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ata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来自:百科利用DWS进行数据清洗加工,支持数据更新; 利用DWS的标准SQL实现数据复杂关联查询。 客户价值: 数据处理耗时从1天降至3个小时; 开发人员基于SQL语言可快速开发分析应用,同时将可分析维度从2-3个扩展为5-10个,扩充业务范围; 在DWS中维护维度数据,再更新ES中数据,降低了数据更新的工作量。 文中课程来自:百科
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