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已找到以下 10000 條記錄

  • 數(shù)據(jù)倉庫解決方案對比

    作者： 彩虹上的水瓶座
    發(fā)表時(shí)間： 2020-06-28 13:05:05
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  • 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) Go - SDK

    go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3

  • 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) Python - SDK

    pip install huaweicloudsdkdws

  • 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) Java - SDK

    <dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>

  • 數(shù)據(jù)倉庫可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

    數(shù)據(jù)倉庫可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

    作者： 木又林夕
    發(fā)表時(shí)間： 2017-11-15 01:31:51
    10660
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  • 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) - 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS

    業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖4 產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可

  • 事務(wù)隔離級(jí)別與數(shù)據(jù)倉庫建模

    事務(wù)隔離級(jí)別和數(shù)據(jù)倉庫建模是數(shù)據(jù)庫管理和商業(yè)智能中的兩個(gè)核心概念。合理選擇事務(wù)隔離級(jí)別可以平衡數(shù)據(jù)一致性和并發(fā)性能，而有效的數(shù)據(jù)倉庫建模則能支持企業(yè)的決策支持和數(shù)據(jù)分析需求。以下是它們的簡要對比： 概念 主要功能 應(yīng)用場景 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 事務(wù)隔離級(jí)別 定義事務(wù)間的可見性規(guī)則 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理

    作者： i-WIFI
    發(fā)表時(shí)間： 2025-07-26 08:03:50
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  • Snowflake：數(shù)據(jù)倉庫的終極形態(tài)？

    warehouse進(jìn)行管理，保證不同的數(shù)據(jù)處理請求被高效穩(wěn)定地應(yīng)用在存儲(chǔ)層的同一數(shù)據(jù)上。服務(wù)層解決了數(shù)據(jù)倉庫易用性的問題，目前我還沒有看到任何一款數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品能夠幫用戶處理這么多的非功能性任務(wù)。即使是同為云數(shù)據(jù)倉庫的Azure Data Warehouse，需要的管理和運(yùn)維成本不可同日而語。數(shù)據(jù)倉庫的進(jìn)化  

    作者： 大數(shù)據(jù)小白條
    發(fā)表時(shí)間： 2020-10-10 08:57:31
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  • 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法

    對于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。       數(shù)據(jù)在各層數(shù)據(jù)中間的流轉(zhuǎn)，就是從一種數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)模型，這種轉(zhuǎn)換的過程需要借助的就是ETL算法

    作者： babu1801
    發(fā)表時(shí)間： 2020-07-16 09:04:05
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  • 數(shù)據(jù)倉庫GaussDB 200【入門篇】

    /software選擇：GaussDB Tools Data Studio 6.5.1.SPC1復(fù)制鏈接到瀏覽器，同意協(xié)議，下載3. 數(shù)據(jù)遷移工具下載https://support.huawei.com/enterprise/zh/cloud-computing/fusionin

    作者： Ivan_2020
    發(fā)表時(shí)間： 2020-06-24 07:03:23
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  • 數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

    常包含多個(gè)數(shù)據(jù)源，并將這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合和組織。數(shù)據(jù)倉庫的主要目的是為了支持決策支持和數(shù)據(jù)分析，因此它需要具備數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析等功能。數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫區(qū)別與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，數(shù)據(jù)倉庫主要面向數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析，而非事務(wù)處理。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如

    作者： 林欣
    發(fā)表時(shí)間： 2023-11-29 09:18:18
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    1

  • 淺談數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)

    包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用：    從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自上而下流入數(shù)據(jù)倉庫后向上層開放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。    數(shù)據(jù)倉庫從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉

    作者： J Lee
    發(fā)表時(shí)間： 2018-08-02 07:01:51
    8694
    4

  • 【云享讀書會(huì)-數(shù)據(jù)倉庫工具箱】DAY01 數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能及維度建模初步

    服務(wù)一、數(shù)據(jù)獲取 vs 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)獲取是OLTP的范疇，其特點(diǎn)包括：1）大量事務(wù)2）低延遲3）輕量級(jí)4）讀寫均衡5）對數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)不敏感，更關(guān)注最新狀態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析屬于OLAP范疇，其特點(diǎn)：1）單位時(shí)間事務(wù)量級(jí)低2）大吞吐量3）重量級(jí)4）Heavy read5）對數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)變

    作者： 真愛無敵
    發(fā)表時(shí)間： 2020-01-20 10:40:09
    3591
    0

  • GaussDB(DWS)如何與其他數(shù)據(jù)倉庫和工具進(jìn)行集成？

    GaussDB(DWS)是否支持與其他數(shù)據(jù)倉庫和工具的集成，并有哪些常用的集成方式或者協(xié)議可供選擇

    作者： 皮牙子抓飯
    發(fā)表時(shí)間： 2023-10-30 01:27:57
    184
    6

  • 大數(shù)據(jù)倉庫之Hive的部署

    org)。 hive是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉庫(DataWareHouse)技術(shù)，主要是通過將用戶(程序員)書寫的SQL語句翻譯成MapReduce代碼，然后發(fā)布任務(wù)給Yarn執(zhí)行，完成SQL 到 MapReduce的轉(zhuǎn)換?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL查詢功能。

    作者： tea_year
    發(fā)表時(shí)間： 2025-05-09 16:32:00
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  • 數(shù)據(jù)倉庫8種ETL算法匯總

    ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程，是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。1

    作者： wzhyalfa
    發(fā)表時(shí)間： 2021-04-08 01:58:35
    1925
    1

  • 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法

    現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。       數(shù)據(jù)在各層數(shù)據(jù)中間的流轉(zhuǎn)，就是從一種數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)模型，這種轉(zhuǎn)換的過程需要借助的就是ETL算法。打個(gè)比方，數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)倉庫中的

    作者： 匿名用戶群體
    發(fā)表時(shí)間： 2021-03-19 03:25:06
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    4

  • 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法

    大屏展示的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推送，有用于部門應(yīng)用的數(shù)據(jù)集市，也有用于分析師的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室...對于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。

    作者： babu1801
    發(fā)表時(shí)間： 2020-07-15 11:34:01
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  • 是否支持批量創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫？

    <align=left>是否支持批量創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫？</align>

    作者： 54mali
    發(fā)表時(shí)間： 2017-11-13 03:19:57
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  • 數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)脫敏、and，or，in處置方案

    數(shù)據(jù)脫敏函數(shù)，是否可根據(jù)不同用戶查詢條件，對行脫敏、行濾除，也是這些脫敏函數(shù)么？and，or，in我們在用戶查詢時(shí)會(huì)用到，多條件間沖突時(shí)，是如何處置，是否有相應(yīng)處置方案，目前我們也不知哪種處置比較好。

    作者： 發(fā)問小達(dá)人
    發(fā)表時(shí)間： 2021-01-06 03:43:45
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