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駕馭云數(shù)據(jù)倉庫GaussDB(DWS)，逐浪大數(shù)據(jù)時代

逐漸龐大的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)的組織、存儲、分析需求。        《Gartner 2020數(shù)據(jù)和分析技術(shù)十大趨勢預(yù)測》中提出：“云化已經(jīng)成為定局。到2022年，公有云服務(wù)將對90%的數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新起到至關(guān)重要的作用。”華為作為業(yè)界領(lǐng)先的科技公司

數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)中安全嗎？有采取哪些措施？

數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)中安全嗎？有采取哪些管控措施或者說管理方法去保障數(shù)據(jù)安全，這個可以展開說下嗎？

一圖看懂《金融數(shù)據(jù)倉庫白皮書》

數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺一文讀懂【轉(zhuǎn)】

各樣的數(shù)據(jù)源，并能從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中獲取全量/增量數(shù)據(jù)；然后規(guī)范存儲。數(shù)據(jù)湖能將數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果推送到合適的存儲引擎中，滿足不同的應(yīng)用訪問需求。對于大數(shù)據(jù)的支持，包括超大規(guī)模存儲以及可擴(kuò)展的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力。綜上，個人認(rèn)為數(shù)據(jù)湖應(yīng)該是一種不斷演進(jìn)中、可擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)存儲、處理、分

GaussDB(DWS)典型數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)之拉鏈表模型

【摘要】 數(shù)據(jù)倉庫拉鏈表模型在GaussDB(DWS)中的實(shí)踐。在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計過程中，經(jīng)常會遇到這樣的需求： 數(shù)據(jù)量比較大;表中的部分字段會被update,如用戶的地址，產(chǎn)品的描述信息，訂單的狀態(tài)等等;需要查看某一個時間點(diǎn)或者時間段的歷史快照信息，比如，查看某一個訂單在

Apache Doris 創(chuàng)始人：何為“現(xiàn)代化”的數(shù)據(jù)倉庫？

、運(yùn)維成本高昂、數(shù)據(jù)鏈路冗長以及數(shù)據(jù)重復(fù)存儲等諸多問題。 數(shù)據(jù)倉庫幾經(jīng)發(fā)展，逐步從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫演變?yōu)榇?span id="fhvbxnj" class='cur'>數(shù)據(jù)平臺/數(shù)據(jù)湖，如今又迎來了現(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉庫，對應(yīng)的架構(gòu)也在發(fā)生著變化。底層數(shù)據(jù)源類型從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展為多種半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；中間層從 ETL、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖相互獨(dú)立演變?yōu)橄?/p>

【云享讀書會-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

第三范式1）數(shù)據(jù)發(fā)布：業(yè)務(wù)用戶要能理解發(fā)布的數(shù)據(jù)2）查詢性能：提供高效的查詢性能數(shù)據(jù)集市大部分都采用維度建模方式，而不會采用第三范式四、星型模型&多維數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞：fact事實(shí)表，cube多維模型，報表維度模型中的事實(shí)表用來存儲企業(yè)或組織的商業(yè)行為事件所產(chǎn)生的可度量的績效結(jié)果。要

通俗易懂講數(shù)據(jù)倉庫之【緩慢變化維】

另外建一個表來保存歷史記錄，這種方式就是將歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)完全分開來，在維度中只保存當(dāng)前最新的數(shù)據(jù)。 用戶維度表 用戶維度歷史表 這種方式的優(yōu)點(diǎn)是可以同時分析當(dāng)前及前一次變化的屬性值，缺點(diǎn)是只保留了最后一次變化信息。 3. 數(shù)倉項(xiàng)目-拉鏈表技術(shù)介紹 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計過程中，經(jīng)常會遇到這樣的需求：

數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)中臺的概念和區(qū)別

和數(shù)據(jù)容量方面的不同，但廣義的大數(shù)據(jù)平臺通常被賦予更多的使命，它不僅存儲多樣化的數(shù)據(jù)類型，還具有報表分析等數(shù)據(jù)倉庫的功能，以及其他數(shù)據(jù)分析挖掘方面的高級功能。 數(shù)據(jù)中臺 網(wǎng)易數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)圖: 阿里數(shù)據(jù)中臺邏輯架構(gòu)圖: 數(shù)據(jù)中臺通過對企業(yè)內(nèi)外部多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)采集、治理、建模

GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫方面的性能如何？

GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)查詢、寫入、聚合等操作方面的性能表現(xiàn)，以及與其他同類產(chǎn)品相比的優(yōu)勢和劣勢。

數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)支持的技術(shù)指標(biāo)

技術(shù)指標(biāo)最大值數(shù)據(jù)容量10PB集群節(jié)點(diǎn)數(shù)128單表大小1PB單行數(shù)據(jù)大小1GB每條記錄單個字段的大小1GB單表記錄數(shù)248單表列數(shù)1600單表中的索引個數(shù)無限制單表索引包含列數(shù)32單表約束個數(shù)無限制并發(fā)連接數(shù)600

一文說透傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 VS 數(shù)據(jù)倉庫

而數(shù)據(jù)倉庫則要復(fù)雜很多，由數(shù)據(jù)源、ETL 工具、數(shù)據(jù)存儲、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)訪問分析工具共同構(gòu)成。 其中，ETL 工具負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，并經(jīng)過清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(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)。 數(shù)據(jù)存儲是數(shù)據(jù)倉庫中最為的核心部分，通常采用多維

GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫：通過實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)實(shí)時分析的強(qiáng)大能力【綻放吧！GaussDB(DWS)云原生數(shù)倉】

GaussDB(DWS) 中創(chuàng)建兩個數(shù)據(jù)表：銷售數(shù)據(jù)表和用戶行為數(shù)據(jù)表。然后，通過插入示例數(shù)據(jù)的方式，模擬銷售數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)的錄入。 接下來，通過查詢語句可以對這兩個數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析。例如，可以查詢特定條件下的銷售數(shù)據(jù)，如銷售日期大于 2022-01-01 并且價格大于 8.00 的銷售記錄；還可以查詢用戶行為數(shù)據(jù)，如行為為

【從零開始學(xué)數(shù)倉】【基礎(chǔ)班】數(shù)據(jù)倉庫是什么？

分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)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，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。3.相對穩(wěn)定的。操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主

MRS StarRocks，新一代極速全場景數(shù)據(jù)倉庫

統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫，將高并發(fā)和實(shí)時性要求很高的業(yè)務(wù)放在 StarRocks 中分析。也可以使用 External Catalog 和外部表進(jìn)行數(shù)據(jù)湖上的分析，StarRocks 作為數(shù)據(jù)湖的計算引擎，可以充分發(fā)揮向量化引擎和 CBO 的優(yōu)勢，大大提升了數(shù)據(jù)湖分析的性能。

大數(shù)據(jù)揭秘：從數(shù)據(jù)湖到數(shù)據(jù)倉庫的全面解析

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫是兩個常見的術(shù)語，雖然它們在功能上有所重疊，但實(shí)際上有著不同的設(shè)計理念和應(yīng)用場景。 數(shù)據(jù)湖是一個存儲海量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，它可以包含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖的最大特點(diǎn)是能夠保留數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)，并且支持靈活的處理和分析方式。常見的實(shí)現(xiàn)技術(shù)包括Hadoop和Amazon

【云圖說】初識數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)

【摘要】 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種基于公有云云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有

蘇寧數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)對數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長的技術(shù)演進(jìn)

的維度表數(shù)據(jù)量都相對較小，但是他是整個數(shù)據(jù)倉庫的核心，整個的數(shù)據(jù)建模都是圍繞著維度來建設(shè)。維度表主鍵維度表在數(shù)據(jù)倉庫中有不可替代的重要地位，因此維度表主鍵的確認(rèn)也尤其重要，維度表的主鍵用于和事實(shí)表做關(guān)聯(lián)使用，所以維度表主鍵也為事實(shí)表的外鍵，維表主鍵可由有業(yè)務(wù)含義的自然鍵組成;也可