- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度表事實(shí)表 內(nèi)容精選 換一換
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本文全是干貨,讀完約3分鐘,歡迎收藏/轉(zhuǎn)發(fā) 01 使用表頭生成表單,輕松且快 利用已有表格生成表單,快速收集信息 有時(shí)候大家需要根據(jù)已有表格去收集新的信息,比如花名冊(cè)需要新人填寫(xiě),各種信息統(tǒng)計(jì)、人員登記想根據(jù)已有表格信息收集新數(shù)據(jù) 小獴向你推薦「使用表頭生成表單」 簡(jiǎn)單3步,即可套用表格生成表單 Step 1:在頂部協(xié)作-關(guān)聯(lián)表單中,點(diǎn)擊生成來(lái)自:云商店來(lái)自:專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自:百科數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù),不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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)和分析平臺(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)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析來(lái)自:百科同樣,我們?cè)谑謾C(jī)上查看數(shù)據(jù)時(shí),也可以在「工具」中打開(kāi)「醒目模式」,聚焦目標(biāo)數(shù)據(jù)。 02 一起填表,「團(tuán)結(jié)」的力量 當(dāng)需要很多人同時(shí)填一份表時(shí),怎么做最快最省時(shí)?線下打印一張表輪流寫(xiě)?組織者單獨(dú)給每個(gè)人發(fā)電子表填寫(xiě)再收集?都太費(fèi)時(shí)費(fèi)力了,不如一起填! 舉個(gè)例子,工作族經(jīng)常要寫(xiě)周報(bào),團(tuán)隊(duì)成員都需來(lái)自:云商店數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合,匯總,分組計(jì)算,窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢(qián)系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹來(lái)自:百科為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求, FusionInsight MRS 也提供了豐富的組件: · 在多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)場(chǎng)景 大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 · 在多維分析場(chǎng)景 ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬表實(shí)時(shí)OLAP,單表支持1萬(wàn)多列,萬(wàn)億行數(shù)據(jù)。 · 在時(shí)序分析方面 專業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)來(lái)自:百科分鐘級(jí),性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開(kāi)發(fā)人力,開(kāi)發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型來(lái)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(kù)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(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來(lái)自:百科GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門(mén)檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自:百科為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。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(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自:專題通過(guò)石墨,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人只需要一個(gè)空間和一張應(yīng)用表格,就可以靈活高效地完成項(xiàng)目管理的全部工作。 當(dāng)我們啟動(dòng)一個(gè)新項(xiàng)目的時(shí)候,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人事先要完成任務(wù)拆分、優(yōu)先級(jí)設(shè)定、人員分工等工作。 這個(gè)時(shí)候,我們就可以通過(guò)應(yīng)用表格去搭建一個(gè)項(xiàng)目管理表。 表格里,我們列出具體的工作任務(wù),分配好相應(yīng)的責(zé)任人,規(guī)定好來(lái)自:云商店交通卡口通行車輛分析 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。來(lái)自:專題
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