- 不固定表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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。本課程包含 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自:百科數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù),不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等),實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析,支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析來(lái)自:百科
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來(lái)自:百科Pro涵蓋了整個(gè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)周期,包括事務(wù)進(jìn)程、分析、動(dòng)態(tài)模型、組件和布局等非功能操作。 5. 高精度圖表:這款軟件還增加了大量的新元素,如新元素瀏覽器,可以快速查找和使用,并驅(qū)動(dòng)模型的其他方面。它還擁有精簡(jiǎn)的圖表樣式,讓利益相關(guān)者都能輕松理解。 6. 強(qiáng)大的圖標(biāo)渲染引擎:SparxSystems Enterprise來(lái)自:專題
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3、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增量快,寫入并發(fā)高,擴(kuò)容成本與實(shí)施難度巨大。以某車廠100W輛車為例,每日新增數(shù)據(jù)2.8TB,半年數(shù)據(jù)存量0.5PB。 4、故障數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不固定,寫入并發(fā)大,業(yè)務(wù)查詢場(chǎng)景復(fù)雜。 解決方案: 產(chǎn)品豐富 華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù)包含:GaussDB系列產(chǎn)品、MySQL、PostgreSQL、 DDS ,滿足客戶多種數(shù)據(jù)庫(kù)使用場(chǎng)景;來(lái)自:百科
交通卡口通行車輛分析 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。來(lái)自:專題
GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自:百科
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來(lái)自:百科
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