对 数据仓库 和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法 3.掌握建设技巧：结合商业应用，了解并初步掌握维度模型的建设过程和步骤 4.了解DWS服务在实现数据仓库和维度模型方面的优势：掌握物理模型实现技巧以及数据加载和数据查询方面的开发技能 课程大纲 第1章 DAY01.

查看更多 →

备份状况：全量备份、增量备份、备份频率、备份保留时长。 -按关联性 ·应用与应用之间的关联性 应用之间的依赖关系。 应用之间的通讯端口矩阵。 ·应用与基础设施之间的关联性 方法一：先发现基础设施列表，再进行应用分组； 方法二：先梳理应用列表，再按照每个应用梳理基础设施。 -按层次 ·梳理物理层，输出物

查看更多 →

PP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不尽相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 表1数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较 数据仓库和H

查看更多 →

按需付费：DWS按实际使用量和使用时长计费。您需要支付的费率很低，只需为实际消耗的资源付费。 门槛低：您无需前期投入较多固定成本，可以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。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践

查看更多 →

雪花型模型是直接面对报表类型应用常用的模型结构，因为事实表的维度展开以后和雪花结构一样而得名，是在OLAP应用中，尤其是报表系统中会经常遇到雪花模型的情况。如下图即一个雪花模型。 图中，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”，如销售单日报表； 维度表就是观察该事物的角度（维度)，比如客户角度，时间角度和产品角度。

查看更多 →

数据质量可以从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持数据的清洗和标准化，能够根据数据标准自动生成清洗和标准化的质量规则，支持周期性的监控和清洗。 图5数据质量规则体系 数据资产管理：360度全链路数据资产可视化 DAYU提供企业级的元 数据管理 ，厘清信息资产。数

查看更多 →

随着IT、信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是

查看更多 →

具体时间、地点、条件下的数量表现。 原子指标：原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表，与多维模型所属的业务对象保持一致，与多维模型中的最细数据粒度保持一致。 衍生指标：是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标关联表的属性。 复合指标：由一个

查看更多 →

-打包的端到端云服务方案 智能表+IoT平台+抄表应用的预集成打包云服务方案，帮助企业快速获取即插即用的NB-IoT智能表具，易施工、易备货；一站式IoT平台快速实现设备集成和协议适配，可接入不同品牌、不同型号的表，规范表具全生命周期管理；强大的数据分析挖掘、人工智能和微服务架构，深

查看更多 →

分析决策。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建多维模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。

查看更多 →

DWS解决方案探讨 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元 域名 华为 云桌面

查看更多 →

存等）和被分配的数据。 节点之间不存在任何共享的计算资源或数据，因此也被称为无共享(share-nothing)架构系统。 MPP数据仓库为客户的应用提供统一的计算入口，上层应用并不感知数据仓库内部的集群节点规模和数据分片情况，做到了数据分库分表的透明。 MPP架构主要的特点就是

查看更多 →

用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更

查看更多 →

LibrA企业级数据仓库内核，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。兼容PostgreSQL生态，您可基于标准SQL，结合商业智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例

查看更多 →

智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例 数据仓库DWS动手实践

查看更多 →

、Oracle和Teradata的处理。应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移。 接口 支持应用程序通过标准JDBC 4.0和ODBC 3.5连接DWS。 DWS（MPP大规模并行处理集群） 一个DWS集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务。集群的每个DN负责存

查看更多 →

Express使用按需付费的计费模式，即根据Express实际扫描的字节数收费，无需为数据定义语言 (DDL) 语句（如 CREATE/ALTER/DROP TABLE）、管理分区的语句和失败的查询付费。详细的计费规则是： • 每扫描1TB需支付30元。 • 扫描的数据量四舍五入至下一个兆字节，最小计费单元为10MB。

查看更多 →

仓库系统所流行的一些黑科技，包括机器码级别的向量计算，算子间和算子内的并行，节点内和节点间并行，使用LLVM优化编译查询计划的本机代码等。这些黑科技极大地提高了数据查询和分析的性能，为用户带来了更好的体验，解决了特定场景当中的业务痛点。 GaussDB (DWS)服务即开即用 相比

查看更多 →

在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数

查看更多 →

华为云计算 云知识 保护你的文档和表格内容！3招再也不怕同事删改 保护你的文档和表格内容！3招再也不怕同事删改 时间：2022-11-26 10:44:19 协同办公 文档协同管理 文档存储管理 数字化办公 大家好~我是「想保护你」的金小獴 经常有朋友向小獴求助：“我分享的文档，不希望被别人改动，要怎么办呀？”

查看更多 →

另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，

查看更多 →