- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表和維度表 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)自:百科IoT(窄帶物聯(lián)網(wǎng))和公有云服務(wù)為基礎(chǔ)的智能抄表業(yè)務(wù)成為典型的落地場(chǎng)景;城市水務(wù)和燃?xì)馄髽I(yè)通過(guò)打造云+管+端的新型智能表遠(yuǎn)傳采集分析系統(tǒng),在向居民和工商用戶提供更加精準(zhǔn)便捷服務(wù)的同時(shí),也提升了自身的業(yè)務(wù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)水平。 水務(wù)抄表智能化 智慧水務(wù)以自動(dòng)抄表到戶和小區(qū)管網(wǎng)監(jiān)控為基礎(chǔ),來(lái)自:百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表和維度表 相關(guān)內(nèi)容
-
用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn),即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能,可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更來(lái)自:百科、無(wú)服務(wù)器等IaaS和PaaS的能力,企業(yè)快速利用抄表數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)模型構(gòu)建應(yīng)用,指導(dǎo)更精準(zhǔn)和智能化的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)與運(yùn)維,如漏損監(jiān)測(cè)、計(jì)量監(jiān)控、遠(yuǎn)程調(diào)閥等。 ——便民增值服務(wù),提升用戶體驗(yàn) 圍繞智能表具和用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)的分析,企業(yè)具備了向用戶提供互聯(lián)網(wǎng)化增值服務(wù)的能力,利用云上資源可以來(lái)自:百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表和維度表 更多內(nèi)容
-
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數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 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)綜合分析案例來(lái)自:百科務(wù)、安全管理等端到端優(yōu)化的云服務(wù)能力,實(shí)現(xiàn)智能抄表,抄表到戶,管網(wǎng)監(jiān)測(cè),減少漏損,異常提醒等服務(wù),令企業(yè)運(yùn)營(yíng)更高效、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運(yùn)營(yíng)效率應(yīng)用場(chǎng)景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶消費(fèi)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運(yùn)營(yíng) ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成來(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:百科倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)所流行的一些黑科技,包括機(jī)器碼級(jí)別的向量計(jì)算,算子間和算子內(nèi)的并行,節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間并行,使用LLVM優(yōu)化編譯查詢計(jì)劃的本機(jī)代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的性能,為用戶帶來(lái)了更好的體驗(yàn),解決了特定場(chǎng)景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB (DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比來(lái)自:百科產(chǎn)品的云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003,同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài),為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái),讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理和維護(hù),系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開(kāi)展業(yè)務(wù)。來(lái)自:百科已連續(xù)兩年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),性價(jià)比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將來(lái)自:百科另一方面如果鎖住了多張表,又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新的事務(wù),造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。 解決方案 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)情報(bào)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,來(lái)自:百科GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息是面向主題的、集成化的、穩(wěn)定的、隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合,用以支持管理決策的過(guò)程。 數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源,并整合到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。 華為云DWS簡(jiǎn)介 1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse來(lái)自:百科據(jù)安全和用戶隱私的要求,并在以上各行業(yè)被廣泛地被使用。公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)還獲得了如下安全認(rèn)證: 網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)驗(yàn)室I CS L的認(rèn)證:該認(rèn)證是遵從英國(guó)當(dāng)局頒布的網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)設(shè)立的。 隱私和安全管理當(dāng)局PSA的官方認(rèn)證:該認(rèn)證滿足歐盟對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私的要求。 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)構(gòu)建來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自:百科
- 一篇文章搞懂?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):維度表(設(shè)計(jì)原則、設(shè)計(jì)方法)
- 大數(shù)據(jù)面試題——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
- 一篇文章搞懂?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):總線架構(gòu)、一致性維度、一致性事實(shí)
- 《反事實(shí)棱鏡:折射因果表征學(xué)習(xí)的深層邏輯》
- 一個(gè)sql生成hive日期維度表
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之維度建模介紹-- 未寫完,待更新
- 一分鐘搞懂 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的全量表,增量表,拉鏈表
- 數(shù)據(jù)分析中,指標(biāo)和維度的概念
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu):星型模型和雪花模型的選擇
- 使用 Hive 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS入門
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)課程_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)視頻教程
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 智能數(shù)據(jù)洞察 DataArts Insight
- 教育主題庫(kù)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS功能
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS資源
- 湖倉(cāng)構(gòu)建
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS定價(jià)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具