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- 數(shù)據(jù)倉庫中維表目的 內(nèi)容精選 換一換
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增或者修改網(wǎng)站模塊。 制作手機(jī)版網(wǎng)站前臺(tái)：將PC版的網(wǎng)站內(nèi)容生成手機(jī)版，當(dāng)客戶使用手機(jī)訪問時(shí)自動(dòng)適配到手機(jī)版。 備份網(wǎng)站數(shù)據(jù)：網(wǎng)站制作過程中建議經(jīng)常備份網(wǎng)站數(shù)據(jù)，以便當(dāng)您需要回退網(wǎng)站數(shù)據(jù)時(shí)，可以返回到備份的時(shí)間點(diǎn)。 收起 展開 五、網(wǎng)站備案 收起 展開 通過備案系統(tǒng)提交網(wǎng)站備案申請(qǐng)，獲得ICP備案號(hào)。來自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn) 數(shù)據(jù)倉庫 （DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 時(shí)間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester，并在國(guó)產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)華為云數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫中維表目的 相關(guān)內(nèi)容
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為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫中維表目的 更多內(nèi)容
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擴(kuò)展性 開放架構(gòu)，按需水平擴(kuò)展，容量和性能線性增長(zhǎng)； 表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù)，保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知； 易用性 一站式可視化集群管理，運(yùn)維便捷； SQL On OBS，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL； 應(yīng)用開發(fā)和遷移工具列表； 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份； 快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度；來自：百科![]()
擴(kuò)展性，基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)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(tái)特性比較來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫高可用，華為已經(jīng)通過了SAP HANA的認(rèn)證，用戶可以放心在華為云上部署SAP HANA數(shù)據(jù)庫，并能在使用過程中獲得華為云和SAP的技術(shù)支持。 在部署數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用場(chǎng)景，使用EVS有下列幾項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，第一高性能共享盤最大支持16臺(tái)主機(jī)同時(shí)掛載，可達(dá)16萬IOPS；第二功能豐富，來自：百科![]()
)上的目標(biāo)表中，讓您快速掌握如何從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到GaussDB(DWS)集群的完整過程。 【查看更多詳情】 教程：使用GDS從遠(yuǎn)端服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù) 本實(shí)踐旨在演示使用GDS（General Data Service）工具將遠(yuǎn)端服務(wù)器上的數(shù)據(jù)導(dǎo)入GaussDB(DWS)中的辦法，幫來自：專題![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。來自：百科![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫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自：百科![]()
。 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)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet of things）、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O（Online來自：百科![]()
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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)一分析來自：百科![]()
。本課程包含數(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(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫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)方法來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
步。 查看更多 事務(wù)模式遷移 當(dāng) CDM 作業(yè)執(zhí)行失敗時(shí)，將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)開始之前的狀態(tài)，自動(dòng)清理目的表中的數(shù)據(jù)。 當(dāng)CDM作業(yè)執(zhí)行失敗時(shí)，將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)開始之前的狀態(tài)，自動(dòng)清理目的表中的數(shù)據(jù)。 查看更多 遷移文件時(shí)加解密 在遷移文件到文件系統(tǒng)時(shí)，CDM支持通過AES-256-GCM加密、KMS加密方式對(duì)文件加解密。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
le生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉庫 購(gòu)買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等軟硬件； 租用機(jī)房，費(fèi)用高昂； 招聘專業(yè)DBA，運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉庫 on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS來自：百科![]()
Pro涵蓋了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)周期，包括事務(wù)進(jìn)程、分析、動(dòng)態(tài)模型、組件和布局等非功能操作。 5. 高精度圖表：這款軟件還增加了大量的新元素，如新元素瀏覽器，可以快速查找和使用，并驅(qū)動(dòng)模型的其他方面。它還擁有精簡(jiǎn)的圖表樣式，讓利益相關(guān)者都能輕松理解。 6. 強(qiáng)大的圖標(biāo)渲染引擎：SparxSystems Enterprise來自：專題![]()
greSQL/Oracle生態(tài)。 自建傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 投入高：自建數(shù)據(jù)倉庫前期需要投入較多固定成本。 周期長(zhǎng)：自建數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目周期長(zhǎng)。 運(yùn)維工作量大：自建數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)維難度高，需要招聘專業(yè)運(yùn)維人員。 彈性不足：擴(kuò)容需要較長(zhǎng)部署周期，資源利用率較低，需要自行實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性架構(gòu)。來自：百科![]()
公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)： 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫云化服務(wù)，具備開放，高效，兼容，可擴(kuò)展，易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品內(nèi)核，以云上數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來自：百科![]()
分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開發(fā)人力，開發(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)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型來自：百科
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