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- 数据仓库层次结构规范 内容精选 换一换
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来自：云商店华为云计算 云知识 云硬盘应用场景： 数据仓库 云硬盘应用场景：数据仓库 时间：2021-03-23 19:41:16 云硬盘 数据仓库是数据读密集型的应用场景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。传统企业核心数据库上云往往会面临性能、可靠性等各方面的问题。例如oracle来自：百科
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点击「插入」「图表」，选择「甘特图」，即可生成相应图表。 旭日图：理清数据关系 旭日图通过一系列的圆环显示层次结构，每个环对应于层次结构中的一个层次，中心圆为根节点，层次结构向外展开。 旭日图多用于溯源分析数据，可以真正了解数据的具体构成。 石墨表格中，选中有层级关系的数据行列，来自：云商店![]()
本控制和变更管理有序进行。 API规范性检查 在Swagger 原生编辑器模式下，我们基于华为10年API治理经验，嵌入国内“先进级”的API全生命周期管理规范，支持 API 设计规范自动检查、自动纠错，可以灵活地配置每一个接口是否启用设计规范检查，提升 API 设计质量。 API审核来自：专题![]()
TeraData数据仓库架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科![]()
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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 平滑迁移来自：百科![]()
华为云计算 云知识 如何运用多层次算力网络提升未来数字城市智能化服务水平？ 如何运用多层次算力网络提升未来数字城市智能化服务水平？ 时间：2021-04-27 15:37:57 内容简介： 随着越来越多的计算资源和智能算法被部署到通信网络和应用场景之中，智能物联网将构建在“数据-来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库发展现状及发展趋势 数据仓库发展现状及发展趋势 时间：2021-03-03 14:09:48 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Expr来自：百科![]()
级各类教育运行状态动态监测、全面管理、科学决策、合理布局、优化资源配置，提供规范的教育管理业务流程，提升教育质量，促进教育公平。 业务管理系统主要为教育局和学校的各个业务部门及时采集和汇聚教育信息，规范业务流程，全面、科学地开展教育管理工作，提供信息化支撑平台。该系统主要包括日常来自：云商店![]()
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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ORACLE数据仓库 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE数据仓库 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直观的建模与设计工具，完美的企业级可视化解决方案，分析，建模，测试和维护您的所有系统，软件，流程和架构。来自：专题![]()
实施管理介绍:实施质量检查作业 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么？:数据智能方案 实施质量检查作业: DataArts Studio 命名规范检测 什么是 数据治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 数据运营专家服务:服务内容 数据库、数据仓库、数据湖与华为 智能数据湖 方案:华为智能数据湖方案来自：百科![]()
云知识 数据仓库和数据库的区别是什么 数据仓库和数据库的区别是什么 时间：2021-03-03 11:22:28 数据仓库 数据库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。数据库是 数据管理 的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据来自：百科![]()
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GaussDB(DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程，在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程，使用数据仓库的方式，降低使用数据仓库的代价和门槛，让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业，让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。来自：百科![]()
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