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- 數(shù)據(jù)倉庫構建etl過程 內容精選 換一換
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系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含 數(shù)據(jù)倉庫 、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設計方法來自：百科[ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
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來自：百科區(qū)分通過GDS和COPY工具進行物理數(shù)據(jù)遷移的區(qū)別；列舉常用的ETL工具種類和用法。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)遷移概述 2. DSC SQL語法遷移工具 3. GDS遷移物理數(shù)據(jù) 4. COPY遷移物理數(shù)據(jù) 5. ETL工具 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來自：百科
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GaussDB(DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 時間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。來自：百科![]()
用建議： 重視消息生產(chǎn)與消費的確認過程 消息生產(chǎn)（發(fā)送） 發(fā)送消息后，生產(chǎn)者需要根據(jù)DMS的返回信息確認消息是否發(fā)送成功，如果返回失敗需要重新發(fā)送。 每次生產(chǎn)消息，生產(chǎn)者都需要等待消息發(fā)送API的應答信號，以確認消息是否成功發(fā)送。在消息傳遞過程中，如果發(fā)生異常，生產(chǎn)者沒有接收到發(fā)來自：百科![]()
精彩直播 推薦文章 精彩直播 推薦文章 精彩直播 GaussDB系列技術直播 熱門 數(shù)據(jù)庫存儲與訪問、數(shù)據(jù)加載、遷移等 GaussDB應用構建 推薦 華為 云數(shù)據(jù)庫 專家現(xiàn)場Demo演示 更多精彩直播 與大咖專家零距離>>> 推薦文章 GaussDB給世界一個更優(yōu)選擇 新品 產(chǎn)品動態(tài)來自：專題![]()
激發(fā)物流行業(yè)數(shù)字化躍遷 黑湖 × 華為云IoT強強聯(lián)手，讓數(shù)據(jù)驅動智能制造 物聯(lián)網(wǎng)常用傳感器 相關推薦 應用場景:增強型ETL和實時BI分析 應用場景:增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)湖探索 簡介:功能介紹 樞紐元模型V2.0:樞紐元模型V2.0中定義的所有實體 DevOps面面觀:DevOps與精益、敏捷來自：云商店![]()
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