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- 數(shù)據(jù)倉庫維度表如何加工 內(nèi)容精選 換一換
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分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴展性差、成本高,也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自:百科使數(shù)據(jù)更具可視化。通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表和儀表盤形式,用戶可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢,從而更準確地分析情況。 節(jié)省決策時間。BI可視化系統(tǒng)可以提供即時更新的數(shù)據(jù),迅速反映最新的業(yè)務情況,幫助用戶及時做出決策。 自助式的數(shù)據(jù)分析。BI可視化系統(tǒng)提供了用戶自定義報表和查詢數(shù)據(jù)的功能,使用戶能來自:專題
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資金利用率。3. 提升供應鏈管理能力:通過倉網(wǎng)平臺多維度管理、敏捷供應鏈管理等功能,實現(xiàn)供應鏈的協(xié)同運作和優(yōu)化,提高供應鏈的響應速度和靈活性。4. 提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持:通過庫存共享、訂單分析等功能,提供實時的數(shù)據(jù)分析和報表,幫助企業(yè)進行決策和優(yōu)化運營策略。5. 實現(xiàn)統(tǒng)倉共配:來自:專題使數(shù)據(jù)更具可視化。通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表和儀表盤形式,用戶可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢,從而更準確地分析情況。 節(jié)省決策時間。BI可視化系統(tǒng)可以提供即時更新的數(shù)據(jù),迅速反映最新的業(yè)務情況,幫助用戶及時做出決策。 自助式的數(shù)據(jù)分析。BI可視化系統(tǒng)提供了用戶自定義報表和查詢數(shù)據(jù)的功能,使用戶能來自:專題
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在SQL詳情頁查看下方的“SQL列表”,找出在此時間段內(nèi)select模板執(zhí)行耗時大于2s的數(shù)據(jù)庫dblog_test。 圖3 SQL列表 步驟7 登錄當前實例,選擇 數(shù)據(jù)管理 控制臺的“庫管理”頁簽。并選擇步驟6中的數(shù)據(jù)庫名稱。單擊“查看表詳情”。檢查表格中索引數(shù)量、數(shù)據(jù)容量等信息 圖4 查看表詳情 步驟8來自:百科華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點: 1. 平滑遷移 GaussDB來自:百科分鐘級,性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報表開發(fā)人力,開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在華為云學院 數(shù)據(jù)倉庫服務 數(shù)據(jù)倉庫服務基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型來自:百科支持批量數(shù)據(jù)遷移、實時數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫實時同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾?,支持?span style='color:#C7000B'>表、整庫、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設計 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個核心模塊,承擔數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務化的功能,提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準、可視化數(shù)據(jù)建模、標注數(shù)來自:百科為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務訴求,F(xiàn)usionInsight MRS 也提供了豐富的組件: 在多表復雜關(guān)聯(lián)場景,大容量多表復雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)亞秒響應的。 在多維分析場景,ClickHouse支持亞秒級大寬表實時OLAP,單表支持1萬多列,萬億行數(shù)據(jù)。 在時序分析方面,專業(yè)的時序數(shù)據(jù)庫Io來自:百科
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