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一圖看懂《金融數(shù)據倉庫白皮書》

超硬核丨三萬字《數(shù)據倉庫知識體系》【建議收藏】

開始定下的準則：把數(shù)據集市當成眾多OLTP系統(tǒng)之后的有一個系統(tǒng)，而不是一個基礎性的集成性的東西，為保證數(shù)據的準確性和實時性，有的甚至可以由OLTP系統(tǒng)直接修改數(shù)據集市里面的數(shù)據，為了保證系統(tǒng)的性能，有的數(shù)據集市刪除了歷史數(shù)據。等等，不一而足。 當然，這導致了一些新的應用的出現(xiàn)，例

數(shù)據湖探索、MapReduce服務和數(shù)據倉庫服務有什么區(qū)別

數(shù)據湖探索、MapReduce服務和數(shù)據倉庫服務有什么區(qū)別？

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

總體內容概覽：1）DW和BI的相關概念2）Kimball的DW/BI架構與Inmon的CIF架構3）HW的DWS服務一、數(shù)據獲取 vs 數(shù)據分析數(shù)據獲取是OLTP的范疇，其特點包括：1）大量事務2）低延遲3）輕量級4）讀寫均衡5）對數(shù)據歷史狀態(tài)不敏感，更關注最新狀態(tài)數(shù)據數(shù)據分析屬于OLA

一篇文章搞懂數(shù)據倉庫：數(shù)據應用--OLAP

★鉆?。壕S的層次變化，從粗粒度到細粒度，匯總數(shù)據下鉆到明細數(shù)據。如通過季度銷售數(shù)據鉆取每個月的銷售數(shù)據★上卷：鉆取的逆，向上鉆取。從細粒度到粗粒度，細粒度數(shù)據到不同維層級的匯總。eg. 通過每個月的銷售數(shù)據匯總季度、年銷售數(shù)據★切片：特定維數(shù)據（剩余維兩個）。eg. 只選電子產品銷售數(shù)據★切塊：維區(qū)間數(shù)據（剩余維三個）。eg

GaussDB(DWS)在數(shù)據倉庫方面的性能如何？

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

數(shù)據倉庫服務支持的技術指標

技術指標最大值數(shù)據容量10PB集群節(jié)點數(shù)128單表大小1PB單行數(shù)據大小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

GaussDB(DWS)數(shù)據倉庫：通過實時數(shù)據倉庫實現(xiàn)實時分析的強大能力【綻放吧！GaussDB(DWS)云原生數(shù)倉】

可能。 靈活的數(shù)據模型：GaussDB(DWS)支持多種數(shù)據模型，包括關系型數(shù)據、半結構化數(shù)據和非結構化數(shù)據等。它提供了豐富的數(shù)據處理和查詢功能，可以滿足不同類型數(shù)據的分析需求。 實時數(shù)據倉庫的優(yōu)勢 與傳統(tǒng)的數(shù)據倉庫相比，實時數(shù)據倉庫具有許多優(yōu)勢。以下是一些主要的優(yōu)勢： 及時

2022年數(shù)據倉庫安全優(yōu)秀實踐

前定義的數(shù)據分類一致。這將使所有倉庫用戶能夠訪問必要的數(shù)據，而不會對數(shù)據安全造成不必要的風險。4、 保護移動數(shù)據任何數(shù)據倉庫都由不斷移動的元素組成。組織通常會向倉庫提供實時數(shù)據，以幫助進行最新的報告和分析。如果您的組織不斷在各種位置間傳輸數(shù)據，請確保始終使用SSL或TSL協(xié)議。使

GaussDB(DWS)數(shù)據倉庫概述丨【這次高斯不是數(shù)學家】

”任何的數(shù)據，數(shù)據來源于外部，并且開放給外部應用。 數(shù)據倉庫基于維護細節(jié)數(shù)據的基礎上再對數(shù)據進行處理，使其真正地能夠應用于分析。主要包括三個方面: 業(yè)務模型：基于某些數(shù)據分析和決策支持而建立起來的數(shù)據模型 數(shù)據聚合：基于特定需求的簡單聚合（基于多維數(shù)據的聚合體現(xiàn)在多維數(shù)據模型中)

