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- 數(shù)據(jù)倉庫維度和事實(shí)表 內(nèi)容精選 換一換
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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：百科擴(kuò)展性，基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫維度和事實(shí)表 相關(guān)內(nèi)容
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·應(yīng)用與應(yīng)用之間的關(guān)聯(lián)性 應(yīng)用之間的依賴關(guān)系。 應(yīng)用之間的通訊端口矩陣。 ·應(yīng)用與基礎(chǔ)設(shè)施之間的關(guān)聯(lián)性 方法一：先發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施列表，再進(jìn)行應(yīng)用分組； 方法二：先梳理應(yīng)用列表，再按照每個(gè)應(yīng)用梳理基礎(chǔ)設(shè)施。 -按層次 ·梳理物理層，輸出物理拓?fù)鋱D口包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、交換機(jī)、防火墻等物理設(shè)備；來自：百科統(tǒng)一管理控制臺(tái)，輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉庫管理任務(wù)，數(shù)據(jù)庫自運(yùn)維讓用戶專注于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。獨(dú)有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具。 自由擴(kuò)展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)負(fù)載，自由調(diào)整集群規(guī)模和實(shí)例規(guī)格，時(shí)刻保持性能/成本最優(yōu)。 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫維度和事實(shí)表 更多內(nèi)容
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雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu)，因?yàn)?span style='color:#C7000B'>事實(shí)表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名，是在OLAP應(yīng)用中，尤其是報(bào)表系統(tǒng)中會(huì)經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中，保存度量值的詳細(xì)值或事實(shí)的表稱為“事實(shí)表”，如銷售單日?qǐng)?bào)表； 維度表就是觀察該事物的角度（維度)，比如客戶角度，時(shí)間角度和產(chǎn)品角度。來自：百科![]()
跨行和跨表的分析，也支持?jǐn)?shù)據(jù)的清洗和標(biāo)準(zhǔn)化，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)生成清洗和標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)量規(guī)則，支持周期性的監(jiān)控和清洗。 圖5數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則體系 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理：360度全鏈路數(shù)據(jù)資產(chǎn)可視化 DAYU提供企業(yè)級(jí)的元 數(shù)據(jù)管理 ，厘清信息資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視，支持鉆取、溯源等。通過數(shù)據(jù)地圖，來自：百科![]()
基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表；新建DM層并發(fā)布匯總表。 基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表；新建DM層并發(fā)布匯總表。 模型設(shè)計(jì)-維度建模 指標(biāo)設(shè)計(jì) 新建業(yè)務(wù)指標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)，技術(shù)指標(biāo)又分為原子指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)。 新建業(yè)務(wù)指標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)，技術(shù)指標(biāo)又分為原子指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)。來自：專題![]()
來自：百科![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 課程簡(jiǎn)介 介紹數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS服務(wù)，并通過實(shí)踐學(xué)習(xí)如何使用DWS。 課程目標(biāo) 了解DWS的發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS功能特性，掌握DWS基本應(yīng)用操作。 課程大綱 第1章 什么是數(shù)據(jù)倉庫 第2章 DWS全景研討 第3章 DWS解決方案探討來自：百科![]()
QL。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等來自：百科![]()
以“$”符號(hào)開頭，后面接函數(shù)名和參數(shù)序列。 表達(dá)式 數(shù)據(jù)開發(fā)作業(yè)中的節(jié)點(diǎn)參數(shù)可以使用表達(dá)式語言（Expression Language，簡(jiǎn)稱EL），根據(jù)運(yùn)行環(huán)境動(dòng)態(tài)生成參數(shù)值。數(shù)據(jù)開發(fā)EL表達(dá)式使用簡(jiǎn)單的算術(shù)和邏輯計(jì)算，引用內(nèi)嵌對(duì)象，包括作業(yè)對(duì)象和一些工具類對(duì)象。 環(huán)境變量 環(huán)境來自：百科![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)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(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與DWS集成。DWS兼容PostgreSQL生態(tài)，且SQL語法進(jìn)行了兼容MySQL、Oracle和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。來自：百科![]()
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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)特惠活動(dòng) [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)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(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐來自：百科![]()
對(duì)數(shù)據(jù)的歸類分析往往涉及到對(duì)多張數(shù)據(jù)庫表數(shù)據(jù)的同時(shí)訪問，即需要同時(shí)鎖住多張可能正在被不同事務(wù)更新的表單。這對(duì)業(yè)務(wù)繁忙的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來說可能是一件非常困難的事情。 一方面很難把多張表同時(shí)鎖住，造成復(fù)雜查詢的時(shí)延增加。 另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。來自：百科![]()
生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003，同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái)，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉庫的管理和維護(hù)，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開展業(yè)務(wù)。來自：百科![]()
魔力象限，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，性價(jià)比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無來自：百科![]()
用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求通過快照對(duì)集群進(jìn)行備份和還原。 【華為云】視頻教程 視頻教程匯聚華為云云服務(wù)所有介紹視頻和操作視頻，通過專家有聲講解及實(shí)戰(zhàn)演示，教您快速使用云服務(wù)。三種維度分類篩選，幫助您快速找到所需視頻。 立即觀看 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章來自：百科![]()
務(wù)情況增加節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析性能。 擴(kuò)容后性能線性提升：容量和性能隨集群規(guī)模線性提升，線性比0.8。 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù)：擴(kuò)容過程中支持?jǐn)?shù)據(jù)增、刪、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter table)，表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù)，擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知。來自：百科![]()
華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免費(fèi)體驗(yàn)中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科
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