- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三種數(shù)據(jù)模型 內(nèi)容精選 換一換
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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,也使我們的客戶能夠在購(gòu)買時(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)品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 成本效益高來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自:百科
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規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊,承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能,提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能,有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量,有效支撐經(jīng)營(yíng)決策。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)環(huán)境,降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻,幫助用戶快速構(gòu)建大來(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
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MRS 架構(gòu)介紹 MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)來(lái)自:專題
邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)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(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō),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(gè)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(shuō)主鍵)。來(lái)自:百科
5系列課程。本課程主要介紹華為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)的高級(jí)語(yǔ)法知識(shí),包括基本的 數(shù)據(jù)類型、常用的函數(shù)、操作符和查詢語(yǔ)句,用戶自定義函數(shù)和存儲(chǔ)過(guò)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(jì)劃的查看方法、查詢的執(zhí)行方式等。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)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(lái)自:百科
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮,數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合,是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一個(gè)顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)。 通用數(shù)來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理著重建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語(yǔ)言,L1到L5數(shù)據(jù)層級(jí)業(yè)務(wù)對(duì)象的定義是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的載體,并對(duì)應(yīng)發(fā)布包括L1到L5數(shù)據(jù)層級(jí)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。各業(yè)務(wù)對(duì)象對(duì)應(yīng)物理實(shí)現(xiàn)的IT系統(tǒng)需發(fā)布相應(yīng)的數(shù)據(jù)字典并進(jìn)行數(shù)據(jù)源認(rèn)證。而對(duì)于梳理出來(lái),但沒(méi)有落IT系統(tǒng)的業(yè)務(wù)對(duì)象,需在后繼的開(kāi)發(fā)中進(jìn)行數(shù)字化落地。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)來(lái)自:專題
庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自:百科
對(duì)象存儲(chǔ)OBS 的大數(shù)據(jù)分析 云硬盤的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)象存儲(chǔ) OBS 的線 視頻點(diǎn)播 彈性文件的文件共享 云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng),與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用,能夠大幅降低成本,并根據(jù)需求調(diào)整規(guī)模和提高創(chuàng)新速度幫助企業(yè)簡(jiǎn)單便捷的管理大數(shù)據(jù)來(lái)自:專題
四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化的效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來(lái)自:百科
支持統(tǒng)一管理在腳本開(kāi)發(fā)和作業(yè)開(kāi)發(fā)使用到的file、jar、archive類型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度,周期調(diào)度支持分鐘、小時(shí)、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類型的任務(wù)混合編排,高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過(guò)幾百個(gè)應(yīng)用的檢驗(yàn)。 運(yùn)維監(jiān)控 支持對(duì)作來(lái)自:百科
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