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够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名；访问数据的原则和数据的来源；系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息；具体包括以下信息： 企业概念模型：这是业务元数据所应提供的重要的信息，它表示企业数据模型的高层信息、整
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
面还可以做的更高效。 ## 压缩 结构化数据的编码方式一般都不会非常紧凑，常常还有一定的可压缩余地。数据仓库通常会在列存的基础上对数据进行压缩，在物理上减少数据存储量，从而减少读取时间，提高性能。数据表相同字段的数据类型一般都是一样的，甚至有些情况取值都很接近，这样的一批数据通常
扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】在查询中的简单表达式过滤条件上创建PCK。这种过滤条件一般形如col op const，其中col为列名，op为操作符 =、>、>=、<=、<，const为常量值。
在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
tion的需求。在云计算和大数据的冲击下，成熟的数据仓库理论甚至成为了架构里的政治不正确。譬如我上一个服务过的软件公司，就明确表示过像EDW和ETL这样的字眼不能出现在市场定位中。 为什么大家开始对数据仓库讳莫如深呢？恐怕传统的数据仓库给人留下过许多不好的印象：花钱多， 灵
分布列数据批量入库的时候，按字段做一些排序。排完序之后，再入库。导入表数据和统计信息。Time:10.422ms不包含PCK大概花了23.902mspck建立的场景和索引的建立场景是有点像的。nestloop的在特定场景下，性能会非常好，比如小表join大表的时候，hashjoi
对象注册功能通过路由及创建对象的DDL语句，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
扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】在查询中的简单表达式过滤条件上创建PCK。这种过滤条件一般形如col op const，其中col为列名，op为操作符 =、>、>=、<=、<，const为常量值。
作伙伴发布了《金融数据仓库白皮书》，共同推进金融数据应用水平提升。 ▶持续创新，点亮产业智能美好未来 华为云GaussDB(DWS)十年技术沉淀，厚积薄发，已成为数据仓库中的佼佼者。下一阶段，华为云将持续打造行业领先的一站式数据治理和AI行业应用方案，以丰富的跨域业务场景和实践经
中望3D平台设计软件V2023集实体建模、曲面造型、装配设计、工程图、钣金等混合建模能力
据模型表现出来，在业务人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2
面对繁多的上游业务系统而言，数据仓库的一个重要任务就是进行数据清洗和集成，形成一个标准化的规范化的数据结构，为后续的一致性的数据分析提供可信的数据基础。 另一方面数据仓库里面的数据要发挥价值就需要通过多种形式表现，有用于了解企业生产状况的固定报表，有用于向管理层汇报的KPI驾驶
优化这些查询，使这些查询的效率很高。而即席查询是用户在使用时临时生产的，无法人工预先优化这些查询，需要数据库内部实时自动优化，所以即席查询也是评估数据仓库的一个重要指标。在一个数据仓库系统中，即席查询使用的越多，对数据仓库的要求就越高，对数据模型的对称性的要求也越高。
<align=left>是否支持批量创建数据仓库？</align>
数据仓库可以存储多少业务数据？
数据库对象设计 Database和Schema设计 表设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题： 开发设计建议
上云与实施服务可以提供哪些服务？ 数据仓库平台设计与实施服务 数据仓库规划设计与实施服务-基础版（128vCPU以内） 数据仓库规划设计与实施服务-增量包（128vCPU以上） 数据仓库迁移支持服务 数据仓库迁移支持服务-基础包（同构）（10TB以内） 数据仓库迁移支持服务-增量包（同构）（每TB）
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