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    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
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    ,体现在如下的方面: 一站式可视化便捷管理:通过使用 GaussDB (DWS)管理控制台,完成应用程序数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 大数据无缝集成:可以使用标准SQL查询HDFS、 OBS 上的数据,数据无需搬迁。 提供一键式异构数据库
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    端侧算力方面,嵌入式人工智能、IoT终端等,要求更低的功耗; 数据中心/云端算力方面,行业SaaS、AI/大数据挖掘、多元架构的IaaS、PaaS,共同带来了算力的汇聚。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在
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    类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别: 1、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。
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