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- 数据仓库需具备可更新性 内容精选 换一换
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来自：百科批量数据处理 批量数据处理是处理周期性产生的大规模数据的一种有效途径。在很多业务系统中，周期性的（小时，天，周）数据会被生产，搬迁，聚合，关联，通过多个步骤产生最终的数据结果集。批量数据处理一般需要动用多个数据处理脚本或任务协同工作，一般都具备容错和重启的功能。企业经营指标的日报来自：百科
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局事务、存储过程、数据强一致性保证。 库仓一体：逻辑集群，支持一套集群容纳数据集市、数据仓库。 一站式BI解决方案 企业积累的海量数据及各种数据资产，体量庞大，需高性能大数据平台支撑进行全量数据分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直观的、关联性的、可视化的运营数字化分析平台来自：专题![]()
极速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障； 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来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 什么是数据仓库服务 GaussDB(DWS)？ 什么是数据仓库服务 GaussDB(DWS)？ 时间：2024-03-30 09:53:49 数据仓库 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![]()
华为云计算 云知识 云硬盘应用场景：数据仓库 云硬盘应用场景：数据仓库 时间：2021-03-23 19:41:16 云硬盘 数据仓库是数据读密集型的应用场景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。传统企业核心数据库上云往往会面临性能、可靠性等各方面的问题。例如oracle来自：百科![]()
数据仓库服务_SQL on Anywhere 数据仓库服务GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 数据仓库服务（Data Warehouse Service，来自：专题![]()
√标准SQL接口，比MapReduce接入更方便。 √分布式事务能力，确保强数据致性。 √高并发数据加载技术。 √高灵活的行列混合存储及压缩技术。 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，来自：百科![]()
据全量、增量备份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着IT、信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。 图2大数据融合分析来自：百科![]()
TeraData数据仓库架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 仅需三步，轻松完成物联网应用开发 仅需三步，轻松完成物联网应用开发 时间：2022-11-26 10:32:28 物联网 在物联网的典型三层架构中，两端分别是感知识别层和综合应用层。感知层负责信息收集和信号处理。通过感知识别技术，让物品“开口说话、发布信息”。来自：百科![]()
的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技，来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库发展现状及发展趋势 数据仓库发展现状及发展趋势 时间：2021-03-03 14:09:48 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Expr来自：百科![]()
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[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 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![]()
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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