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- 数据仓库的维度和事实表 内容精选 换一换
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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.来自:百科备份状况: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,输出物来自:百科
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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来自:百科
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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。数来自:百科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 相比来自:百科