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- 数据仓库码表和维度表 内容精选 换一换
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扩展性，基于MPP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来自：百科·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，输出物理拓扑图口包括服务器、存储、交换机、防火墙等物理设备；来自：百科
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基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表；新建DM层并发布汇总表。 基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表；新建DM层并发布汇总表。 模型设计-维度建模 指标设计 新建业务指标和技术指标，技术指标又分为原子指标、衍生指标和复合指标。 新建业务指标和技术指标，技术指标又分为原子指标、衍生指标和复合指标。来自：专题
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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![]()
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 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来自：百科![]()
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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![]()
对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问，即需要同时锁住多张可能正在被不同事务更新的表单。这对业务繁忙的数据库系统来说可能是一件非常困难的事情。 一方面很难把多张表同时锁住，造成复杂查询的时延增加。 另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。来自：百科![]()
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伙伴商业成功的保障和基石。 我们的数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系统级别的安全增强，大量地采用了多年来在电信行业里积累的各种经验和知识，特别是针对数据安全，用户隐私方面的技术和专利。因此，公有云数据仓库服务是一款符合电信级质量要求的产品，满足各级政府，金融机构，电来自：百科![]()
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的 数据可视化 工具。仪表盘通常会把多个关键绩效指标和相关图表汇总到一块展示，是一种向经营决策者快速传递当前经营状况的有效手段。通常情况下，仪表盘上图表使用的数据都是从数据仓库当中通过查询实时提取出来的。很多商业智能系统都在一定程度上提供仪表盘的功能。 探索式和交互式数据分析 探索式来自：百科
