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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的事實(shí)表 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自：百科ussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計(jì)算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性；來(lái)自：百科
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PP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶(hù)帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶(hù)可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自：百科更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶(hù)將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說(shuō)明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買(mǎi)來(lái)自：百科
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Service）工具將遠(yuǎn)端服務(wù)器上的數(shù)據(jù)導(dǎo)入GaussDB(DWS)中的辦法，幫助您學(xué)習(xí)如何通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入的方法。 【查看更多詳情】 教程：導(dǎo)出ORC數(shù)據(jù)到 MRS GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)支持通過(guò)HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至MRS，通過(guò)外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信來(lái)自：專(zhuān)題![]()
加額外描述。 通過(guò)數(shù)據(jù)地圖的血緣分析可以查看每個(gè)數(shù)據(jù)表的來(lái)源、去向，并查看每個(gè)表及字段的加工邏輯。 對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以從業(yè)務(wù)角度定義分類(lèi)或標(biāo)簽。 數(shù)據(jù)服務(wù)：提升訪問(wèn)查詢(xún)檢索效率 DAYU數(shù)據(jù)服務(wù)旨在為企業(yè)搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)總線，幫助企業(yè)統(tǒng)一管理對(duì)內(nèi)對(duì)外的API服務(wù)，支撐業(yè)務(wù)主題/畫(huà)來(lái)自：百科![]()
業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Par來(lái)自：百科![]()
master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的入口，接受客戶(hù)端連接及提交的SQL語(yǔ)句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時(shí)間； 降低開(kāi)發(fā)、運(yùn)維投入，成本下降50%； 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢(xún)慢或沒(méi)結(jié)果的問(wèn)題。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持T來(lái)自：百科![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)表類(lèi)型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu)，因?yàn)?span style='color:#C7000B'>事實(shí)表的維度展開(kāi)以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名，是在OLAP應(yīng)用中，尤其是報(bào)表系統(tǒng)中會(huì)經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中，保存度量值的詳細(xì)值或事實(shí)的表稱(chēng)為“事實(shí)表”，如銷(xiāo)售單日?qǐng)?bào)表； 維度表就是觀察該事物的角度（維度)，比如客戶(hù)角度，時(shí)間角度和產(chǎn)品角度。來(lái)自：百科![]()
降低成本 這款產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程都經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化，以降低成本。這不僅使我們能夠以更低的價(jià)格提供商品，也使我們的客戶(hù)能夠在購(gòu)買(mǎi)時(shí)節(jié)省更多的費(fèi)用。 盈利分析 我們對(duì)這款產(chǎn)品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款產(chǎn)品將為客戶(hù)帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 成本效益高來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)架構(gòu)支持流程、主題、碼表、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、關(guān)系建模表/實(shí)體、維度建模維度/事實(shí)表、業(yè)務(wù)指標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)、維度建模匯總表的導(dǎo)入導(dǎo)出。 數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 導(dǎo)入導(dǎo)出 / 數(shù)據(jù)架構(gòu)常見(jiàn)問(wèn)題 常見(jiàn)問(wèn)題 碼表和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)有什么關(guān)系？ 碼表由多條表字段的名稱(chēng)+編碼+數(shù)據(jù)類(lèi)型組成，碼表的表字段可以關(guān)聯(lián)到數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開(kāi)發(fā)人力，開(kāi)發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容P來(lái)自：百科![]()
Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語(yǔ)句。 好啦！通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的步驟就講到這里，如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的內(nèi)容，戳這里!!! 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
ht MRS也提供了豐富的組件： · 在多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)場(chǎng)景 大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 · 在多維分析場(chǎng)景 ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬表實(shí)時(shí)OLAP，單表支持1萬(wàn)多列，萬(wàn)億行數(shù)據(jù)。 · 在時(shí)序分析方面 專(zhuān)業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)IoTDB提供“來(lái)自：百科![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶(hù)痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶(hù)本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢(xún)性能下降； 【業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
指標(biāo)是衡量目標(biāo)總體特征的統(tǒng)計(jì)數(shù)值，是能表征企業(yè)某一業(yè)務(wù)活動(dòng)中業(yè)務(wù)狀況的數(shù)值指示器。指標(biāo)一般由指標(biāo)名稱(chēng)和指標(biāo)數(shù)值兩部分組成，指標(biāo)名稱(chēng)及其涵義體現(xiàn)了指標(biāo)質(zhì)的規(guī)定性和量的規(guī)定性?xún)蓚€(gè)方面的特點(diǎn)，指標(biāo)數(shù)值反映了指標(biāo)在具體時(shí)間、地點(diǎn)、條件下的數(shù)量表現(xiàn)。 度量 度量是用于衡量業(yè)務(wù)狀況的可量化的數(shù)值表現(xiàn)，通常來(lái)自：百科
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