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OLAP的场景有哪些
比较长,数据量大,在不同层级上的汇总,聚合操作使得事务处理操作比较复杂。 特点 主要面向侧重于复杂查询,回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合,汇总,分组计算,窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。 典型的OLAP场景 1.报表系统,CRM系统。
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数据仓库服务的应用场景
分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统,随着业务量的增长,自建数仓性能逐渐不能满足实际要求,同时扩展性差、成本高,也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库,具备高性能、低成本、易扩展等特性,满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移
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