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體化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉庫平臺，保護舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務平臺及計劃調(diào)度平臺。 協(xié)助客戶建設數(shù)據(jù)開發(fā)體系、數(shù)據(jù)運維體系、數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)加工體系，幫助銀行客戶打通數(shù)據(jù)生產(chǎn)、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
體化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉庫平臺，保護舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務平臺及計劃調(diào)度平臺。 協(xié)助客戶建設數(shù)據(jù)開發(fā)體系、數(shù)據(jù)運維體系、數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)加工體系，幫助銀行客戶打通數(shù)據(jù)生產(chǎn)、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；
s_auction_auctions 是與前臺商品中心 系統(tǒng)同步的商品表，此表即是主維表。第三步：確定相關維表。數(shù)據(jù)倉庫是業(yè)務源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，不同業(yè)務系統(tǒng)或者同 一業(yè)務系統(tǒng)中的表之間存在 關聯(lián)性。根據(jù)對業(yè)務的梳 理，確定哪些表和主維表存在關聯(lián)關系，并選擇其中的某些表用于生成維度屬性。第四步 ：確定維度屬性
中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時存儲的中間數(shù)據(jù)的表，中間表的作用域只限于當前Job執(zhí)行過程中，Job一旦執(zhí)行完成，該中間表的使命就完成了，是可以刪除的（按照自己公司的場景自由選擇，以前公司會保留幾天的中間表數(shù)據(jù)，用來排查問題）。 規(guī)范：mid_table_name_[0~9|dim] t
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設計的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復雜的架構(gòu)會有更多層
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設計的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復雜的架構(gòu)會有更多層
備注1：存算分離表數(shù)據(jù)存儲在OBS上，無需重分布，但是元數(shù)據(jù)和索引存儲在本地，仍然需要進行重分布。存算分離表在重分布時，表只支持讀，元數(shù)據(jù)的重分布時間一般比較短，但是，如果表上創(chuàng)建了索引，索引會影響重分布的性能，重分布完成時間與索引的數(shù)據(jù)量成正比關系，在此期間，表只支持讀。 存算分離集群僅9
詳情請參見表4。 存算分離本地盤規(guī)格，該規(guī)格存儲容量固定，不能夠進行磁盤擴容和規(guī)格變更，只能進行節(jié)點擴容，規(guī)格詳情請參見表5。 創(chuàng)建存算分離集群時規(guī)格僅顯示后半部分（例如4U16G.4DPU），下列規(guī)格列表中前綴（dwsx3/dwsax3/dwsk3）代表存算分離對應的CPU架構(gòu)。
息系統(tǒng)相關。 數(shù)據(jù)倉庫是集成的，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來，進行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進入數(shù)據(jù)倉庫； 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保
文章目錄 數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別？ 事實表和維度表 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉庫要分層？ 數(shù)據(jù)倉庫模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu) 介紹GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu)、集群邏輯架構(gòu)和技術(shù)特點。 產(chǎn)品架構(gòu) GaussDB(DWS)由數(shù)據(jù)庫內(nèi)核部分及一系列相關工具組成，其產(chǎn)品架構(gòu)如圖1-1所示。
性能，以便比較不同的設計對表的加載性能、存儲空間和查詢性能的影響。 在進行調(diào)優(yōu)表實踐之前，需要先了解表結(jié)構(gòu)設計相關的內(nèi)容。因為進行數(shù)據(jù)庫設計時，表設計上的一些關鍵項將嚴重影響后續(xù)整庫的查詢性能。表設計對數(shù)據(jù)存儲也有影響：好的表設計能夠減少I/O操作及最小化內(nèi)存使用，進而提升查詢性能。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫DWS 參見“創(chuàng)建集群”章節(jié)創(chuàng)建DWS數(shù)據(jù)倉庫。創(chuàng)建成功后，記錄集群的內(nèi)網(wǎng)IP。 為確保ECS與DWS網(wǎng)絡互通，DWS數(shù)據(jù)倉庫需要與ECS在同一個區(qū)域，同一個虛擬私有云和子網(wǎng)下。 表1 DWS規(guī)格 參數(shù)項 參數(shù)取值 區(qū)域 華北-北京4 可用區(qū) 可用區(qū)1 產(chǎn)品類型 標準數(shù)倉
設計主鍵應該避免哪些情況 GeminiDB Cassandra是一個分布式數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)按照主鍵分布。如果存在多列主鍵，則按照數(shù)據(jù)庫的最左匹配原則分布。為避免產(chǎn)生寫入熱點問題，建議您遵循以下條件： 主鍵的第一列盡量分散，不建議主鍵名使用相同的前綴。
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的設計、實施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉庫螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉庫的建設者和分析師開始考慮只建設企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個實施部分的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載是獨立，導致了數(shù)據(jù)的混亂與不
了華為云混合負載數(shù)據(jù)倉庫DWS。DWS采用“一庫兩用”的設計理念，一套數(shù)據(jù)倉庫集群既可以支持超高并發(fā)、低時延的業(yè)務交易請求，同時可支撐復雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應用，減少開發(fā)和運維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時效性大大提高，且數(shù)據(jù)分析性能提升3倍。做到數(shù)據(jù)實時一致的同時，DWS也確
集群的性能和可支持的并發(fā)度。通過對關聯(lián)條件和分組條件的仔細設計，能夠盡可能的減少不必要的數(shù)據(jù)shuffle。 選擇存儲方案 【建議】表的存儲類型是表定義設計的第一步，用戶業(yè)務類型是決定表的存儲類型的主要因素，表存儲類型的選擇依據(jù)請參考表1。 表1 表的存儲類型及場景 存儲類型 適用場景
DWS數(shù)據(jù)庫對象設計規(guī)則 DWS Database和Schema設計規(guī)則 DWS表設計規(guī)則 DWS字段設計規(guī)則 DWS約束設計規(guī)則 DWS視圖和關聯(lián)表設計規(guī)則 父主題： DWS各對象設計詳細規(guī)則
Processing），支持復雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉庫匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果，取百家之長（各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務域的模型，指標）。 舉個栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對象，各數(shù)據(jù)庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對應一個數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會分為多個數(shù)據(jù)文件存儲。 Table，即表，每張表只能屬于一個數(shù)據(jù)庫。 B
interface，應用程序編程接口）中對同樣的業(yè)務邏輯進行兩次編程：一次為批量計算的ETL系統(tǒng)，一次為流式計算的Streaming系統(tǒng)。針對同一個業(yè)務問題產(chǎn)生了兩個代碼庫，各有不同的漏洞。這種系統(tǒng)實際上非常難維護服務器存儲大：數(shù)據(jù)倉庫的典型設計，會產(chǎn)生大量的中間結(jié)果表，造成數(shù)據(jù)急速膨脹，加大服務器存儲壓力。
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無狀態(tài)性每個請求必須包含服務器必須理解的所有信息，而不是依賴于服務器記住先前的請求。服務端不能保存除了單次請求之外的，任何與其通信的客戶端的狀態(tài)。客戶端的所有請求必須包括服務端完成請求所需的所有信息（認證，授權(quán)，表單）。 冪等性冪等性指的是一次和多次請求某一個資源應該具有相同的作用。冪等的方法意味著
