数据仓库中数据模型以及ETL算法

据就是数据仓库中的原材料，而数据模型是不同产品形态的模子，不同的数据层就是仓库的各个“车间”，数据在各个“车间”的形成流水线式的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

数据仓库中数据模型以及ETL算法

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

探索 GaussDB (DWS)：强大的分布式数据仓库

在当今数据驱动的时代，高效的数据存储和处理解决方案至关重要。今天，我们将深入探讨 GaussDB (DWS)，一款功能强大的分布式数据仓库。GaussDB (DWS) 是华为推出的一款高性能、高可靠、高安全的分布式数据仓库产品。它旨在满足企业对大规模数据存储、分析和处理的需求，为企业

数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？

本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:18 编辑 <br /> 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？

华为云企业级数据仓库DWS

系统以及IoT设备，每个系统或设备每天产生大量各式各样的数据，这些数据汇聚到一起形成PB~EB级“数据湖”，越来越多的企业希望能将数据分析能力从数据仓库扩展至”数据湖“，做更深层次的数据分析，发掘更多的规律和价值。　　DWS的强大特性Express应运而生。通过Express特性

数据仓库双集群系统方案探讨

本文主要是探讨OLAP关系型数据库框架的数据仓库平台如何设计双集群系统，即增强系统高可用的保障水准。当前社会、企业运行当中，大数据分析、数据仓库平台已逐渐成为生产、生活的重要地位，不再是一个附属的可有可无的分析系统，外部监控要求、企业内部服务，涌现大批要求7*24小时在线的应用，逐步出现不同等级要求的双集群系

【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

第三范式1）数据发布：业务用户要能理解发布的数据2）查询性能：提供高效的查询性能数据集市大部分都采用维度建模方式，而不会采用第三范式四、星型模型&多维数据库关键词：fact事实表，cube多维模型，报表维度模型中的事实表用来存储企业或组织的商业行为事件所产生的可度量的绩效结果。要点：1）事实表中的行记录和度量

数据仓库之维度建模介绍-- 未写完，待更新

&nbsp;&nbsp; 数据仓库第三个特征是非易失的，数据仓库的数据在装载是是以静态快照的方式进行的，后续发生变化后，一个新的快照记录就会写入数据仓库，数据仓库会保存数据的历史变化。新的数据一般加入仓库而不是取代，数据仓库不断吸收新的数据，并与原来的数据进行增量式集成。&nbs

数据仓库性能测试方法论与工具集

需解决的问题。 在这样的需求背景下，我们也观察到近年来市场上正在出现越来越多的数据仓库产品。数据仓库（Data Warehouse）是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统。相对于传统的仅用于数据存储的数据库（Database）而言，数据仓库更是一种专门设计的

DWS: PB级高性能企业数据仓库

一图看懂《金融数据仓库白皮书》

数据仓库架构：星型模型和雪花模型的选择

在数据仓库设计中，数据模型的选择是一个关键的决策。星型模型和雪花模型是两种常见的数据仓库模型，它们在数据组织和查询性能方面有所差异。本文将深入探讨这两种模型的特点、优缺点以及选择的考虑因素，帮助您在设计数据仓库架构时做出明智的决策。 1. 星型模型 星型模型是一种简单直观的数据模型，由一个中心事实表（Fact

通俗易懂讲数据仓库之【缓慢变化维】

将历史数据与当前数据完全分开来，在维度中只保存当前最新的数据。 用户维度表 用户维度历史表 这种方式的优点是可以同时分析当前及前一次变化的属性值，缺点是只保留了最后一次变化信息。 3. 数仓项目-拉链表技术介绍 数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 表中的部分字段会被update，例如：

DWS助力广联达打造企业云上数据仓库

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驾驭云数据仓库GaussDB(DWS)，逐浪大数据时代

  在数据爆炸式增长的当下，数据仓库越来越发挥着基石一般的作用，为数据分析、数据挖掘和AI应用提供数据存储和计算的平台，越来越多的企业也对大数据人才逐渐提出了更高的要求和更严苛的标准，市场对行业人才的诉求也越发明显，但高端类人才的供应远不能满足市场的缺口。麦肯锡报告曾指出，美国企

数据仓库之维度建模介绍-- 未写完，待更新

   数据仓库第三个特征是非易失的，数据仓库的数据在装载是是以静态快照的方式进行的，后续发生变化后，一个新的快照记录就会写入数据仓库，数据仓库会保存数据的历史变化。新的数据一般加入仓库而不是取代，数据仓库不断吸收新的数据，并与原来的数据进行增量式集成。       数据仓库的第四

无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？

如题所示。

从GaussDB(DWS)的技术演进，看数据仓库的积淀与新生

中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合； 进入21世纪后，数据仓库开始与大数据、数据挖掘、机器学习、云计算等技术的相结合，走上了集成发展之路。 随着技术的不断发展和产业实践的深入，数据仓库逐渐成为了企业信息管理中不可或缺的部分。在实际应用中，数据仓库已经被广泛应

【云图说】初识数据仓库服务

【摘要】 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于公有云云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，为各行业PB级海量大数据分析提供有