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- 數(shù)據(jù)倉庫寬表設(shè)計原則 內(nèi)容精選 換一換
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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: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法 3來自:百科TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 時間: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、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自:百科
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[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自:百科
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授權(quán)關(guān)系,您可以參照該表選擇合適的系統(tǒng)權(quán)限。 表2 常用操作與系統(tǒng)權(quán)限的關(guān)系 操作 GaussDB FullAccess GaussDB ReadOnlyAccess 創(chuàng)建GaussDB實例 √ x 刪除GaussDB實例 √ x 查詢GaussDB實例列表 √ √ GaussDB數(shù)據(jù)庫 服務(wù)相關(guān)文檔來自:專題
如何使用NLP API 精品推薦 端到端案例,學(xué)會華為云無壓力 數(shù)據(jù)湖 治理中心 DGC 通過For Each算子批量創(chuàng)建分表遷移作業(yè) 通過For Each算子批量創(chuàng)建分表遷移作業(yè) 更多詳情 API網(wǎng)關(guān) APIG HTTP響應(yīng)頭管理插件 HTTP響應(yīng)頭管理插件 更多詳情 云速建站 CloudSite來自:專題
數(shù)據(jù)存儲在不同庫,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)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 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),實現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲、加工、分析,支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報表、精準(zhǔn)推薦等場景。 客戶價值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析來自: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)場景 大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 · 在多維分析場景 ClickHouse支持亞秒級大寬表實時OLAP,單表支持1萬多列,萬億行數(shù)據(jù)。 · 在時序分析方面 專業(yè)的時序數(shù)據(jù)來自:百科
為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,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)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計來自:專題
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