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- 數(shù)據(jù)倉庫的維度和事實(shí)表 內(nèi)容精選 換一換
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對(duì) 數(shù)據(jù)倉庫 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 3.掌握建設(shè)技巧：結(jié)合商業(yè)應(yīng)用，了解并初步掌握維度模型的建設(shè)過程和步驟 4.了解DWS服務(wù)在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型方面的優(yōu)勢(shì)：掌握物理模型實(shí)現(xiàn)技巧以及數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)查詢方面的開發(fā)技能 課程大綱 第1章 DAY01.來自：百科備份狀況：全量備份、增量備份、備份頻率、備份保留時(shí)長。 -按關(guān)聯(lián)性 ·應(yīng)用與應(yīng)用之間的關(guān)聯(lián)性 應(yīng)用之間的依賴關(guān)系。 應(yīng)用之間的通訊端口矩陣。 ·應(yīng)用與基礎(chǔ)設(shè)施之間的關(guān)聯(lián)性 方法一：先發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施列表，再進(jìn)行應(yīng)用分組； 方法二：先梳理應(yīng)用列表，再按照每個(gè)應(yīng)用梳理基礎(chǔ)設(shè)施。 -按層次 ·梳理物理層，輸出物來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的維度和事實(shí)表 相關(guān)內(nèi)容
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PP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉庫和H來自：百科按需付費(fèi)：DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。 門檻低：您無需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)例起步，以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源，按需開支。 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來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的維度和事實(shí)表 更多內(nèi)容
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隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(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。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是來自：百科![]()
雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)表類型應(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)的表稱為“事實(shí)表”，如銷售單日?qǐng)?bào)表； 維度表就是觀察該事物的角度（維度)，比如客戶角度，時(shí)間角度和產(chǎn)品角度。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)質(zhì)量可以從完整性、有效性、及時(shí)性、一致性、準(zhǔn)確性、唯一性六個(gè)維度進(jìn)行單列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持?jǐn)?shù)據(jù)的清洗和標(biāo)準(zhǔn)化，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)生成清洗和標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)量規(guī)則，支持周期性的監(jiān)控和清洗。 圖5數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則體系 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理：360度全鏈路數(shù)據(jù)資產(chǎn)可視化 DAYU提供企業(yè)級(jí)的元 數(shù)據(jù)管理 ，厘清信息資產(chǎn)。數(shù)來自：百科![]()
具體時(shí)間、地點(diǎn)、條件下的數(shù)量表現(xiàn)。 原子指標(biāo)：原子指標(biāo)中的度量和屬性來源于多維模型中的維度表和事實(shí)表，與多維模型所屬的業(yè)務(wù)對(duì)象保持一致，與多維模型中的最細(xì)數(shù)據(jù)粒度保持一致。 衍生指標(biāo)：是原子指標(biāo)通過添加限定、維度卷積而成，限定、維度均來源于原子指標(biāo)關(guān)聯(lián)表的屬性。 復(fù)合指標(biāo)：由一個(gè)來自：專題![]()
-打包的端到端云服務(wù)方案 智能表+IoT平臺(tái)+抄表應(yīng)用的預(yù)集成打包云服務(wù)方案，幫助企業(yè)快速獲取即插即用的NB-IoT智能表具，易施工、易備貨；一站式IoT平臺(tái)快速實(shí)現(xiàn)設(shè)備集成和協(xié)議適配，可接入不同品牌、不同型號(hào)的表，規(guī)范表具全生命周期管理；強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析挖掘、人工智能和微服務(wù)架構(gòu)，深來自：百科![]()
DWS解決方案探討 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(dòng)，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，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，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 云桌面來自：百科![]()
存等）和被分配的數(shù)據(jù)。 節(jié)點(diǎn)之間不存在任何共享的計(jì)算資源或數(shù)據(jù)，因此也被稱為無共享(share-nothing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP數(shù)據(jù)倉庫為客戶的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算入口，上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況，做到了數(shù)據(jù)分庫分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是來自：百科![]()
用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更來自：百科![]()
LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
、Oracle和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS（MPP大規(guī)模并行處理集群） 一個(gè)DWS集群由多個(gè)在相同子網(wǎng)中的相同規(guī)格的節(jié)點(diǎn)組成，共同提供服務(wù)。集群的每個(gè)DN負(fù)責(zé)存來自：百科![]()
com/pricing.html#/dws信息為準(zhǔn)。 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(dòng)，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，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐來自：百科![]()
倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑科技，包括機(jī)器碼級(jí)別的向量計(jì)算，算子間和算子內(nèi)的并行，節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間并行，使用LLVM優(yōu)化編譯查詢計(jì)劃的本機(jī)代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的性能，為用戶帶來了更好的體驗(yàn)，解決了特定場景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB (DWS)服務(wù)即開即用 相比來自：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)庫能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來自：百科![]()
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另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，來自：百科
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