数据仓库事实表和维表

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

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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

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统一管理控制台，轻松执行数据仓库管理任务，数据库自运维让用户专注于数据和业务。独有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一键式异构 数据库迁移 工具。 自由扩展 用户可根据数据量和业务负载，自由调整集群规模和实例规格，时刻保持性能/成本最优。 应用场景 数据仓库迁移 数据

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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

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QL。 数据仓库服务 GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等

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智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 课程简介 介绍数据仓库发展趋势及华为云DWS服务，并通过实践学习如何使用DWS。 课程目标 了解DWS的发展趋势及华为云DWS功能特性，掌握DWS基本应用操作。 课程大纲 第1章 什么是数据仓库 第2章 DWS全景研讨 第3章 DWS解决方案探讨

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CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性； 扩展性 开放架构，按需水平扩展，容量和性能线性增长； 表级别在线扩容技术，保障扩容期间业务不中断、无感知； 易用性 一站式可视化集群管理，运维便捷； SQL On OBS ，实现互联互通，且兼容标准SQL； 应用开发和迁移工具列表； 易管理 全面集群监控与告警、自动增量备份；

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数据存储在不同库，不易进行统一管理和维护。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台； 利用DWS汇聚各类数据（业务数据、用户行为数据、招投标数据等），实现一站式数据存储、加工、分析，支撑业务数据查询、BI报表、精准推荐等场景。 客户价值：

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数据库 雪花型模型是直接面对报表类型应用常用的模型结构，因为事实表的维度展开以后和雪花结构一样而得名，是在OLAP应用中，尤其是报表系统中会经常遇到雪花模型的情况。如下图即一个雪花模型。 图中，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”，如销售单日报表； 维度表就是观察该事物的角度（维

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地理解和利用自己的数据。2. 权限控制：支持列级别和行级别的数据权限控制，以及报表、建模的权限控制，这可以保证数据的安全性，防止未经授权的访问和使用。3. 分析报表：支持柱图、线图、饼图、雷达图、散点图、词云等多种展现形式，支持地图显示，支持普通表、交叉表、中国式复杂报表，支持筛

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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

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press实际扫描的字节数收费，无需为数据定义语言 (DDL) 语句（如 CREATE/ALTER/DROP TABLE）、管理分区的语句和失败的查询付费。详细的计费规则是： • 每扫描1TB需支付30元。 • 扫描的数据量四舍五入至下一个兆字节，最小计费单元为10MB。 按需购买的资源计费规则

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能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与DWS集成。DWS兼容PostgreSQL生态，且SQL语法进行了兼容MySQL、Oracle和Teradata的处理。应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移。 接口 支持应用程序通过标准JDBC 4.0和ODBC 3.5连接DWS。

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为灵活匹配高速发展的业务诉求， FusionInsight MRS 也提供了丰富的组件： · 在多表复杂关联场景 大容量多表复杂关联分析组件Doris可以实现PB级数据亚秒响应的。 · 在多维分析场景 ClickHouse支持亚秒级大宽表实时OLAP，单表支持1万多列，万亿行数据。 · 在时序分析方面 专业的时序数据

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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。

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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。

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魔力象限，相比传统数据仓库，性价比提升数倍，具备大规模扩展能力和企业级可靠性。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无

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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。

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用户可以根据业务需求通过快照对集群进行备份和还原。 【华为云】视频教程 视频教程汇聚华为云云服务所有介绍视频和操作视频，通过专家有声讲解及实战演示，教您快速使用云服务。三种维度分类筛选，帮助您快速找到所需视频。 立即观看 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费 最新文章

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别对应数据库智能运维体系中的眼、 脑、手三部分，从概念设计上形成运维体系的闭环。 监控部分 主要负责数据库运行状态数据的采集、存储和可视化展示。 *底层IT系统运维指标 *数据库系统运维指标 分析部分 作为整个数据库监控DMS智能运维体系的大脑，该部分是承担运维数据分析与决策的关键模块。

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能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。 在DAYU规范设计中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。

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