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- 數據倉庫數據源因素 內容精選 換一換
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[ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數據倉庫DWS應用案例 數據處理耗時從天級縮短至小時級 數據倉庫DWS助力某高校打破數據孤島實現數據綜合分析案例 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯(lián)分析 數據倉庫DWS提升數據分析性能實現分析決策一體化案例來自：百科
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分析場景。 數據倉庫遷移 數據倉庫是企業(yè)的重要數據分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務量的增長，自建數倉性能逐漸不能滿足實際要求，同時擴展性差、成本高，也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數據倉庫，具備高性能、低成本、易擴展等特性，滿足大數據時代企業(yè)數據倉庫業(yè)務訴求。 圖1數據倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科TeraData數據倉庫架構及特點介紹 TeraData數據倉庫架構及特點介紹 時間：2021-03-03 11:43:26 數據倉庫 數據庫 Teradata數據倉庫擁有全球領先的技術，其主要軟件和硬件產品包括：Teradata數據庫、Teradata數據倉庫軟件、企業(yè)數據倉庫、動態(tài)企業(yè)數據倉庫、數據倉庫專用平臺。來自：百科
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oud Data Migration，以下簡稱CDM）提供同構/異構數據源之間批量數據遷移服務，幫助您實現數據自由流動。支持自建和云上的文件系統(tǒng)，關系數據庫，數據倉庫，NoSQL，大數據云服務，對象存儲等數據源。 CDM服務基于分布式計算框架，利用并行化處理技術，支持用戶穩(wěn)定高效來自：百科![]()
知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數據、云計算的發(fā)展，數據規(guī)模也隨之擴大，也更加關注數據的存放、處理以及分析。利用數據倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數據倉庫服務結合Python對球星薪酬進行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數據技術感興趣的人員，社會大眾和高校師生來自：專題![]()
API接口 數據倉庫服務所提供的接口為自研接口，您可以使用數據倉庫服務的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數據源、審計日志、資源管理、告警管理、連接管理、標簽管理、配額管理、容災管理、任務管理以及主機監(jiān)控等功能。 數據倉庫服務所提供的接口為自研接口，您可以使用數據倉庫服務的可用來自：專題![]()
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放、處理以及分析。利用數據倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數據、云計算的發(fā)展，數據規(guī)模也隨之擴大，也更加關注數據的存放、處理以及分析。利用數據倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數據倉庫服務結合Python對來自：專題![]()
數據集成：多種方式異構數據源高效接入 DAYU數據集成支持批量數據遷移和實時數據接入兩種方式。 批量數據遷移 批量數據遷移提供20+同構/異構數據源之間批量數據遷移的功能，幫助您實現數據自由流動。支持自建和云上的文件系統(tǒng)，關系數據庫，數據倉庫，NoSQL，大數據云服務，對象存儲等數據源。 批量來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-數據倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數據倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數據庫 GaussDB(DWS)在數據倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
[ 免費體驗 中心]免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數據倉庫DWS應用案例 數據處理耗時從天級縮短至小時級 數據倉庫DWS助力某高校打破數據孤島實現數據綜合分析案例 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯(lián)分析 數據倉庫DWS提升數據分析性能實現分析決策一體化案例來自：百科![]()
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數據倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數據倉庫核心內容，適合數據倉庫架構師、工程師等大數據愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數據倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數據倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設計方法來自：百科![]()
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協(xié)同分析既支持Hive、GaussDB等結構化數據源，也支持HBase等非結構化數據源。 全局元數據 對于非結構化數據源HBase，提供映射表方式將非結構化SCHEMA映射成結構化SCHEMA，實現HetuEngine對HBase的無差別SQL訪問；對于數據源信息，提供全局管理。 全局權限控制 數據源的權限均可通來自：專題![]()
寫入平穩(wěn)、持續(xù) 不同于傳統(tǒng)業(yè)務場景，時序數據的產生通常以一個固定的時間頻率進行采集，不受其他因素的制約，其數據生成的速度是相對平穩(wěn)。 不同于傳統(tǒng)業(yè)務場景，時序數據的產生通常以一個固定的時間頻率進行采集，不受其他因素的制約，其數據生成的速度是相對平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來兩方面的收益。一來自：專題![]()
ORACLE數據倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數據倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構。來自：專題![]()
發(fā)現產品關鍵問題，指導新產品設計改善，提升產品質量 優(yōu)勢 多數據源集成 針對多種數據源提供統(tǒng)一數據探索，快速發(fā)現有價值數據 多種算法內置 基于已有時間序列算法，對產品缺陷進行預測，挖掘須重點關注質量的產品 專業(yè)數據倉庫 專業(yè)數倉支持設計應用多維分析，快速響應 智能設備維護 預測性來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯(lián)分析 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯(lián)分析 時間：2021-03-08 14:54:32 數據倉庫 數據倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數據倉庫服務，為用戶提供海量數據的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
類信息資源。 數據倉庫和數據庫的主要區(qū)別： 1、數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。 2、數據庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。 3、數據庫設計是盡量避免冗余，數據倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。來自：百科
