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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
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门）
Support)。 数据仓库的特点： 数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型
于云厂商提供的基础设施的能力。方案4，则依靠云厂商的数仓云能力。这也对云厂商产品的选择，提出了更高的要求。下文将就此展开说明。二、云端数据仓库2.1 云方案优势基于上面的说明，采用数据仓库的云服务，具有较多优势，包括：更好的性价比（无论是前期购买、还是后期运营）更快的交付速度（最
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为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。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL
一级指标：数据中台直接产出，核心指标（提供给公司高层看的）、原子指标以及跨部门的派生指标。二级指标：基于中台提供的原子指标，业务部门创建的派生指标。 三、命名规范 - 表命名 3.1 常规表 常规表是我们需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段时间内需要去维护去完善的表。 规范：分层前缀[dwd|
为了达到上述的要求，建立起一个高效率、高数据质量、良好的可扩展性，再加上为了提高建仓的速度，根据在实际生产环境中的经验的总结，于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程 写在前面 咳，随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进，分别经历了以下过程：早期经典数仓架构 >
为了达到上述的要求，建立起一个高效率、高数据质量、良好的可扩展性，再加上为了提高建仓的速度，根据在实际生产环境中的经验的总结，于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据
从数据源的采集到多层清洗加工的过程中，数据仓库的数据逻辑分层一般分为4层。 分层的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始数据层，也有叫贴源层，该层对采集的原始数据进行原样存储。 DWD Data Warehouse Detail 明细数据层，对ODS进行清洗，解决数据质量问题。
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。 数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数据），成就自己的一方天地（规划各种业务域的模型，指标）。 举个栗子~ 车联网早期是肯定没有数据仓库的，刚开始启动阶段就是
数据仓库是商业智能（业务智能、BI）的基础。概念看起来简单，把数据存在静态的仓库里头以便多个维度分析，但实现和应用较复杂困难。几个值得注意的要点：1）数据仓库跟业务执行系统的管理要点完全不同。按事实和维度存储，减少执行流程和执行角色的干扰2）数据仓库要基于精准的业务需要来建立，系
关于数据环境： 数据仓库开发最好是以反复的方式进行。首先建立数据仓库的一部分，然后再建立另一部分。即出现所谓的CLDS的数据驱动的开发生命周期，区别于传统的需求驱动开发生命周期(SDLC)。 粒度的选择： 一般采用双重粒度或建立活样本数据库。 数据仓库中分区是在应用层而非系统层进行；
临时转储数据仓库
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。ET
了华为云混合负载数据仓库DWS。DWS采用“一库两用”的设计理念，一套数据仓库集群既可以支持超高并发、低时延的业务交易请求，同时可支撑复杂的海量数据分析和BI应用，减少开发和运维成本。相比于原系统，BI系统时效性大大提高，且数据分析性能提升3倍。做到数据实时一致的同时，DWS也确
on出版了其有关数据仓库的第一本书，这本书不仅仅说明为什么要建数据仓库、数据仓库能给你带来什么，更重要的是，Inmon第一次提供了如何建设数据仓库的指导性意见，该书定义了数据仓库非常具体的原则，包括：数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented）、集成的（Integra
Hadoop 领域的数据仓库。Hadoop 似乎让出了最优秀营销公关代表的地位，在一次简单的对话之后，结果变成了是 Hive 和 Hadoop 在拯救世界。这种描述很吸引人，也很有趣。但它是真的吗？ 有几分相似。数据仓库构建一个真正的数据仓库可能是一个庞大的工程。有许多不同的设备、方法和
by小AA 数据仓库知多少 首先，来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。 我们来看这几个词： 面向主题，数据仓库会规划各种业务主题，所以我们需要理解各大主题的范畴以及之间的关系，这样就了解了数据仓库的基本架构。集成，
从文档上看，其实覆盖面挺广的了。分别覆盖了：0代码，即自动学习低代码，即使用Workflow全代码，即使用Notebook如图：
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