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  • 數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表和維度表案例 內(nèi)容精選 換一換
  • 課程包含 數(shù)據(jù)倉庫 、維度建模、事態(tài)、建模、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫維度模型的基本知識(shí)建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度事實(shí)的概念設(shè)計(jì)方法
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 智能遠(yuǎn)傳抄管網(wǎng)監(jiān)測(cè) 智能遠(yuǎn)傳抄管網(wǎng)監(jiān)測(cè) 時(shí)間:2021-03-17 16:05:15 shuzihuabangong cloud 智能遠(yuǎn)傳抄管網(wǎng)監(jiān)測(cè)結(jié)合NB-IoT與云服務(wù),提供打包的云+管+端智能抄管網(wǎng)監(jiān)測(cè)解決方案。 -NB-IoT NB-I
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  • 數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表和維度表案例 相關(guān)內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫,不易進(jìn)行統(tǒng)一管理維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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)分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各類數(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)、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值:
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    智能工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTPOLAP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
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  • 數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表和維度表案例 更多內(nèi)容
  • 擴(kuò)展性,基于MPP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Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 1數(shù)據(jù)倉庫Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較
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    objects 列中每個(gè)元素示一個(gè)數(shù)據(jù)庫。詳情參見下面格,databases字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明。   total_count Integer 總記錄數(shù)。 databases 參數(shù)類型 Array of objects 描述 列中每個(gè)元素示一個(gè)數(shù)據(jù)庫。詳情參見下面格,databases字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明。
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    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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)分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)可視化 。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    l。 1、空間pg_default:用來存儲(chǔ)系統(tǒng)目錄對(duì)象、用戶、用戶index、臨時(shí)、臨時(shí)index、內(nèi)部臨時(shí)的默認(rèn)空間。對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)目錄為實(shí)例數(shù)據(jù)目錄下的base目錄。 2、空間pg_global:用來存放系統(tǒng)字典。對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)目錄為實(shí)例數(shù)據(jù)目錄下的global目錄。
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    ·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,再進(jìn)行應(yīng)用分組; 方法二:先梳理應(yīng)用列,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,輸出物理拓?fù)鋱D口包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、交換機(jī)、防火墻等物理設(shè)備;
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    雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因?yàn)?span style='color:#C7000B'>事實(shí)維度展開以后雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報(bào)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)稱為“事實(shí)”,如銷售單日?qǐng)?bào); 維度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。
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    基于維度建模,新建DWR層模型并發(fā)布維度事實(shí);新建DM層并發(fā)布匯總。 基于維度建模,新建DWR層模型并發(fā)布維度事實(shí);新建DM層并發(fā)布匯總。 模型設(shè)計(jì)-維度建模 指標(biāo)設(shè)計(jì) 新建業(yè)務(wù)指標(biāo)技術(shù)指標(biāo),技術(shù)指標(biāo)又分為原子指標(biāo)、衍生指標(biāo)復(fù)合指標(biāo)。 新建業(yè)務(wù)指標(biāo)技術(shù)指標(biāo),技術(shù)指標(biāo)又分為原子指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)。
    來自:專題
    跨行的分析,也支持?jǐn)?shù)據(jù)的清洗標(biāo)準(zhǔn)化,能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)生成清洗標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)量規(guī)則,支持周期性的監(jiān)控清洗。 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)據(jù)資產(chǎn)管理可視,支持鉆取、溯源等。通過數(shù)據(jù)地圖,
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    查看 CDN 全站加速詳情 全站加速CDN的區(qū)別 CDN受到惡意攻擊會(huì)無限扣費(fèi)嗎? CDN 全站加速如何計(jì)費(fèi)? 展開詳情 直播加速 直播加速(Live Streaming Acceleration)適用于提供直播服務(wù)的客戶。直播加速產(chǎn)品結(jié)合流媒體技術(shù) CDN加速 技術(shù),通過智能負(fù)載均衡
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    E CS 的應(yīng)用場(chǎng)景客戶案例 ECS的應(yīng)用場(chǎng)景客戶案例 時(shí)間:2021-07-01 11:51:47 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 一、ECS應(yīng)用場(chǎng)景 1、網(wǎng)站應(yīng)用 適用場(chǎng)景:網(wǎng)站開發(fā)測(cè)試環(huán)境、小型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 推薦使用:通用型 彈性云服務(wù)器 推薦原因: 對(duì)CPU、內(nèi)存、硬盤空間帶寬無特殊要
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    數(shù)據(jù)交換平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)保留時(shí)間短,重算過程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離,靈活性差. 解決方案: 用DWS替換Teradata,分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展(已上線10000+作業(yè)); 用DWS建立數(shù)據(jù)集市,企業(yè)級(jí)多租戶資源隔離能力支持批量處理聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)的混合負(fù)載,已上線2000集市作業(yè); 客戶價(jià)值:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 保護(hù)你的文檔格內(nèi)容!3招再也不怕同事刪改 保護(hù)你的文檔格內(nèi)容!3招再也不怕同事刪改 時(shí)間:2022-11-26 10:44:19 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 大家好~我是「想保護(hù)你」的金小獴 經(jīng)常有朋友向小獴求助:“我分享的文檔,不希望被別人改動(dòng),要怎么辦呀?”
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    云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 設(shè)計(jì)-存儲(chǔ)類型選擇 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)時(shí),設(shè)計(jì)上的一些關(guān)鍵項(xiàng)將嚴(yán)重影響后續(xù)整庫的查詢性能。設(shè)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)也有影響:好的設(shè)計(jì)能夠減少I/O操作及最小化內(nèi)存使用,進(jìn)而提升查詢性能。 的存儲(chǔ)模型選擇是定義的第一步??蛻魳I(yè)務(wù)屬性是的存儲(chǔ)模型的決定性因素,依據(jù)下面格選擇適合當(dāng)前業(yè)務(wù)的存儲(chǔ)模型。
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    統(tǒng)一管理控制臺(tái),輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉庫管理任務(wù),數(shù)據(jù)庫自運(yùn)維讓用戶專注于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。獨(dú)有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具。 自由擴(kuò)展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量業(yè)務(wù)負(fù)載,自由調(diào)整集群規(guī)模實(shí)例規(guī)格,時(shí)刻保持性能/成本最優(yōu)。 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)
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    以“$”符號(hào)開頭,后面接函數(shù)名參數(shù)序列。 達(dá)式 數(shù)據(jù)開發(fā)作業(yè)中的節(jié)點(diǎn)參數(shù)可以使用達(dá)式語言(Expression Language,簡(jiǎn)稱EL),根據(jù)運(yùn)行環(huán)境動(dòng)態(tài)生成參數(shù)值。數(shù)據(jù)開發(fā)EL達(dá)式使用簡(jiǎn)單的算術(shù)邏輯計(jì)算,引用內(nèi)嵌對(duì)象,包括作業(yè)對(duì)象一些工具類對(duì)象。 環(huán)境變量 環(huán)境
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 智能抄解決方案架構(gòu) 智能抄解決方案架構(gòu) 時(shí)間:2021-03-17 16:30:23 shuzihuabangong cloud 智能抄解決方案圍繞城市工商戶居民水、氣等智能遠(yuǎn)傳抄場(chǎng)景,結(jié)合NB-IoT技術(shù),提供包括IoT平臺(tái)、企業(yè)智能、應(yīng)用服務(wù)
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