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- 數(shù)據(jù)倉庫維度表和事實表 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科課程包含 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)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
- 數(shù)據(jù)倉庫維度表和事實表 相關內(nèi)容
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擴展性,基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。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)平臺特性比較來自:百科·應用與應用之間的關聯(lián)性 應用之間的依賴關系。 應用之間的通訊端口矩陣。 ·應用與基礎設施之間的關聯(lián)性 方法一:先發(fā)現(xiàn)基礎設施列表,再進行應用分組; 方法二:先梳理應用列表,再按照每個應用梳理基礎設施。 -按層次 ·梳理物理層,輸出物理拓撲圖口包括服務器、存儲、交換機、防火墻等物理設備;來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫維度表和事實表 更多內(nèi)容
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跨行和跨表的分析,也支持數(shù)據(jù)的清洗和標準化,能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標準自動生成清洗和標準化的質(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,來自:百科統(tǒng)一管理控制臺,輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉庫管理任務,數(shù)據(jù)庫自運維讓用戶專注于數(shù)據(jù)和業(yè)務。獨有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一鍵式異構 數(shù)據(jù)庫遷移 工具。 自由擴展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量和業(yè)務負載,自由調(diào)整集群規(guī)模和實例規(guī)格,時刻保持性能/成本最優(yōu)。 應用場景 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)來自:百科QL。 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構,支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實時處理能力,用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時決策和混合負載等來自:百科
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