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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、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科usionInsight MRS 。 ▎ FusionInsight MRS“一湖+多样集群+数据智能”分层建设 FusionInsight MRS通过“一湖+多样集群+数据智能”分层建设，有效整合传统大数据、传统数仓、湖外建仓方案，实现传统大数据平台向云原生数据湖演进、传统数仓数据集可以向MRS多样性集市升级。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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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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支持管理DWS、 DLI 、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 数据集成 与批量数据迁移无缝集成，依托批量数据迁移的强力支撑，支持20多种异构数据源之间可靠高效的数据传输，轻松实现多数据源集成到数据仓库。 脚本开发 提供在线脚本编辑器，支持多人协作来自：百科![]()
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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
