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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)增量機(jī)制 內(nèi)容精選 換一換
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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(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自：百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科
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文件系統(tǒng)。 增量數(shù)據(jù)遷移：用戶在進(jìn)行全量同步之后，有少量增量數(shù)據(jù)需要同步。 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migration，簡(jiǎn)稱CDM），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，NoSQL來(lái)自：百科的更多最佳實(shí)踐，請(qǐng)單擊前往 增量遷移 HOT 文件增量遷移 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移 HBase/CloudTable增量遷移 文件增量遷移、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移、HBase/CloudTable增量遷移 查看更多 時(shí)間宏變量使用解析 HOT 通過(guò)時(shí)間宏變量+定時(shí)執(zhí)行作業(yè)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)增量同步和文件增量同步。來(lái)自：專題
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ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來(lái)自：專題![]()
View Incremental View即增量視圖，該視圖提供增量查詢的能力，可以查詢指定COMMIT之后的增量數(shù)據(jù)，可用于快速拉取增量數(shù)據(jù)。 cow表支持該種視圖能力， mor表也可以支持該視圖，但是一旦mor表完成compact操作其增量視圖能力消失。 3、Read Optimized來(lái)自：專題![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自：百科![]()
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)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自：百科![]()
支持批量遷移表或者文件，還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間整庫(kù)遷移，一個(gè)作業(yè)即可遷移幾百?gòu)埍怼?增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移、HBase增量遷移，以及使用Where條件配合時(shí)間變量函數(shù)實(shí)現(xiàn)增量數(shù)據(jù)遷移。 事務(wù)模式遷移 支持當(dāng)遷移作業(yè)執(zhí)行失敗時(shí)，將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)開(kāi)始之前的狀態(tài)，自動(dòng)清理目的表中的數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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 時(shí)間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、來(lái)自：百科![]()
產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步，支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源，全向?qū)脚渲煤凸芾恚С謫伪?、整?kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊，承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能，提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型來(lái)自：百科![]()
來(lái)自華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示，到2025年，全球企業(yè)應(yīng)用云化率將達(dá) 85%，AI 利用率達(dá)86%，數(shù)據(jù)利用率將劇增至80%，全球年數(shù)據(jù)增量將快速增長(zhǎng)到2025年的180ZB，全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)GDP將達(dá)23萬(wàn)億美金。數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)資料，智能成為新生產(chǎn)力，要充分挖掘數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值，企業(yè)來(lái)自：百科![]()
基于策略的自動(dòng)在線備份，配置簡(jiǎn)單、對(duì)業(yè)務(wù)無(wú)影響 基于策略的自動(dòng)在線備份，配置簡(jiǎn)單、對(duì)業(yè)務(wù)無(wú)影響 高效備份與恢復(fù) 增量備份、增量恢復(fù)，提高備份/恢復(fù)效率 增量備份、增量恢復(fù)，提高備份/恢復(fù)效率 安全可靠的備份 保證云服務(wù)器備份數(shù)據(jù)一致性，備份 數(shù)據(jù)加密 ，跨數(shù)據(jù)中心保存 保證云服務(wù)器備來(lái)自：專題![]()
DMS提供日志實(shí)時(shí)處理管道，您可以通過(guò)分布式消息服務(wù)API實(shí)時(shí)消費(fèi)處理日志。 轉(zhuǎn)儲(chǔ)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 是一種基于華為云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。轉(zhuǎn)儲(chǔ)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ，可以將日志中的結(jié)構(gòu)化字來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 時(shí)間：2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、安全來(lái)自：百科![]()
圖像化界面，按業(yè)務(wù)要求配置審核策略、凍結(jié)策略即可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)存入 OBS 自動(dòng)進(jìn)行審核。 -檢測(cè)準(zhǔn)確 與TOP伙伴合作，依托智能內(nèi)容識(shí)別引擎和廣泛的數(shù)據(jù)協(xié)同機(jī)制提升審核精準(zhǔn)度 -開(kāi)放 廣泛集成華為EI和業(yè)界TOP伙伴審核能力 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 數(shù)據(jù)工坊精選文章推薦來(lái)自：專題![]()
2、可靠性：高可用方面使用MHA的HA探測(cè)機(jī)制解決，容易造成切換失敗，需手工干預(yù)等。 3、DBA人力不足（人均維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)例多），大量數(shù)據(jù)庫(kù)日常運(yùn)維擠滿DBA時(shí)間 4、 數(shù)據(jù)復(fù)制 備份和恢復(fù)機(jī)制：數(shù)據(jù)量大，無(wú)法完全自動(dòng)化全量備份和恢復(fù)。無(wú)法增量同步和限速，滿足業(yè)務(wù)多樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 解決方案：來(lái)自：百科![]()
AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 智能邊緣平臺(tái) 基于云原生技術(shù)構(gòu)建的智能邊云協(xié)同平臺(tái)來(lái)自：專題![]()
基于底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的多時(shí)間點(diǎn)特性，不需增量日志回放，可直接實(shí)現(xiàn)按時(shí)間點(diǎn)回滾。 3. 并行高速備份、恢復(fù) 備份及恢復(fù)邏輯下沉到各存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，本地訪問(wèn)數(shù)據(jù)并直接與第三方存儲(chǔ)系統(tǒng)交互，高并發(fā)高性能。 4. 快速實(shí)例恢復(fù) 通過(guò)異步數(shù)據(jù)拷貝+按需實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加載機(jī)制， GaussDB(for MySQL)來(lái)自：百科
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