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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![]()
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：由一个来自：专题![]()
-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，深来自：百科![]()
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，更来自：百科![]()
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来自：百科![]()
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动手实践来自：百科![]()
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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![]()
产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据仓库服务提供专业高效的服务管理控制平台，让用户自助完成数据仓库的管理和维护，系统可用性高。用户可以快速创建DWS集群并开展业务。来自：百科
