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在数据仓库平台建设过程中，数据的加载、卸载，各层数据模型之间的数据流转，业务规则的实现等等数据加工过程都会以ETL任务的方式实现。 构建ETL子系统是数据仓库系统实施的一个非常重要的环节，在仓库平台建设过程中搭建一个完整、标准的ETL子系统是数据仓库平台建设的基础性目标之一。
设计数据仓库此数据对一个数据库而言是结构化数据，但对于数据仓库，您需要找出事实和维度。数据仓库设计很简单：您对该数据库进行反规范化，基于运动员统计数据创建一个事实表。然后基于与这些统计数据相关的某些主题区域来创建维度。
数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
3）数据仓库一般存储的历史数据 4）数据仓库的设计一般不符合三范式，并且反规划范，有利于查询 5）数据仓库“通常”采用分布式架构，数据分散存储在多个服务器上，以列存居多 6）数据量较大 7）对数据及时性要求一般不高 8）常见选型：华为云DWS、Doris、TiDB、ClickHouse
1、新版本的cube方案中为什么使用gaussdb100 OLTP的库作为数据仓库？怎么不继续使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像现在叫gaussdb A)？2、Flink 为什么采用了边缘Flink的形式，不用FusionInsight HD 安装flink？
数据仓库数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于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。
比如常见的金融数仓系统架构主要由数据仓库系统、作业调度系统、文件或数据传输系统、上游业务系统、下游应用系统等构成，他们直接通过一定的关系有机地组成了一个数据仓库的整体。比如2.1.2.3. 数据架构数据架构，可以帮助我们熟悉数据的源头以及数据在整个系统中的一个流转过程。
简称数仓、DW)，是一个用于存储，分析，报告的数据系统 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结构为企业提供决策支持 数据仓库与数据库不同，数据仓库专注分析 数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统 同时数据仓库自身不需要“消费”任何数据，其结果开放给各个外部应用使用
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
pip install huaweicloudsdkdws
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency
<align=left><align=left>思考：没有数据仓库，我们也能完成数据分析任务。那么，建设数据仓库的理由是什么？</align><b>如果直接从业务数据库取数据</b><align=left>没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。
测试度量指标体系和质量评估 测试度量指标体系 过程质量：衡量测试覆盖度、完备度和执行效率 结果质量：从功能、性能、安全和可靠性多角度衡量软件质量 测试推出与质量评价 测试退出条件 当达到了必要的信心级别，风险可以接受时 当发现缺陷的代价 > 缺陷发生引起的代价时
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 data。而且随着时间的推移，数据仓库中的数据会持续增长，这对业务连续性和数据查询性能有极强的要求。所以数据仓库周边也会涉及：数据挖掘，数据归档，数据加速。
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％～500
技术指标最大值数据容量10PB集群节点数128单表大小1PB单行数据大小1GB每条记录单个字段的大小1GB单表记录数248单表列数1600单表中的索引个数无限制单表索引包含列数32单表约束个数无限制并发连接数600
数仓如何变得有用 数据仓库是不是有用，要看它能做什么。通常而言，数据仓库要解决业务的问题，为业务的发展提供决策依据和运营参考，换句话说，数据仓库要与业务有强绑定的关系。
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.
很多数据仓库或大数据平台都无法解决这个分块大小和分块数的矛盾，所以很难充分利用并行计算提升性能。 SPL提供了倍增分段方式，将固定（物理）分块改为动态（逻辑）分块，可以很好的解决这个矛盾。
数据仓库详细介绍（四.建模）理论篇 3、代码提交核查 即在 SQL 提交前进行相关规则校验。有工具最好，如果没有可以人工代码 review。规则分类如下： 代码规范类规则。例如，表命名规范、生命周期设置及表注释等。代码质量类规则。
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