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例如： 用户维度表 修改前： 修改后： 这种方法有个前提，用户不关心这个数据的变化这样处理，易于实现，但是没有保留历史数据，无法分析历史变化信息 SCD解决方案 - 增加维度新行 数据仓库系统的目标之一是正确地表示历史。典型代表就是拉链表。
因此，无论是对数据仓库没有基础认识或者简单了解过相关概念的在校学生或者其它岗位从业者，还是使用过数据仓库的相关开发人员，亦或是已经从事数仓运维但是想要更好地了解数仓性能调优的工程师们，都能够以GaussDB(DWS)为学习和使用的契机，来进一步提升个人的综合能力，让个人在数据仓库领域有更深的见解
集成，数据仓库的数据会来自各个业务系统数据或者外部爬取数据，所以需要我们知道每个数据仓库的模型字段都是来自哪个源，这样我们就能快速全面的了解相关业务。
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竞争力的解决方案。数据仓库服务帮助中心入口，详情请单击链接。
如题所示。
RDS for MySQL数据迁移到数据仓库服务DWS 场景介绍 步骤1：创建集群 步骤2：创建连接 步骤3：创建并执行作业 步骤4：查看作业运行结果 步骤5：服务退订（可选）
GaussDB 和 云数据仓库 GaussDB(DWS) 有什么区别
【功能模块】请问FusionInsight Manager能监控数据仓库（DWS）集群资源情况吗【操作步骤&问题现象】1、我想监控GaussDWS集群资源的使用情况，请问FusionInsight Manager能做到吗2、该如何安装使用FusionInsight Manager呢
Python量化数据仓库搭建3：数据落库代码封装 本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。
实时数据仓库的优势 与传统的数据仓库相比，实时数据仓库具有许多优势。以下是一些主要的优势： 及时决策：实时数据仓库能够实时地处理大量数据，并提供即时的分析结果。企业可以根据实时数据进行决策，及时调整业务策略，提高业务效益。
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，为企业提供强大的数据支持。
数据仓库元数据 数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构及数据集市的位置和内容；业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式等。BI 元数据 汇总用的算法、包括各类度量和维度定义算法。数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询与报告。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
在数据仓库领域，我们常常会遇到一些缩写，比如DWD、DWB和DWS。这些缩写代表着数据仓库的不同层次，对于理解和构建数据仓库体系具有重要意义。下面，我们就来详细解释一下这些缩写的含义。
如题所示。
GaussDB(DWS)在数据查询、写入、聚合等操作方面的性能表现，以及与其他同类产品相比的优势和劣势。
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。
本篇博客介绍 数据仓库 , 数据仓库与传统数据库区别 , 多维数据模型 等 ; 一、数据仓库 与 传统数据库 区别 数据仓库特征 : 面向主题集成不可更新随时间不断变化 数据仓库定义 : 数据仓库 是 用于 更好地 支持 企业 / 组织 决策分析处理
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.
数据仓库服务相关监控指标。
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