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)Add-on》報(bào)告 華為云GaussDB(DWS) 憑借領(lǐng)先的技術(shù)和優(yōu)異的市場(chǎng)表現(xiàn) 榮獲“雙第一” IDC在報(bào)告中指出：“華為云作為國(guó)內(nèi)較早布局數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的廠商，線上線下全面布局，并

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB 200【入門篇】

軟件1. GaussDB 200 軟件和文檔下載指南https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-62815-1-1.html2. Data Studio 下載https://support.huawei.com/enterprise/zh/c

列存數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)怎樣更高效

很多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品都采用了列式存儲(chǔ)。如果數(shù)據(jù)表的總列數(shù)很多而計(jì)算涉及的列很少，采用列存就只讀取需要的列即可，能夠減少硬盤訪問(wèn)量，提高性能。特別是數(shù)據(jù)量非常大時(shí)，硬盤掃描和讀取的時(shí)間占比很大，這時(shí)候列存的優(yōu)勢(shì)會(huì)很明顯。 那么，是不是只要用了列存就一定能做到性能最佳呢？我們來(lái)看看，列式存儲(chǔ)在哪些方面還可以做的更高效。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案對(duì)比

數(shù)據(jù)庫(kù)-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)-數(shù)據(jù)湖

湖倉(cāng)發(fā)展歷程經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的深入闡述和比較，數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的兩條不同演進(jìn)路線，有各自特有的優(yōu)勢(shì)和局限性。數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一個(gè)面向初創(chuàng)用戶友好，一個(gè)成長(zhǎng)性更佳。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是否必須是一個(gè)二選一的選擇題？是否能有一種方案同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)湖的靈活性和云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的成長(zhǎng)性

7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DWS）

1.（單選）以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的敘述中，正確的是A. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于支持決策管理 正確B. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)源相對(duì)比較單一C. 存放在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一般是實(shí)時(shí)更新的A2.（單選）下列主流的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不包括：A. TeraDataB. GreemplumC. Oracle DatabaseD

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)知識(shí)筆記

數(shù)據(jù)是反映歷史變化的：主要表現(xiàn)三個(gè)方面，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨時(shí)間變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容，定時(shí)獲取OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)中變化的數(shù)據(jù)追加到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去； 隨時(shí)間變化不斷刪除舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含大量綜合數(shù)據(jù)會(huì)隔一段時(shí)間進(jìn)行抽樣處理等。 3、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模式 主要有星型模式、雪花模式、事實(shí)星型模式。 4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)詳細(xì)介紹（九.數(shù)據(jù)質(zhì)量）流程與工具

的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。 在線業(yè)務(wù)系統(tǒng)復(fù)雜多變，每次變更都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的變化。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，就需要考慮如何能將源端業(yè)務(wù)系統(tǒng)的變更，更高效地通知給數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維護(hù)人員。 首先，我們可以從人員管理入手，制定流程規(guī)范，要求前端業(yè)務(wù)變更發(fā)版上線前必須通知下游下游數(shù)倉(cāng)運(yùn)維人員。 其次，我們可以使用

數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的差別

索引等信息。廣義上講，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。 元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)的重要組成部分，元數(shù)據(jù)管理器是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的關(guān)鍵組件，貫穿數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建的整個(gè)過(guò)程，直接影響著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建、使用和維護(hù)。（1）構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要步驟之一是ETL。這

事務(wù)隔離級(jí)別與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模

Committed 或 Repeatable Read。 2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模（Data Warehouse Modeling） 概述 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)和模型的過(guò)程，旨在支持企業(yè)的決策支持和數(shù)據(jù)分析需求。常見的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型包括星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake

Snowflake：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的終極形態(tài)？

服務(wù)層解決了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)易用性的問(wèn)題，目前我還沒有看到任何一款數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品能夠幫用戶處理這么多的非功能性任務(wù)。即使是同為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的Azure Data Warehouse，需要的管理和運(yùn)維成本不可同日而語(yǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的進(jìn)化    Snowflake的架構(gòu)完美詮釋了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品的進(jìn)化史

Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之?dāng)?shù)據(jù)治理

訪問(wèn)日志）安全審計(jì)制定詳細(xì)的規(guī)則。為數(shù)據(jù)的合規(guī)使用制定規(guī)范，必須在合規(guī)范圍內(nèi)安全使用數(shù)據(jù)。3. 參考資料《大數(shù)據(jù)之路》《hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》