【云圖說】初識數(shù)據倉庫服務

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

GaussDB(DWS)如何與其他數(shù)據倉庫和工具進行集成？

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

駕馭云數(shù)據倉庫GaussDB(DWS)，逐浪大數(shù)據時代

逐漸龐大的數(shù)據，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫和數(shù)據倉庫已經無法滿足數(shù)據的組織、存儲、分析需求。        《Gartner 2020數(shù)據和分析技術十大趨勢預測》中提出：“云化已經成為定局。到2022年，公有云服務將對90%的數(shù)據和分析創(chuàng)新起到至關重要的作用。”華為作為業(yè)界領先的科技公司

GaussDB(DWS) 數(shù)據倉庫服務API Explorer的使用

在接口列表中選中對應的接口； 2.選擇服務需要執(zhí)行接口的Region； 3.選擇對應的項目ID； 4.如果有body參數(shù)，輸入對應的body參數(shù) 5.點擊調試按鈕 經過以上步驟進行調試后，調試的結果會顯示在右側列表中，會把對應的請求數(shù)據的請求頭，請求體，響應結果的響應頭和響應體顯示在頁面。

如何理解數(shù)據倉庫和Hadoop大數(shù)據平臺的差別?

 “大數(shù)據”的概念要從兩個層面去理解，一層是企業(yè)創(chuàng)造的海量規(guī)模的結構化、半結構化和非結構化數(shù)據，麥肯錫給這些數(shù)據定義了四大特征：具有海量的數(shù)據規(guī)模、快速的數(shù)據流轉、多樣的數(shù)據類型和價值密度低；另一層含義是指隨之產生的大數(shù)據處理技術—云計算，只有依托于分布式處理、分布式數(shù)據庫和云存儲

Python量化數(shù)據倉庫搭建3：數(shù)據落庫代碼封裝

Python量化數(shù)據倉庫搭建3：數(shù)據落庫代碼封裝 本系列教程為量化開發(fā)者，提供本地量化金融數(shù)據倉庫的搭建教程與全套源代碼。我們以恒有數(shù)(UDATA)金融數(shù)據社區(qū)為數(shù)據源，將金融基礎數(shù)據落到本地數(shù)據庫。教程提供全套源代碼，包括歷史數(shù)據下載與增量數(shù)據更新，數(shù)據更新任務部署與日常監(jiān)控等操作。

一篇文章搞懂數(shù)據倉庫：元數(shù)據分類、元數(shù)據管理

等。源數(shù)據到數(shù)倉、數(shù)據集市層的各類規(guī)則。比如內容、清理、數(shù)據刷新規(guī)則。數(shù)據倉庫元數(shù)據 數(shù)據倉庫結構的描述，包括倉庫模式、視圖、維、層次結構及數(shù)據集市的位置和內容；業(yè)務系統(tǒng)、數(shù)據倉庫和數(shù)據集市的體系結構和模式等。BI 元數(shù)據 匯總用的算法、包括各類度量和維度定義算法。數(shù)據粒度、主題領域、聚集、匯總、預定義的查詢與報告。

數(shù)據倉庫、數(shù)據湖、數(shù)據中臺一文讀懂【轉】

包括結構化、半結構化和非結構化數(shù)據。數(shù)據湖中的數(shù)據是原始數(shù)據，是業(yè)務數(shù)據的完整副本。數(shù)據湖中的數(shù)據保持了他們在業(yè)務系統(tǒng)中原來的樣子。數(shù)據湖需要具備完善的數(shù)據管理能力（完善的元數(shù)據） 可以管理各類數(shù)據相關的要素，包括數(shù)據源、數(shù)據格式、連接信息、數(shù)據schema、權限管理等。數(shù)據湖需要具備多樣化的分析能力

一文說透傳統(tǒng)數(shù)據庫 VS 數(shù)據倉庫

數(shù)據倉庫不生產任何數(shù)據，其數(shù)據來源于各個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據庫，數(shù)據倉庫也不會對數(shù)據進行消費，只是將數(shù)據分析后的結果開放給各個外部系統(tǒng)使用。 我們以常見的電商場景為例： 構成部分 傳統(tǒng)數(shù)據庫的構成部分比較簡單，是由數(shù)據庫本身和數(shù)據庫管理系統(tǒng)（DBMS）組成。 而數(shù)據倉庫則要復雜很多，由數(shù)據源、ETL