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GaussDB产品与架构： 笔试7%，实验0% 2.GaussDB关键技术：笔试16%，实验0% 3.高可用方案：笔试21%，实验0% 4.备份恢复：笔试11%，实验3% 5.数据库性能优化：笔试26%，实验23% 6.故障处理及应急：笔试11%，实验0% 7.数据库项目实践：笔试8%，实验0%来自：专题
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为什么要使用数据仓库？ 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信息供决策者参考。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，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自：专题![]()
湖仓一体是构建现代数据栈的关键 在近两年的Gartner 数据管理 技术成熟曲线图中，Lakehouse湖仓一体技术已成为主流架构，其主要观点是结合数据湖和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。 数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企业用一份数据来自：百科![]()
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，可以合并为n个文件（n值可配） 导入（导出）文件时，可以对文件进行过滤，过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP Loader组件操作 从零开始使用Loader 提供一个使用Loade来自：专题![]()
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最佳解决方案。 在近两年的Gartner数据管理技术成熟曲线图中，Lakehouse湖仓一体技术已成为主流架构，其主要观点是结合数据湖和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企业用一份数据，来自：百科![]()
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系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 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来自：百科![]()
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