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OLAP数据库二次开发和管理能力的高级工程师华为认证培训华为云数据仓库高级工程师培训培养具有分布式数据库集群开发和运维能力的高级工程师，以及对数据库领域相关人员进行技能提升。课程内容：深入讲解GaussDB DWS数据仓库架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和高可
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s_auction_auctions 是与前台商品中心 系统同步的商品表，此表即是主维表。第三步：确定相关维表。数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同 一业务系统中的表之间存在 关联性。根据对业务的梳 理，确定哪些表和主维表存在关联关系，并选择其中的某些表用于生成维度属性。第四步 ：确定维度属性
中间表一般出现在Job中，是Job中临时存储的中间数据的表，中间表的作用域只限于当前Job执行过程中，Job一旦执行完成，该中间表的使命就完成了，是可以删除的（按照自己公司的场景自由选择，以前公司会保留几天的中间表数据，用来排查问题）。 规范：mid_table_name_[0~9|dim] t
分区键以及排序键的设计方式，对有时间特点的IoT数据查询天然友好，具有查询性能高，时延低等特点。
需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库； 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 数据仓库的数据主要供企业
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门）
ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑
分层设计 ods→dw→dws→sh→ 数据仓库的要求 高效率:数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，以日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，如果数据仓库设计的不好，需要延
服务数据层，对DWD进行轻度汇总，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工，构建出一些宽表，供后续进行业务查询。 APP DWD、DWS数据统计结果存储在APP层，可以直接对外提供查询。 以上摘录自 大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究（贺晓松） 分层的分法在实践中不完全一样，但是大差不差。
分层设计 ods→dw→dws→sh→ 数据仓库的要求 高效率:数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，以日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，如果数据仓库设计的不好，需要延
选择带有h1的节点规格，规格详情请参见表3。 存算一体（DWS 2.0）本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容，只能进行节点扩容，规格详情请参见表4。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 表1 存算一体（DWS
力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。
备注1：存算分离表数据存储在OBS上，无需重分布，但是元数据和索引存储在本地，仍然需要进行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。 存算
Segment，即数据文件，通常每张表只对应一个数据文件。如果某张表的数据大于1GB，则会分为多个数据文件存储。 Table，即表，每张表只能属于一个数据库。 Block，即数据块，是数据库管理的基本单位，默认大小为8KB。 数据有三种分布方式，可以在建表的时候指定：
数据仓库发展的第一明显分歧是数据集市概念的产生。由于企业级数据仓库的设计、实施很困难，使得最早吃数据仓库螃蟹的公司遭到大面积的失败，因此数据仓库的建设者和分析师开始考虑只建设企业级数据仓库的一部分，然后再逐步添加，但是这有背于BillInmon的原则：各个实施部分的数据抽取、清洗、转换和加载是独立，导致了数据的混乱
hive数据仓库的设计，项目中分了几层，都有什么 ODS层: 是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。 DW 层：
创建数据仓库GaussDB(DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保ECS与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格
化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型
有不同的漏洞。这种系统实际上非常难维护服务器存储大：数据仓库的典型设计，会产生大量的中间结果表，造成数据急速膨胀，加大服务器存储压力。 Kappa Kappa架构原理 Kappa架构的核心思想包括以下三点： 用Kafka或者类似的分布式队列系统保存数据，你需要几天的数据量
无状态性每个请求必须包含服务器必须理解的所有信息，而不是依赖于服务器记住先前的请求。服务端不能保存除了单次请求之外的，任何与其通信的客户端的状态。客户端的所有请求必须包括服务端完成请求所需的所有信息（认证，授权，表单）。 幂等性幂等性指的是一次和多次请求某一个资源应该具有相同的作用。幂等的方法意味着
数据库开发指南重点面向数据库的设计者、应用程序开发人员或DBA，提供设计、构建、查询和维护数据仓库所需的信息。 数据库基本操作 创建和管理数据库 创建和管理表 管理用户及权限 配置GUC参数 用户自定义函数 PostGIS空间数据库扩展 全文检索 SQL语法参考 存储过程 系统表和视图 导入/导出数据
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