列存数据仓库怎样更高效

很多数据仓库产品都采用了列式存储。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少，采用列存就只读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。特别是数据量非常大时，硬盘扫描和读取的时间占比很大，这时候列存的优势会很明显。 那么，是不是只要用了列存就一定能做到性能最佳呢？我们来看看，列式存储在哪些方面还可以做的更高效。

数据仓库、数据平台和数据中台 ‖ 你分清了吗?

据 API 服务，以更高效的方式为业务提供服务。数据仓库：存储的数据大多是根据需求有针对性抽取的结构化历史数据，能够生成各类报表，但这些报表都无法实时产生，因此，尽管能提供部分业务价值，但不能直接影响业务。数据平台：为解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题而产生。

主流数据仓库引擎技术比较

数据库引擎 比较项目SybaseIQOracle10GDB2Teradata是否专门为分析型应用设计是否否是是否支持多种硬件平台是是是，多数性能指标的获得是基于IBM平台否是否支持多种操作系统是是是否原始数据膨胀情况原始数据的10％～70％，数据压缩无性能下降原始数据100％～5

传统BI项目与数据仓库

集市。我们所涉及的数据仓库其实更多的聚焦于分析层，但是整个BI项目的核心之一。分析层包括了对商业逻辑的数据建模，不仅要根据用户对可视化数据的展现要求，也要根据数据集市中数据分布、容量、业务种类多样性来综合设计。作为分析层中，提供分析数据物理存储基础就是数据仓库，仓库中的数据是经过聚合、清洗、分类以及映射过得clean

数据库和数据仓库的差别

索引等信息。广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。 元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。（1）构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这

【DWS产品】数据仓库的使用求助

在下新接触华为云，请问一下各位专家，我这边的需求是现有传统的OA，HR,ERP系统，这些系统的数据库在华为云RDS上，我们想搭建数据仓库将各个系统的数据抽到数据库仓库形成大宽表，后面提供给BI进行数据查询和展示。。请问下我需要用到华为云的哪些服务，购买哪些产品，哪些是必须的，哪些是可选的。。有没有实践案例可参考。谢谢

鲲鹏服务器麒麟V10 Greenplum 6.0.0 迁移

README.md https://github.com/greenplum-db/gpdb/tree/5.21.0 官方文档 http://docs-cn.greenplum.org/v6/homenav.html Greenplum常见问题的分析与处理 https://cloud.tencent

是否支持批量创建数据仓库？

<align=left>是否支持批量创建数据仓库？</align>

请问现阶段greenplum能安装在taishan上面吗？

请问现阶段greenplum能安装在taishan上面吗？官网有tar包不知道是否可以编译安装？

Hive分布式数据仓库(1)

       Hive 是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapRe

使用greenplum-spark connect连接器遇到的坑

   我最近开发了一个maven项目，想使用spark读取/写入greenplum的数据，但是由于jdbc的传输速度限制。所以想采用greenplum-spark connect这个连接器。当我使用--jars将项目和这个依赖包一起提交上去的时候出现了jar包冲突 报错:clas

数据仓库适用场景讲解------转载

在分钟级；d） “双ETL模式”需要两套ETL调度环境，整体成本翻倍，但调度逻辑清晰、易于理解和维护；较容易匹配不同规模的数据仓库平台采纳；较难实现数据实时比对，以及数据发生不一致之后的控制逻辑（若需要实现，对于调度逻辑侵入性大）；ETL调度批量中途，较难实现两套调度链路协调重跑

数据仓库双活模式-----转载

句，实现对象动态注册；通过命令行指令实现对象注册；适当增加对象索引、约束索引的注册信息，用于扩展细粒度对象锁能力，提高数据仓库ETL SQL并发能力；*数据仓库环境下，只需要考虑到表级双活的能力，不建议实施字段级、记录级双活；vi.     对象锁能力根据SQL指令给相应对象动态

数据挖掘：数据仓库相关知识笔记

数据是反映历史变化的：主要表现三个方面，数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容，定时获取OLTP数据库中变化的数据追加到数据仓库中去； 随时间变化不断删除旧的数据内容；数据仓库中包含大量综合数据会隔一段时间进行抽样处理等。 3、数据仓库的模式 主要有星型模式、雪花模式、事实星型模式。 4、数据仓库的体系结构

Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库

Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库 本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。

数据仓库中数据模型以及ETL算法

员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁，所以在国外一些数据仓库的文献中，把数据模型称之为数据仓库的心脏“The Heart of the DataWarehouse” 数据模型设计的好坏直接影响数据的 稳定性 易用性 访问效率 存储容量 维护成本 二、数据仓库中数据模型，数据分层和ETL程序

数据仓库可以存储多少业务数据？

数据仓库可以存储多少业务数据？

Snowflake：数据仓库的终极形态？

服务层解决了数据仓库易用性的问题，目前我还没有看到任何一款数据平台产品能够帮用户处理这么多的非功能性任务。即使是同为云数据仓库的Azure Data Warehouse，需要的管理和运维成本不可同日而语。数据仓库的进化    Snowflake的架构完美诠释了数据仓库产品的进化史

Hadoop数据仓库之数据治理

访问日志）安全审计制定详细的规则。为数据的合规使用制定规范，必须在合规范围内安全使用数据。3. 参考资料《大数据之路》《hadoop构建数据仓库》

数据仓库解决方案对比