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分)检查多选题6分(计分)4. (多选)一般在数据仓库的数据模型有:A. 雪花模型B. 星型模型C. 直线模型D. 总线模型AB正确5. (多选)一般在数据仓库中数据分为三层,包括:A. ODS层(数据贴源层)B. DW层(数据仓库层)C. DM层(数据集市层)D. SQL层(数据查询层)ABC
ods (数据贴源层),dw:dwd dws dwt (数据仓库 层),ads (数据集市层),app (应用层)。 stg:源数据缓冲层,它和源系统数据是同构的,而且这一层数据粒度是最细的,数据层与 业务源的数据结构- – -对应,是数据存储的临时存储区域,数据在其中只作暂时性保存
段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 数据仓库是不可更新的,数据仓库主要是为决策分析提供数据,所涉及的操作主要是数据的查询; 数据仓库是随时间而变化的,传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据,能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存,且不随时间改变。
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) 数
ods (数据贴源层),dw:dwd dws dwt (数据仓库 层),ads (数据集市层),app (应用层)。 stg:源数据缓冲层,它和源系统数据是同构的,而且这一层数据粒度是最细的,数据层与 业务源的数据结构- – -对应,是数据存储的临时存储区域,数据在其中只作暂时性保存
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|
但是这个编码,对于仓库管理员来说是有含义的,他们可以清楚的知道,是哪一个货架,哪一个位置。 当然,顾客到仓库里顺着货架和位置也可以找到商品,但是总归不太直观,挑选的过程还是得在楼上进行。 因此数据仓库就相当于宜家的一楼仓库,在这里,数据(家具)按照特定的模型,如FS-L
开始读取数据进行处理,并输出到一个新的结果存储中。当新的实例做完后,停止老的流计算实例,并把老的一些结果删除。 在Kappa架构下,只有在有必要的时候才会对历史数据进行重复计算,并且实时计算和批处理过程使用的是同一份代码。 Lambda架构和Kappa架构优缺点对比 项目La
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。
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
数据仓库的定义很多刚入门的小伙伴都会问,数据仓库是不是NoSQL ?其实数据仓库不是NoSQL,但NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用于支持决策支持和数据分析。它是一个用于存储、管理和分析大量数据的数据库系统,
数据仓库 、数据中心相关技术知识和生态相关了解 1、数据仓库 数仓 数仓的分层 1、ODS 层:Operation Data Store 原始数据层 加载原始数据不做处理 2、DWD 层:Data Warehouse Detail
概念阶段(1978-1988) 数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究,该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次,MIT的研究员将业务系统和分析系统分开,将业务处理和分析处理分成不同的层次,并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。同时,MIT的研究成果
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;
GaussDB 和 云数据仓库 GaussDB(DWS) 有什么区别
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
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
优化这些查询,使这些查询的效率很高。而即席查询是用户在使用时临时生产的,无法人工预先优化这些查询,需要数据库内部实时自动优化,所以即席查询也是评估数据仓库的一个重要指标。在一个数据仓库系统中,即席查询使用的越多,对数据仓库的要求就越高,对数据模型的对称性的要求也越高。
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
临时转储数据仓库