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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
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. 对象锁能力根据SQL指令给相应对象动态
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
Informatic D正确3. （单选）关于数据仓库与数据库的差别，下面的叙述中不正确的是：A. 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题的设计B. 数据库一般存储历史数据，数据仓库一般存储在线数据 正确C. 数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库是有意引入冗余B 提交提交答案正确 (6/6
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
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。
索引等信息。广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。 元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。（1）构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这
历史字段名数据类型：bigint、string、decimal ，备注comment。2.2 数据模型规范按业务领域拆解业务过程，根据业务过程设计数据模型，高内聚低耦合，尽量能够支撑未来扩展，一般采用维度建模+宽表模型，记得数据分层。一般模型确定过程如下：确定业务过程确定粒度确定维度定义指标2
<align=left>是否支持批量创建数据仓库？</align>
2级别认证，是目前中国唯一获得CC安全认证的数据仓库产品。 行业合作方面 去年9月，华为云联合金融信息化研究所、10多家银行及合作伙伴发布了《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。
数据是反映历史变化的：主要表现三个方面，数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容，定时获取OLTP数据库中变化的数据追加到数据仓库中去； 随时间变化不断删除旧的数据内容；数据仓库中包含大量综合数据会隔一段时间进行抽样处理等。 3、数据仓库的模式 主要有星型模式、雪花模式、事实星型模式。 4、数据仓库的体系结构
2、模型设计评审 模型设计师、架构师、需求人员、业务人员、运维人员参与，对数仓模型进行评审，优秀的数据模型除了满足业务需求外，还需要在性能、成本、效率、质量等方面有不错的助力。良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性。 数据仓库详细介绍（四.建模）理论篇
数据仓库可以存储多少业务数据？
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
据存储的概念被造出来，鱼龙混杂。今天我们先来说说数据仓库、数据平台和数据中台区别。1605255525339086995.png概念上的区别：数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力。数据仓库：一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个
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？
软件需求说明书 1． 引言 1.1 项目名称 1.2 项目背景和内容概要 （项目的委托单位、开发单位、主管部门、与其它项目的关系，与其他机构的关系等） 1.3 相关资料、缩略语、定义 （相关项目计划、合
Hive 是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapRe
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
也是我们在分层架构设计中目前最难以讲清楚的问题，也是我们实际在项目里面做的很别扭的原因：缺乏理论与实践支撑。 维度模型的构建是以实际业务需求为导向，模型是不断地需求累积出来的，适应快速的业务变化。而且维度模型不是一个建议一开始就进行企业级的思考设计的模型设计方法，是由局部业务逐
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