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  • 數據倉庫的星形設計 內容精選 換一換
  • 云知識 數據庫設計物理設計 數據庫設計物理設計 時間:2021-06-02 14:34:01 數據庫 數據庫設計物理設計階段是指,在用戶確認邏輯模型基礎上,以數據庫系統(tǒng)運行效率,業(yè)務操作效率,前端應用效率等因素為出發(fā)點對模型進行調整。面向物理實施過程具體細節(jié)。最終
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    按需付費:DWS按實際使用量和使用時長計費。您需要支付費率很低,只需為實際消耗資源付費。 門檻低:您無需前期投入較多固定成本,可以從低規(guī)格 數據倉庫 實例起步,以后隨時根據業(yè)務情況彈性伸縮所需資源,按需開支。 華為云 面向未來智能世界,數字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。
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  • 隨著IT、信息技術發(fā)展和進步,數據資源已經成為企業(yè)核心資源。整合數據資源,構建大數據平臺,發(fā)現數據價值,成為企業(yè)經營新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數據中快速挖掘“價值”,成為助力客戶實現預測性分析關鍵要素。 增強型ETL和實時BI分析 數據倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱角色,更是
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    開放(Open): 端到端開源:從需求收集、提交、架構變更到代碼,均開源 盡最大可能重用已有開源項目 靈活(Flexible): 不使用任何不可替代私有/商業(yè)組件 大量使用插件化方式進行架構設計與實現 可擴展(Scalable): 由多個相互獨立項目組成 每個項目包含多個獨立服務組件
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  • 數據倉庫的星形設計 更多內容
  • 華為云計算 云知識 邏輯設計常用方法 邏輯設計常用方法 時間:2021-06-02 10:26:53 數據庫 邏輯設計比較常用方式是使用E-R設計工具,IDEF1x方法來進行邏輯模型建設,常用ER圖表示法包括IDEF1x,IE模型Crow's foot ,UML類圖方式等。
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    面向未來的智能世界,數字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 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。 華為云官網立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產品,快速開啟云上之旅免費
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    隨著數據庫技術和分布式技術長足發(fā)展,數據倉庫也朝著分布式數據庫架構演進。目前比較流行分布式數據倉庫架構是MPP(Massive-Parallel Processing)架構。MPP架構特性如下: MPP架構數據倉庫一般由多個對等數據計算節(jié)點構成。 MPP架構數據倉庫數據被按照某
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    用熟悉SQL語言即可訪問所有數據。 實時交互分析 針對即時分析需求,分析人員可實時從大數據平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點,即可擴展系統(tǒng)數據存儲能力和查詢分析性能,可支持PB級數據存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數據倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱角色,更
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    華為云計算 云知識 數據庫設計概念 數據庫設計概念 時間:2021-06-02 09:23:33 數據庫 數據庫設計是指對于一個給定應用環(huán)境,構造優(yōu)化數據庫邏輯模式和物理結構,并據此建立數據庫及其應用系統(tǒng),使之能夠有效地存儲和管理數據,滿足各種用戶應用需求。 文中課程 更
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    華為云計算 云知識 數據庫設計困難 數據庫設計困難 時間:2021-06-02 09:37:09 數據庫 數據庫設計面臨主要困難: 1. 熟悉數據庫的人員缺乏業(yè)務知識和行業(yè)知識; 2. 熟悉業(yè)務知識,了解業(yè)務流程的人往往缺乏對數據庫產品了解,對數據庫設計流程也不熟悉; 3.
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    華為云計算 云知識 數據倉庫DWS動手實踐 數據倉庫DWS動手實踐 時間:2021-03-05 15:22:50 數據倉庫 數據倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠在線數據倉庫服務,為用戶提供海量數據存儲、挖掘和分析能力。
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    白皮書 協(xié)同管理是企業(yè)一種治理思想和方法,它聚焦于組織內及組織間人、信息、資源和環(huán)境協(xié)同發(fā)展,以組織行為管理和績效為主要方向,幫助組織內部提高管理效率和規(guī)范化程度,實現組織協(xié)作效率最大化,也就是組織效率最大化。 協(xié)同管理軟件是融合協(xié)同管理思想和前沿信息技術企業(yè)級管理軟件,秉
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    le和Teradata處理。應用只需做少量改動即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應用程序通過標準JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS(MPP大規(guī)模并行處理集群) 一個DWS集群由多個在相同子網中相同規(guī)格節(jié)點組成,共同提供服務。集群每個DN負責存儲數據,其
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    //www.cqfng.cn/pricing.html#/dws信息為準。 華為云 面向未來智能世界,數字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    數據庫設計目標是什么 數據庫設計目標是什么 時間:2021-06-02 09:39:43 數據庫 數據庫設計目標,是為用戶和各種應用系統(tǒng)提供一個信息基礎設施和高效運行環(huán)境。 高效運行環(huán)境包括: 數據庫數據存取效率; 數據庫存儲空間利用率; 數據庫系統(tǒng)運行管理效率。
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    華為云計算 云知識 數據庫設計需求分析要求 數據庫設計需求分析要求 時間:2021-06-02 09:51:13 數據庫 在做數據庫設計需求分析時,需要: 1. 了解現有系統(tǒng)運行概況; 2. 確定新系統(tǒng)功能要求; 3. 收集能夠實現目標的基礎數據及相關業(yè)務流程。 文中課程
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    在結構化數據表里。數據表之間相互關聯,反映客觀事物間本質聯系。數據庫能有效地幫助一個組織或企業(yè)科學地管理各類信息資源。 數據倉庫和數據庫主要區(qū)別: 1、數據庫是面向事務設計數據倉庫是面向主題設計。 2、數據庫一般存儲在線交易數據,數據倉庫存儲一般是歷史數據。 3、數
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    ataSQL語法進行了兼容性增強,在很多場合都可以替代國外同類型產品。我們數據倉庫服務工程師重點設計實現了基于行列混存數據倉庫內核,在支持海量數據快速分析同時也很好地兼顧了業(yè)務運作系統(tǒng)對數據增刪改需求。引入了自研基于代價查詢優(yōu)化器,以及當前數據倉庫系統(tǒng)所流行一些黑
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    另一方面如果鎖住了多張表,又會阻擋數據庫表單更新事務,造成業(yè)務延時甚至中斷。 解決方案 數據倉庫主要適用于企業(yè)數據關聯和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數據背后商業(yè)情報供決策者參考。這里數據發(fā)掘主要指涉及多張表大范圍數據聚合和關聯復雜查詢。 使用數據倉庫,通過某個數據轉換(ETL)過程,業(yè)務運營數
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    產品云原生服務,兼容標準ANSI SQL 99和SQL 2003,同時兼容PostgreSQL/Oracle數據庫生態(tài),為各行業(yè)PB級海量大數據分析提供有競爭力解決方案。 數據倉庫服務提供專業(yè)高效服務管理控制平臺,讓用戶自助完成數據倉庫管理和維護,系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開展業(yè)務。
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    已連續(xù)兩年入選Gartner發(fā)布 數據管理 解決方案魔力象限,相比傳統(tǒng)數據倉庫,性價比提升數倍,具備大規(guī)模擴展能力和企業(yè)級可靠性。 華為云 面向未來智能世界,數字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將
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