- 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的異同點(diǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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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 3.掌握建設(shè)技巧:結(jié)合商業(yè)應(yīng)用,了解并初步掌握維度模型的建設(shè)過程和步驟 4.了解DWS服務(wù)在實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 和維度模型方面的優(yōu)勢(shì):掌握物理模型實(shí)現(xiàn)技巧以及數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)查詢方面的開發(fā)技能 課程大綱 第1章 DAY01. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、商業(yè)智能及維度建模來自:百科、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著,節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時(shí)間; 降低開發(fā)、運(yùn)維投入,成本下降50%; 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢慢或沒結(jié)果的問題。 華為云 面向未來的智能世界,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)。來自:百科
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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。遷移過程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具,可支持TeraData、Oracle、MySQL、SQL來自:百科行讀取的最大線程數(shù)。 作業(yè):在數(shù)據(jù)開發(fā)中,作業(yè)由一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成,共同執(zhí)行以完成對(duì)數(shù)據(jù)的一系列操作。 節(jié)點(diǎn):節(jié)點(diǎn)用于定義對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行的操作。例如,使用“ MRS Spark”節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark作業(yè)。 表達(dá)式:數(shù)據(jù)開發(fā)作業(yè)中的節(jié)點(diǎn)參數(shù)可以使用表達(dá)式語(yǔ)言(Expression來自:專題
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這個(gè)分發(fā)過程中, CDN 節(jié)點(diǎn)起到了很大作用,CDN節(jié)點(diǎn)也稱Cache節(jié)點(diǎn),它是一臺(tái)用來緩存數(shù)據(jù)的服務(wù)器。 CDN節(jié)點(diǎn)包含內(nèi)容中心節(jié)點(diǎn)、區(qū)域節(jié)點(diǎn)和邊緣服務(wù)節(jié)點(diǎn)。 內(nèi)容中心節(jié)點(diǎn) 主要負(fù)責(zé)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接實(shí)現(xiàn)CDN內(nèi)容接入、管理、存儲(chǔ)和主動(dòng)分發(fā)到CDN各媒體服務(wù)節(jié)點(diǎn)中。具體包含以下功能。來自:百科
合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力,用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等場(chǎng)景,廣泛應(yīng)用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自:百科
此服務(wù)開發(fā)自己的加密應(yīng)用。數(shù)據(jù)加密技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)如下: 第一,數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)的安全性。一般來說,當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置的時(shí)候可以說是較為脆弱的,而這時(shí)候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù),既能夠讓所移動(dòng)的數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全的保障,不會(huì)因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。 第二,來自:百科
云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景有哪些 OLAP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間:2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作,通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到來自:百科
減輕了數(shù)據(jù)治理的負(fù)擔(dān)。 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量:數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶提供多源數(shù)據(jù)的集成,通過數(shù)據(jù)開發(fā)編排實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的ETL和作業(yè)自動(dòng)化,采用數(shù)據(jù)適量實(shí)現(xiàn)政企客戶多層級(jí)全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量,最終形成可視、可管、可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)地圖。來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間:2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析的重點(diǎn)是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過程,切忌想當(dāng)然,對(duì)用戶的想法進(jìn)行猜想和假設(shè),如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn): 1來自:百科
勢(shì)和迫切訴求。DWS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員通過DWS Ex來自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP):存儲(chǔ)/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動(dòng)的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動(dòng); 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP):存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作,側(cè)重決策支持。來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的特點(diǎn) 時(shí)間:2020-07-30 09:24:10 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的特點(diǎn): 1.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了整體數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化,這是數(shù)據(jù)庫(kù)的最主要的特征之一。這里所說的“整體”結(jié)構(gòu)化,是指在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)不再僅針對(duì)某個(gè)應(yīng)用,而是來自:百科
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 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐來自:百科
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