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- 大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表維度表 內(nèi)容精選 換一換
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Greenplum 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum來(lái)自：百科大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析來(lái)自：百科
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TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。來(lái)自：百科▲點(diǎn)擊放大查看 04 聯(lián)通表格，數(shù)據(jù)可視 班主任面向的學(xué)生體量龐大，待表單收集完成后，做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析又是一個(gè)耗時(shí)耗力的大工程。 石墨表單結(jié)合了表格的強(qiáng)大功能，將表單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程變得像使用表格一樣高效順暢。以「課程反饋」表單為例，提交后的表單數(shù)據(jù)會(huì)以表格的形式實(shí)時(shí)顯示在「數(shù)據(jù)匯總」欄；來(lái)自：云商店
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本文全是干貨，讀完約3分鐘，歡迎收藏/轉(zhuǎn)發(fā) 01 使用表頭生成表單，輕松且快 利用已有表格生成表單，快速收集信息 有時(shí)候大家需要根據(jù)已有表格去收集新的信息，比如花名冊(cè)需要新人填寫(xiě)，各種信息統(tǒng)計(jì)、人員登記想根據(jù)已有表格信息收集新數(shù)據(jù) 小獴向你推薦「使用表頭生成表單」 簡(jiǎn)單3步，即可套用表格生成表單 Step 1：在頂部協(xié)作-關(guān)聯(lián)表單中，點(diǎn)擊生成來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科![]()
文檔遭遇違規(guī)篡改，無(wú)法溯源操作記錄 數(shù)據(jù)慘遭惡意泄露，無(wú)法追蹤泄密人員 WPS云文檔系統(tǒng)(SaaS版)圍繞上述常見(jiàn)企業(yè)文檔安全問(wèn)題，提供了7大文檔安全相關(guān)功能，幫助企業(yè)輕松實(shí)現(xiàn)備份恢復(fù)，追溯責(zé)任人。 01 誤刪誤改，一鍵復(fù)原 恢復(fù)歷史版本 文檔內(nèi)容被誤改如何恢復(fù)？ 查找歷史版本，一秒恢復(fù)正確版本內(nèi)容。來(lái)自：云商店![]()
交通卡口通行車(chē)輛分析 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車(chē)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(chē)輛精確查詢和車(chē)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(chē)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(chē)輛精確查詢和車(chē)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(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(lèi)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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，表格大神最常用這 5 個(gè)函數(shù) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，表格大神最常用這 5 個(gè)函數(shù) 時(shí)間：2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實(shí)用函數(shù)，學(xué)會(huì)了，數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻來(lái)自：云商店![]()
除此之外，我們還會(huì)經(jīng)常遇到多表合并或者從其他表格引用數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，如果復(fù)制粘貼的話，不僅工作量大，還非常容易出錯(cuò)。 此時(shí)，石墨表格的「合并工作表」和「跨表格引用」功能就能很好地發(fā)揮作用。 「合并工作表」能夠?qū)⒁粡?span style='color:#C7000B'>表格中的不同 sheet，或者不同表格中的不同 sheet，匯總到一張總表?！缚?span style='color:#C7000B'>表格引用」來(lái)自：云商店![]()
同樣，我們?cè)谑謾C(jī)上查看數(shù)據(jù)時(shí)，也可以在「工具」中打開(kāi)「醒目模式」，聚焦目標(biāo)數(shù)據(jù)。 02 一起填表，「團(tuán)結(jié)」的力量 當(dāng)需要很多人同時(shí)填一份表時(shí)，怎么做最快最省時(shí)？線下打印一張表輪流寫(xiě)？組織者單獨(dú)給每個(gè)人發(fā)電子表填寫(xiě)再收集？都太費(fèi)時(shí)費(fèi)力了，不如一起填！ 舉個(gè)例子，工作族經(jīng)常要寫(xiě)周報(bào)，團(tuán)隊(duì)成員都需來(lái)自：云商店![]()
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(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計(jì)算，窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢(qián)系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹來(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![]()
在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián)，反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫(kù)能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來(lái)自：百科![]()
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(mǎi)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(mén)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![]()
支持權(quán)限管理：可以根據(jù)不同用戶的權(quán)限配置不同類(lèi)型的駕駛艙和報(bào)表，保證數(shù)據(jù)的安全性。5. 支持自定義函數(shù)和報(bào)表刷新：可以通過(guò)JavaScript自定義函數(shù)調(diào)用和URL參數(shù)傳遞，以及自定義報(bào)表刷新頻率，滿足個(gè)性化需求。6. 提供靈活的報(bào)表設(shè)計(jì)和布局：可以通過(guò)可視化的拖拽操作進(jìn)行報(bào)表設(shè)計(jì)，支持復(fù)雜頁(yè)面的編輯和布局自定義。7來(lái)自：專(zhuān)題![]()
es成為容器編排的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)之后，打造另一殺手锏級(jí)別的技術(shù)，成為服務(wù)網(wǎng)格的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。 Google與IBM大廠的加持，在資源及影響力層面遠(yuǎn)非Buoyant可比擬的。 眾多廠商參與Istio社區(qū)，共同推進(jìn)繁榮。 從企業(yè)級(jí)可用的1.1版本之后，社區(qū)每隔3個(gè)月發(fā)布一個(gè)大版本。 成立Steering來(lái)自：百科![]()
登錄成功后，將彈出“最近登錄活動(dòng)”提示框，表示Data Studio已經(jīng)連接到數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶即可在Data 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 面來(lái)自：百科
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