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- 數(shù)據(jù)倉庫建模為何不采用寬表 內(nèi)容精選 換一換
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MRS 多樣集市靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求 為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求， FusionInsight MRS也提供了豐富的組件： · 在多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)場景 大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 · 在多維分析場景 ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬表實(shí)時(shí)OLAP，單表支持1萬多列，萬億行數(shù)據(jù)。來自：百科【數(shù)據(jù)更新難】：數(shù)據(jù)使用寬表存儲(chǔ)，維度數(shù)據(jù)變化需要更新整個(gè)寬表，工作量大。 華為云方案： ES+DWS大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)； 利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用來自：百科
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軟通動(dòng)力 數(shù)據(jù)庫遷移 服務(wù) 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫專家團(tuán)隊(duì)具有數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證，為客戶提供專業(yè)數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù)，支持范圍：MySQL，Oracle， GaussDB ，PostgreSQL等。 訪問店鋪 數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù) 資深專業(yè)團(tuán)隊(duì)，為用戶提供專業(yè)的Oracle、MySQL、SQL server、Po來自：專題。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(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自：百科
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是投影過程的幾何反轉(zhuǎn)。 地面測繪 使用三維激光掃描儀、水準(zhǔn)儀、經(jīng)緯儀、全站儀、GPS接收機(jī)、GPS手持機(jī)、超站儀、陀螺儀、求積儀、鋼尺、秒表等設(shè)備，在地面進(jìn)行基礎(chǔ)的測繪活動(dòng)。 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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet of things）、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O（Online to來自：百科![]()
來自：百科![]()
方案二： Meta+Data的寬表模型，將模型的定義轉(zhuǎn)化為寬表的模型存儲(chǔ)。該方案的優(yōu)勢(shì)在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型，不需要考慮因模型變化導(dǎo)致的DDL語句。再具體實(shí)踐中，寬表可以有不同的選型，例如 文檔數(shù)據(jù)庫 ，搜索、分析型數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫等。不同類型的存儲(chǔ)的寬表選型面臨著事務(wù)一致性、行列擴(kuò)展限制、索引構(gòu)建不同的挑戰(zhàn)。來自：百科![]()
遷速度最大化，同時(shí)如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)丟包時(shí)，不會(huì)大面積重來。 為加快數(shù)據(jù)寫入，DRS實(shí)現(xiàn)了表級(jí)并發(fā)寫入，從而大幅提升了數(shù)據(jù)傳輸速度，使得同步時(shí)延在同城達(dá)到毫秒級(jí)。 圖1 讀寫類并發(fā) 線程類并發(fā) 在面對(duì)超多數(shù)據(jù)庫對(duì)象（如萬級(jí)以上張表）的搬遷時(shí)，結(jié)構(gòu)遷移將會(huì)成為瓶頸。DRS針對(duì)這類場景做了來自：百科![]()
節(jié)點(diǎn)之間不存在任何共享的計(jì)算資源或數(shù)據(jù)，因此也被稱為無共享(share-nothing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP數(shù)據(jù)倉庫為客戶的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算入口，上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況，做到了數(shù)據(jù)分庫分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行，可以來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，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)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)來自：百科![]()
： No.1 產(chǎn)品價(jià)值和效果不同：七陌智能云客服專注為企業(yè)賦能降本增效，??單?只提供使?。 七陌智能云客服在于為企業(yè)提??員單產(chǎn)效率，不斷降低企業(yè)運(yùn)營成本，通過完整的全場景賦能，幫助企業(yè)在降本增效的同時(shí)，為企業(yè)提供完整的解決?案，從?提??戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量，通過優(yōu)質(zhì)服務(wù)確?？?來自：云商店![]()
方案二： Meta+Data的寬表模型，將模型的定義轉(zhuǎn)化為寬表的模型存儲(chǔ)。該方案的優(yōu)勢(shì)在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型，不需要考慮因模型變化導(dǎo)致的DDL語句。再具體實(shí)踐中，寬表可以有不同的選型，例如文檔數(shù)據(jù)庫，搜索、分析型數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫等。不同類型的存儲(chǔ)的寬表選型面臨著事務(wù)一致性、行列擴(kuò)展限制、索引構(gòu)建不同的挑戰(zhàn)。來自：專題![]()
1、網(wǎng)絡(luò)/APP流量分析 2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能（BI） 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢 1、網(wǎng)絡(luò)/APP流量分析 2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能（BI） 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢 不適用場景 1、OLTP來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（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(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（GaussDB(DWS) ）支持按需計(jì)費(fèi)，同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉庫節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用建模軟件進(jìn)行物理化 使用建模軟件進(jìn)行物理化 時(shí)間：2021-06-02 14:53:49 數(shù)據(jù)庫 使用建模軟件來進(jìn)行邏輯建模和物理建模，有如下的優(yōu)點(diǎn)： 功能強(qiáng)大而豐富； 正向生成DDL，反向解析； 在邏輯模型和物理模型中自由切換使用視圖； 全面滿足建模中的各種需求，高效進(jìn)行建模。來自：百科![]()
以整個(gè)企業(yè)角度按主題進(jìn)行相似性組合和合并，并進(jìn)行一致性處理，為數(shù)據(jù)分析決策服務(wù)，但是并不能直接用于分析決策。 維度建模 維度建模是以維度建模理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建總線矩陣、抽象出事實(shí)和維度，構(gòu)建維度模型和事實(shí)模型，同時(shí)對(duì)報(bào)表需求進(jìn)行抽象整理出相關(guān)指標(biāo)體系，構(gòu)建出匯總模型。 數(shù)據(jù)集成：多種方式異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效接入來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 彈性公網(wǎng)IP、私有IP、浮動(dòng)IP、虛擬IP有何不同 彈性公網(wǎng)IP、私有IP、浮動(dòng)IP、虛擬IP有何不同 時(shí)間：2020-09-27 14:53:41 彈性公網(wǎng)IP是可以直接訪問Internet的IP地址。一個(gè)彈性公網(wǎng)IP只能給一個(gè)E CS 使用。 私有IP是公有云來自：百科
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