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關(guān)于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)最好是以反復(fù)的方式進(jìn)行。首先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再建立另一部分。即出現(xiàn)所謂的CLDS的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)生命周期(SDLC)。 粒度的選擇： 一般采用雙重粒度或建立活樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中分區(qū)是在應(yīng)用層而非系統(tǒng)層進(jìn)行；
了華為云混合負(fù)載數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS。DWS采用“一庫(kù)兩用”的設(shè)計(jì)理念，一套數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群既可以支持超高并發(fā)、低時(shí)延的業(yè)務(wù)交易請(qǐng)求，同時(shí)可支撐復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應(yīng)用，減少開(kāi)發(fā)和運(yùn)維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時(shí)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(shí)時(shí)一致的同時(shí)，DWS也確
優(yōu)化這些查詢，使這些查詢的效率很高。而即席查詢是用戶在使用時(shí)臨時(shí)生產(chǎn)的，無(wú)法人工預(yù)先優(yōu)化這些查詢，需要數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部實(shí)時(shí)自動(dòng)優(yōu)化，所以即席查詢也是評(píng)估數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)重要指標(biāo)。在一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中，即席查詢使用的越多，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的要求就越高，對(duì)數(shù)據(jù)模型的對(duì)稱性的要求也越高。
Processing），支持復(fù)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(cāng)庫(kù)匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，取百家之長(zhǎng)（各個(gè)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(wù)域的模型，指標(biāo)）。 舉個(gè)栗子~ 車(chē)聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，剛開(kāi)始啟動(dòng)階段就是
1.數(shù)據(jù)治理是什么？數(shù)據(jù)治理：為公司業(yè)務(wù)越來(lái)越復(fù)雜而帶來(lái)的數(shù)據(jù)越來(lái)越臟、亂、差的問(wèn)題，而提出一套治理數(shù)據(jù)的方法+工具集2. 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容這一部分，我將從六個(gè)方面來(lái)講解數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容。2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義數(shù)據(jù)維度及指標(biāo)需要清晰的、統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)的定義。（這里的部分參考Hadoop數(shù)
地區(qū)部空運(yùn)成本，再匯總看季度全球空運(yùn)成本）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)跟業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點(diǎn)業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當(dāng)前值數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動(dòng)面向分析，分析驅(qū)動(dòng)?
儲(chǔ)經(jīng)過(guò)清理和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是高級(jí)分析、報(bào)告和決策的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，用于存儲(chǔ)特定團(tuán)隊(duì)或用途（如銷(xiāo)售或營(yíng)銷(xiāo)）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問(wèn)他們工作所需的信息。 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是分析存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
</align> 13985 <align=left>由于DWS/LibrA（注1）的集群的Coordinator Node是多活的、對(duì)等的，所以整個(gè)系統(tǒng)的并發(fā)數(shù)隨著CN的增加可以不斷增長(zhǎng)。具體的并發(fā)能力受限于實(shí)際場(chǎng)景：</align>•短事務(wù)：在平安城市某項(xiàng)目中，在混合負(fù)載場(chǎng)景下，測(cè)試過(guò)5000+并發(fā)，可以穩(wěn)定運(yùn)行。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是信息（對(duì)其進(jìn)行分析可做出更明智的決策）的中央存儲(chǔ)庫(kù)。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和其他來(lái)源流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和決策者通過(guò)商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問(wèn)數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)的加載、卸載，各層數(shù)據(jù)模型之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，業(yè)務(wù)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過(guò)程都會(huì)以ETL任務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，在倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中搭建一個(gè)完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)會(huì)來(lái)自各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型字段都是來(lái)自哪個(gè)源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對(duì)穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)一般不會(huì)實(shí)時(shí)變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個(gè)月度數(shù)據(jù)不對(duì)，就可能需要
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、數(shù)據(jù)中心相關(guān)技術(shù)知識(shí)和生態(tài)相關(guān)了解 1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)倉(cāng) 數(shù)倉(cāng)的分層 1、ODS 層：Operation Data Store 原始數(shù)據(jù)層 加載原始數(shù)據(jù)不做處理 2、DWD 層：Data Warehouse Detail 明細(xì)數(shù)據(jù)層
打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經(jīng)歷這一過(guò)程？因?yàn)槟仨毷褂檬诸^的工具并讓它們發(fā)揮作用。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)此數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)而言是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，您需要找出事實(shí)和維度。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)很簡(jiǎn)單：您對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行反規(guī)范化，基于運(yùn)動(dòng)員統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)事實(shí)表。然后基于與這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)的某
GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)的培訓(xùn)課程、知識(shí)講座和社區(qū)論壇。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)的培訓(xùn)課程、知識(shí)講座和社區(qū)論壇。 數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室 — 手把手教您使用云數(shù)倉(cāng) 數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室是華為云官方實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，在這里您可以一鍵創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)踐和驗(yàn)證典型場(chǎng)景。
1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫(kù)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？怎么不繼續(xù)使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像現(xiàn)在叫g(shù)aussdb A)？2、Flink 為什么采用了邊緣Flink的形式，不用FusionInsight HD 安裝flink？3、Datatool
png概念上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：企業(yè)級(jí)的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè) D2V（Data to Value）的能力。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：一個(gè)相對(duì)具體的功能概念，是存儲(chǔ)和管理一個(gè)或多個(gè)主題數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)平臺(tái)：在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上出現(xiàn)的融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)。應(yīng)用上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：距離業(yè)務(wù)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200
個(gè)建設(shè)良好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)解決。</align><align=left>業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)是面向操作的，主要服務(wù)于業(yè)務(wù)產(chǎn)品和開(kāi)發(fā)。而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是面向分析的，主要服務(wù)于我們分析人員。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)做的好不好，就看我們分析師用得爽不爽。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從產(chǎn)品設(shè)計(jì)開(kāi)始，就一直是站在分析師的立場(chǎng)上考慮的
數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)
