- 數(shù)據(jù)倉庫之事實(shí)表和維度表 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科課程包含 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(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: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(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)計方法來自:百科
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擴(kuò)展性,基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(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)下表簡單判斷什么場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)平臺特性比較來自:百科·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、交換機(jī)、防火墻等物理設(shè)備;來自:百科
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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-維度建模 指標(biāo)設(shè)計 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
統(tǒng)一管理控制臺,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,時刻保持性能/成本最優(yōu)。 應(yīng)用場景 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)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),支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時處理能力,用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時分析、實(shí)時決策和混合負(fù)載等來自: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(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
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