PB级数据仓库性能调优

答:数据库性能瓶颈在具体数据处理业务场景，分布式架构场景下，业务CPU吃满了，瓶颈在CPU，内存吃满了，瓶颈在内存。采集于华云数据仓库GaussDB DWS_数据仓库性能调优-version 5.0-华哥

数据库-数据仓库-数据湖

湖仓发展历程经过对数据湖和数据仓库的深入阐述和比较，数据湖和数据仓库作为大数据系统的两条不同演进路线，有各自特有的优势和局限性。数据湖和数据仓库一个面向初创用户友好，一个成长性更佳。对企业来说，数据湖和数据仓库是否必须是一个二选一的选择题？是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性

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。

数据仓库中数据模型以及ETL算法

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高也是最为成熟的一个行业，在多年的金融行业数据仓库项目建设过程中，基本上都形成了缓冲层，基础模型

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

解密华为数据仓库产品GaussDB(DWS)

从低规格的数据仓库实例起步，以后随时根据业务情况弹性伸缩所需资源，按需开支。DWS让您能够轻松完成从项目概念到生产部署的整个过程。通过使用 DWS Console，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库服务器，就可以在几分钟之内获得高性能、高可能的企业级数据仓库集群。稳定可靠 

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

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>

Hadoop数据仓库之数据治理

问题，而提出一套治理数据的方法+工具集2. 数据治理的内容这一部分，我将从六个方面来讲解数据治理的内容。2.1 数据标准定义数据维度及指标需要清晰的、统一的、标准的定义。（这里的部分参考Hadoop数仓建设之指标管理的文章，我这里列举一些例子）维护业务术语库：要做到见名知义，同名

数据仓库之维度建模介绍-- 未写完，待更新

数据仓库第一个特征是面向主题的，对于零售商而言，主题域可以是顾客、产品、库存、销售、销售商等，对于生产商而言，主题域可以是产品、订单、销售商、材料单、原材料等。不同类型的公司，其主题是不同的。&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 数据仓库第二个特征是集成的，其数据可

了解数据仓库的产品优势

分钟之内获得高性能、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

云端数据仓库的模式选型与建设

的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？

智能数据湖运营平台主题库分享-园区主题库

说明通过华为云DAYU平台的园区主题库，更加有效地连事、物、人。主要包括住宅社区、企业园区、教育园区、会展文化中心、产业园区、商业中心和政府公建，华为云聚焦安全、效率、体验和成本 ，支撑合作伙伴打造智能化、标准化的智慧园区。优势经验丰富：基于大量园区项目经验，形成园区数据运营基础主题库、算子库，开

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

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？

【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 数据组织 ( 数据组织级别 | 元数据 | 粒度 | 分割 | 数据组织形式 )

文章目录 一、数据仓库中的 数据组织级别二、数据仓库中的 元数据三、粒度 ( 根据 数据综合程度 划分粒度 )四、粒度 ( 根据 样本采样率 划分粒度 )五、分割六、数据仓库组织形式 一、数据仓库中的 数据组织级别 数据仓库中的数据组织 级别 :

数据仓库解决方案对比

了解数据仓库的产品架构

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语法进行了兼容MySQL、Oracle和Teradata的处理。应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移。接口支持应用程序通过标准JDBC 4.0和ODBC 3.5连接DWS