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- 数据仓库中的事实表和维表 内容精选 换一换
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再到今天的PB级别,但分析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来自:百科PP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 数据仓库和H来自:百科
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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提供企业级的元 数据管理 ,厘清信息资产。数据资产管理可来自:百科
仓库系统所流行的一些黑科技,包括机器码级别的向量计算,算子间和算子内的并行,节点内和节点间并行,使用LLVM优化编译查询计划的本机代码等。这些黑科技极大地提高了数据查询和分析的性能,为用户带来了更好的体验,解决了特定场景当中的业务痛点。 GaussDB (DWS)服务即开即用 相比来自:百科
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;来自:百科