数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库数据模型 内容精选 换一换
  • DWS产品介绍_DWS产品优势_DWS功能_DWS使用场景_DWS是什么

    源数据导入 数据仓库 ,完成数据的简易查询。 GaussDB (DWS)热门视频 看视频轻松了解和使用DWS 数据仓库服务产品介绍 04:38 数据仓库服务快速入门 03:29 DWS助力消费者BG大数据平台云化 05:30 数据仓库服务集群管理 05:30 数据仓库服务产品介绍 04:38

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    时间:2021-06-02 14:25:16 数据库 在建设数据库的逻辑模型时,应当按照以下流程展开: 1. 建立命名规则; 2. 按照设计流程设计逻辑数据模型; 3. 确定实体和属性; 4. 确定实体与实体之间的关系; 5. 补充实体的非健值属性。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在

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  • dayu的主题库

    主管理;数据资源在线管理,自主发布;建设管理制度,治标治本。 机场主题库 通过梳理主题域的概念和实体关系,构建全面覆盖机场数据使能需求的数据模型,从而指导数据运营的全过程,促进数据资源向数据资产的转变。 优势 支持20+多源异构数据集成,提供机场全场景运营的八大主题域基础模型,融合形成全量数据底座。

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  • 零门槛入门数据库学习之数据库技术发展史

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    DWS使用流程 DWS使用流程 时间:2020-09-24 14:38:13 数据仓库服务是一种基于公有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,兼容标准ANSI SQL 99和SQL

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  • 数据库概念设计阶段的任务

    数据库 概念设计的任务,是分析用户提出的需求,对用户需求进行综合、归纳和抽象,形成一个独立于具体数据库管理系统的概念层次抽象模型,即为概念数据模型。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在

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  • 反范式常见手段

    表拆分(水平拆分或者垂直拆分) 反范式化会带来如下的影响: 1. 并非对所有处理过程都能带来性能提升,有些负面影响需要综合考虑进行平衡。 2. 反范式会降低数据模型的灵活性。 3. 带来数据不一致的风险。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在

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    表单驱动”和”模型驱动”两种模式。不管是哪种模式,都要求低代码平台具备灵活存储用户自定义数据模型的能力。当下主流的低代码平台主要有以下一下两种大的方案。 方案一: 使用关系型数据库,将数据模型的定义和修改直接转化为数据库中DDL的表操作。该方案的优势在可以直接利用关系型数据库的能

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    IoT边缘联接 多设备多协议接入能力,提供设备接入框架,终结多种私有云协议和数据模型,统一定义到云平台,并推送到边缘,提升设备效率和减低集成成本。 多设备多协议接入能力,提供设备接入框架,终结多种私有云协议和数据模型,统一定义到云平台,并推送到边缘,提升设备效率和减低集成成本。 IoT实时闭环

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  • 数据库中数据的特点

    据的集合。 存放在数据库中数据的特点 1、永久存储:数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 2、有组织:按一定的数据模型组织,描述和储存。按照模型存储可以让数据具有较小的冗余度,较高的数据独立型和易扩展性。 3、可共享:为各种用户共享使用,而不是某个用户所专有。

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  • 关系型数据库的优缺点

    型的不协调。 大多数现代RDBMS产品已经在商业和金融领域成熟使用,并且这些领域不需要非常高和复杂的数据模型。尽管这些产品或多或少地克服了上述一些缺点,但是从理论上讲,关系数据模型并不直接支持复杂的数据类型。这是由于第一个范式的要求,所有数据都必须转换为简单类型。例如整数,实数,双精度数和字符串。

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  • 大数据分析学习与微认证

    析。利用数据仓库服务,带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析,探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群:对大数据技术感兴趣的人员,社会大众和高校师生 培训方案:数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力:掌握数据仓库服务等云服务的使用,提高大数据分析能力

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  • 范式理论的概念

    设计需要回答的问题。 由于关系模型具有严格的数学理论基础,所以依据关系数据库的规范化理论为基础进行关系模型设计,能够构造出一个合理的关系数据模型。 相对于逻辑模型检核过程中的范式化, 在物理模型建设的时候,手段就是反范式化(Denormalizaion),违反一些范式规则,通过增

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