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- 數(shù)據(jù)倉庫常用的多維數(shù)據(jù)模型 內(nèi)容精選 換一換
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安全可靠的在線 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點： 【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，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科保待注冊的域名尚未被他人注冊。確定了待注冊域名可用之后，需要完成域名的購買，包括服務(wù)選型、訂單確認(rèn)以及支付三個過程。 域名注冊服務(wù)實名認(rèn)證（可選） 在購買域名時，選擇了“已實名認(rèn)證”的信息模板。如果注冊域名的后綴類型不支持關(guān)聯(lián)信息模板的實名認(rèn)證狀態(tài)，則注冊完成后，域名的“服務(wù)狀態(tài)來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫常用的多維數(shù)據(jù)模型 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計算 云知識 OLAP的場景有哪些 OLAP的場景有哪些 時間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLAP 聯(lián)機分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。來自：百科權(quán)限管理 設(shè)置不同的訪問權(quán)限，以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離，進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。 數(shù)據(jù)建模 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型體系，通過規(guī)范定義和數(shù)據(jù)建模，自頂向下構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)分層體系，便于數(shù)據(jù)的流通、共享，提升數(shù)據(jù)使用效率。 文件加密 在遷移文件到文件系統(tǒng)時，數(shù)據(jù)集成支持對寫入云端的文件進(jìn)行加密。來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫常用的多維數(shù)據(jù)模型 更多內(nèi)容
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型數(shù)據(jù)庫的Schema數(shù)量和表的數(shù)量也都都是有限制的，在成本控制上面臨著較大挑戰(zhàn)。因此該方案適用于一些線下交付，單租形態(tài)的低代碼。 方案二： Meta+Data的寬表模型，將模型的定義轉(zhuǎn)化為寬表的模型存儲。該方案的優(yōu)勢在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型，不需要考慮因模型變化導(dǎo)致的DDL語來自：百科![]()
邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說，這種轉(zhuǎn)換要符合關(guān)系數(shù)據(jù)模型的原則，得到的就是邏輯數(shù)據(jù)模型。 這個階段主要的工作就是確定關(guān)系模型里面的屬性和碼（或者說主鍵）。來自：百科![]()
來自：專題![]()
網(wǎng)絡(luò)隔離，提供安全、隔離的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。安全組用來實現(xiàn)安全組內(nèi)和安全組間的訪問控制，用戶可以自定義安全組規(guī)則來實現(xiàn)對CloudTable的訪問控制。 表格存儲服務(wù) CloudTable 表格存儲服務(wù) (CloudTable)是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服務(wù)，集成來自：百科![]()
利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價值： 數(shù)據(jù)處理耗時從1天降至3個小時； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用，同時將可分析維度從2-3個擴展為5-10個，擴充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來自：百科![]()
生產(chǎn)行業(yè)物料種類多、相關(guān)業(yè)務(wù)復(fù)雜。隨著生產(chǎn)制造行業(yè)的數(shù)字化水平不斷提高，不少企業(yè)上線了各種專業(yè)系統(tǒng)來進(jìn)行物料管理。 為了助力生產(chǎn)行業(yè)進(jìn)一步實現(xiàn)物料的精細(xì)化、動態(tài)化管理，泛微OA無縫集成各類專業(yè)系統(tǒng)，OA流程貫穿了物料管理、使用的各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了自助式、流程化的數(shù)據(jù)收集工作，讓物料數(shù)據(jù)的收集、變更、調(diào)整更加靈活，準(zhǔn)確性、及時性得以保障。來自：云商店![]()
ElasticSearch分布式全文檢索服務(wù) 第13章 Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 第14章 華為大數(shù)據(jù)解決方案 華為云 面向未來的智能世界，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，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分，數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計算機技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計算機新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫和其他計算機技術(shù)交叉結(jié)合，是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫新技術(shù)。 通用數(shù)來自：百科![]()
5系列課程。本課程主要介紹華為數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)的高級語法知識，包括基本的 數(shù)據(jù)類型、常用的函數(shù)、操作符和查詢語句，用戶自定義函數(shù)和存儲過程；以 及其分布式執(zhí)行引擎的相關(guān)內(nèi)容，包括分布式執(zhí)行中涉及的核心算子、分布式 執(zhí)行的框架組成、分布式執(zhí)行計劃的查看方法、查詢的執(zhí)行方式等。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
各行各業(yè)優(yōu)秀企業(yè)是如何應(yīng)用八神 ERP的？一起來看看具體的場景。 盈利分析 降低成本 成本效益高 盈利分析 這款八神ERP產(chǎn)品通過信息集成共享和業(yè)務(wù)溝通的順暢性，能夠減少各種數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和查詢時間，提高企業(yè)的市場競爭力。同時，它還能夠追溯各種業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的管理細(xì)節(jié)，實現(xiàn)成本核算的準(zhǔn)時清晰。這些功能的實現(xiàn)，使得企來自：專題![]()
Cassandra接口是一款基于華為自研的計算存儲分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫。在華為云高性能、高可用、高可靠、高安全、可彈性伸縮的基礎(chǔ)上，提供了一鍵部署、快速備份恢復(fù)、計算存儲獨立擴容、監(jiān)控告警等服務(wù)能力。 GeminiDB Cassandra接口是一款基于華為自研的計算存儲分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫。在華為來自：專題![]()
組件中都可以看到它的身影。 可能大家都認(rèn)為，它的用法就是用來刷格式。但是你若這樣認(rèn)為，那就太小瞧它了！今天，就來看看 WPS 表格中的格式刷的完整用法吧！ 01 最基礎(chǔ)的用法：復(fù)制格式 格式刷最基礎(chǔ)的用法就是：復(fù)制格式。它可以快速將選中的文字段落、單元格中的格式應(yīng)用到其他內(nèi)容中。來自：云商店![]()
庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點： Teradata成本高，一體機封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控;來自：百科![]()
接引入公共的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的即時復(fù)用。此外，還提供在數(shù)據(jù)模型的文檔頁面直觀查看所有引用該模型的API及其它模型，從而加深了模塊間透明度，促進(jìn)了設(shè)計的一致性和維護(hù)的便利性。 公共響應(yīng) 公共響應(yīng)，默認(rèn)遵循“application/json”格式，旨在提供統(tǒng)一且規(guī)范的返回結(jié)果。來自：專題![]()
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領(lǐng)域。 多模接口 兼容MongoDB接口 支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越的優(yōu)勢。適用于具有高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)存儲擴容的互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景 兼容Cassandra接口 支持寬列數(shù)據(jù)模型?；谟嬎愦鎯Ψ蛛x的分布式架構(gòu)，使其擁有超強寫入性能，適用于IoT、實時推薦、金融反欺詐檢測等場景來自：百科![]()
用傳統(tǒng)的FS-LDM方式建模，將會面臨靈活性差、周期長、成本高的問題。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶，往往要求數(shù)據(jù)平臺要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過開放的數(shù)據(jù)格式，幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層，結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件，進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)來自：百科
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