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

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

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

了解数据仓库的产品优势

、高可靠的企业级数据仓库集群。您只需点击几下鼠标，就可以轻松完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。2、与大数据无缝集成：您可以使用标准SQL查询HDFS、OBS上的数据，数据无需搬迁。提供一键式异构数据库迁移工具DWS提供配套的迁

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。

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

一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法

据量从小到大，数据实时性从T+1到准实时、实时，ETL也在不断演进。 在传统数仓中，数据量小，计算逻辑相对简单，我们可以直接用ETL工具实现数据转换（T），转换之后再加载到目标库，即（Extract-Transform-Load）。但在大数据场景下，数据量越大越大，计算逻辑愈发

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

数据仓库中数据模型以及ETL算法

传动就是依靠调度工具这个流程自动化软件，执行SQL的客户端工具是流水线上的机械臂，而ETL程序就是驱动机械臂进行产品加工的算法核心。 上图是数据仓库工具箱-维度建模权威指南一书中的数据仓库混合辐射架构 2.2 金融行业中的分层模型      金融行业中的数据仓库是对模型建设要求最

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？

是否支持批量创建数据仓库？

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Hive分布式数据仓库(2)

在Hive流行之前，企业大多采用传统的并行数据仓库架构。传统的数据仓库一般采用国外知名厂商的大型服务器和成熟的解决方案，不仅价格昂贵且可拓展性较差，而且平台工具与其他厂商难以适配，用户操作体验也比较差、开发效率不高，当数据量达到TB级别后基本无法得到很好的性能。而且，传统数据仓库基本只擅长处理结构化或

【云享读书会-数据仓库工具箱】DAY01 数据仓库、商业智能及维度建模初步

总体内容概览：1）DW和BI的相关概念2）Kimball的DW/BI架构与Inmon的CIF架构3）HW的DWS服务一、数据获取 vs 数据分析数据获取是OLTP的范畴，其特点包括：1）大量事务2）低延迟3）轻量级4）读写均衡5）对数据历史状态不敏感，更关注最新状态数据数据分析属

数据仓库与传统数据库的区别

数据仓库的定义很多刚入门的小伙伴都会问，数据仓库是不是NoSQL ？其实数据仓库不是NoSQL，但NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持决策支持和数据分析。它是一个用于存储、管理和分析大量数据的数据库系统，

数据仓库解决方案对比

GaussDB(DWS)如何与其他数据仓库和工具进行集成？

GaussDB(DWS)是否支持与其他数据仓库和工具的集成，并有哪些常用的集成方式或者协议可供选择

了解数据仓库的产品架构

位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。应用层数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与DWS集成。DWS兼容PostgreSQL生态，且SQL语法进行了

数据仓库性能测试方法论与工具集

目录 数据仓库 v.s. 传统数据库 数据仓库性能测试案例 性能指标 测试方案 测试数据集 基准环境准备 测试操作步骤 测试结果分析 从数据仓库到云原生数据仓库 数据仓库 v.s. 传统数据库 随着 5G 网络和 IoT 技术的兴起，以及越来越复杂多变的企业经

浅谈数据仓库的基本架构

可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：    从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。    数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra

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