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    • 开源云原生数据仓库ByConity ELT 的测试体验

      ByConity 开源之初，我们一直将产品定位为开源云原生数据仓库。区别于传统 OLAP 产品，ByConity 采用存算分离的云原生架构，通过这种架构获得了弹性和降低资源浪费的优势，但与此同时也在一定程度上提高了产品的复杂度。定位为云原生数据仓库，是希望能够承担更多类型、更复杂的分析任务负载

      开发者  >  博客
      作者： 梦笔生花
      发表时间： 2025-02-07 22:29:03
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    • 通俗易懂讲数据仓库之【缓慢变化维】

      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：

      开发者  >  博客
      作者： 大数据梦想家
      发表时间： 2021-09-28 14:46:24
      1542
      0

    • 数据仓库安全及华为GaussDB(DWS) 的安全性探讨。

      软件安全。软件是数据仓库系统工作的主要平台，它的安全是数据仓库安全的重要内容，是研究的重点。包括操作系统、数据库管理系统、网络软件、应用软件及相关资料的完整和安全。 4、运行安全。系统资源使用合法，包括电源、数据及介质管理、机房管理、运行管理和维护。在华为数据仓库GaussDB(DWS)

      开发者  >  其他
      作者： 建赟
      2260
      4

    • DWS助力广联达打造企业云上数据仓库

      16101 16103 16104 16105 16106 16107

      开发者  >  其他
      作者： crown
      22375
      7

    • 华为的数据仓库是基于postgres内核吗？

      华为的数仓是基于postgres的哪个版本？后续演进与postgres开源社区上的版本如何配合，是不是意味着开源上的新版本的功能或许不适用于华为的数仓产品了。

      开发者  >  其他
      作者： 彩虹上的水瓶座
      1364
      3

    • 数据仓库服务支持的技术指标

      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

      开发者  >  其他
      作者： 瑞贝卡
      7226
      4

    • 数据湖与数据仓库：初学者的指南

      数据湖与数据仓库：初学者的指南 在当今大数据时代，企业需要处理和存储海量数据。数据湖与数据仓库作为两种主要的数据存储解决方案，各自有其独特的优势与适用场景。本文将为初学者介绍数据湖与数据仓库的基本概念、特点及其应用场景，并通过代码示例帮助大家更好地理解。 数据湖 vs. 数据仓库 数

      开发者  >  博客
      作者： Echo_Wish
      发表时间： 2025-02-19 08:22:37
      0
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    • 数据是如何存储到数据仓库服务的？

      能否讲解下数据是如何存储到数据仓库服务的？

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      作者： 凌野
      46
      3

    • 驾驭云数据仓库GaussDB(DWS)，逐浪大数据时代

      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

      开发者  >  博客
      作者： Jennie_Huang
      发表时间： 2020-08-19 16:40:51
      5183
      0

    • 写给数据分析师的数据仓库知识(2)

      数据仓库知多少 首先，我们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

      开发者  >  博客
      作者： 数据社
      发表时间： 2022-09-24 20:34:51
      138
      0

    • Python量化数据仓库搭建3：数据落库代码封装

      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。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。

      开发者  >  博客
      作者： hailang
      发表时间： 2021-10-27 09:35:52
      1007
      0

    • 无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？

      如题所示。

      开发者  >  其他
      作者： 云小器
      7105
      1

    • 企业级云数据仓库服务（基于MPP架构）

      <align=left><b>您还在为数据仓库查询效率提升而烦恼吗？</b></align><align=left><b>您还在为如何云上快速建立安全、稳定、高可靠的数据仓库而烦恼吗？</b></align><align=left><b>您还在为海量数据上到云上数据仓库而烦恼吗？</b></align>

      开发者  >  其他
      作者： 关羽夫人
      10390
      2

    • 一篇文章搞懂数据仓库：元数据分类、元数据管理

      特殊字段的拆分等。源数据到数仓、数据集市层的各类规则。比如内容、清理、数据刷新规则。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。

      开发者  >  博客
      作者： 不吃西红柿
      发表时间： 2021-07-14 16:31:56
      4083
      0

    • 【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

      开发者  >  其他
      作者： 玩转数仓
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    • GaussDB(DWS)数据仓库：通过实时数据仓库实现实时分析的强大能力【绽放吧！GaussDB(DWS)云原生数仓】

      析需求。 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。 个性化推荐：实时数据仓库可以根据用户的个性

      开发者  >  博客
      作者： 皮牙子抓饭
      发表时间： 2023-11-16 10:10:09
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    • RDS for MySQL数据迁移到数据仓库服务DWS

      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）

      开发者 >  开发服务

    • GaussDB 和 云数据仓库 GaussDB(DWS) 有什么区别

      GaussDB 和 云数据仓库 GaussDB(DWS) 有什么区别

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      作者： 福州司马懿
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    • FusionInsight Manager能监控数据仓库集群资源情况吗

      【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

      开发者  >  其他
      作者： 慧安
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    • 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，为企业提供强大的数据支持。一、强大的性能GaussDB

      开发者  >  其他
      作者： 炒香菇的书呆子
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