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    怎样设计并建立数据仓库 内容精选 换一换
  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 【议】如果能够从业务层面补全字段值,那么,就不议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 【议】如果能够从业务层面补全字段值,那么,就不议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 怎样设计并建立数据仓库 相关内容
  • 表设计

    设计 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【

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  • 表设计

    设计 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【

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  • 表设计

    设计 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【

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  • 约束设计

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 【议】如果能够从业务层面补全字段值,那么,就不议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 调优表实践

    调优表实践 表结构设计 调优表概述 选择表模型 步骤1:创初始表并加装样例数据 步骤2:测试初始表结构下的系统性能并建立基线 步骤3:调优表操作具体步骤 步骤4:创新表并加载数据 步骤5:测试新的表结构下的系统性能 步骤6:调优表性能评估 附录:表创语法

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  • 步骤4:选择分布方式

    将业务数据表的元组按合适的分布策略分散存储在所有的DN。当前支持复制(Replication)和散列(Hash)两种用户表分布策略。 Replication方式:在每一个DN上存储一份全量表数据。这种存储方式的优点是每个DN上都有此表的全量数据,在join操作中可以避免数据重分布

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  • 表设计

    设计 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【

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  • 其他优化器选项

    hint来调整到之前的查询计划。 当此guc参设置为负时,如果计算的采样样本大于等于总数据量的2%,且用户表的数据量小于1600000时,ANALYZE所需时间相比guc参为默认值的时间会有所增加。 当此guc参设置为负时,autoanalyze不支持百分比采样,采样过程使用参默认值。 当次gu

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  • 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么?

    提供了数据使能的全套能力,支持数据的采集、汇聚、计算、资产管理、数据开放服务的全生命周期管理。 拥有强大的湖、引擎技术,比如数据湖敏捷构、GaussDB数据快速迁移,的实时分析等,对应服务如下: 数据: 关系型数据包括:云数据RDS、云数据 GaussDB(for

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  • 故障处理

    Studio使用过程中的连接问题,下例说明。 创数据连接。 执行查询。 当任一数据(PostgreSQL)出现连接异常,该连接关闭。当数据连接关闭时,所有打开的过程和函窗口也会关闭。 系统显示错误提示,“对象浏览器”导航树显示数据状态: 只有当前数据会中断。其他数据仍保持连接状态,或重新连接。

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  • Database和Schema设计

    隔离。 议系统管理员创Schema和Database,再赋予相关用户对应的权限。 Database设计议 【议】在实际业务中,根需要创新的Database,不议直接使用集群默认的postgres数据。 【议】一个集群内,用户自定义的Database议不超过3个。

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  • Database和Schema设计

    隔离。 议系统管理员创Schema和Database,再赋予相关用户对应的权限。 Database设计议 【议】在实际业务中,根需要创新的Database,不议直接使用集群默认的gaussdb数据。 【议】一个集群内,用户自定义的Database议不超过3个。

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    隔离。 议系统管理员创Schema和Database,再赋予相关用户对应的权限。 Database设计议 【议】在实际业务中,根需要创新的Database,不议直接使用集群默认的gaussdb数据。 【议】一个集群内,用户自定义的Database议不超过3个。

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  • 学习“教程:调优表设计”

    学习“教程:调优表设计” 进行数据设计时,表设计上的一些关键项将严重影响后续整的查询性能。表设计数据存储也有影响:好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用,进而提升查询性能。 教程指引指导您逐步完成选择排序键、分配方式和压缩编码的过程,并介绍如何比较优化前后的系统性能。

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  • 步骤1:流程设计

    。 8 数据服务 需要开放哪些数据数据? 收入汇总表 这些数据源一般存储的为数据仓库设后的最后一层的表。这种表一般业务含金量比较高,记录条比较少,可以直接展示 每日数据调用量是多少? 本示例不涉及 若取逻辑复杂造成数据响应时间较长,调用量会下降 每秒数据调用量峰值是多少?

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  • 字段设计

    字段设计 选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【议】尽量使用高效数据类型。 选择值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整、浮点、NUMERIC。 【议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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  • 数据库对象设计

    数据对象设计 Database和Schema设计设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题: 开发设计

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  • 数据库对象设计

    数据对象设计 Database和Schema设计设计 字段设计 约束设计 视图和关联表设计 父主题: 开发设计

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  • 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

    难等问题。当前,基于该平台已经沉淀了10个业务域的数据资产,用户可以随时使用自己想要的数据,不再需要隔夜等待数据分析结果。” 应用场景 传统替换 一站式BI解决方案 数据湖分析 IoT数据分析 传统替换 传统数据产品面临数据存不下、查不出、扩容难、成本高的痛点。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联表设计 视图设计议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不议视图嵌套。 【议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计议】表之间的关联字段应该尽量少。 【议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 字段设计

    字段设计 选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【议】尽量使用高效数据类型。 选择值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整、浮点、NUMREIC。 【议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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  • 字段设计

    字段设计 选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【议】尽量使用高效数据类型。 选择值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整、浮点、NUMREIC。 【议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联表设计 视图设计议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不议视图嵌套。 【议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计议】表之间的关联字段应该尽量少。 【议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联表设计 视图设计议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不议视图嵌套。 【议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计议】表之间的关联字段应该尽量少。 【议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 数据库对象设计

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    隔离。 议系统管理员创Schema和Database,再赋予相关用户对应的权限。 Database设计议 【议】在实际业务中,根需要创新的Database,不议直接使用集群默认的gaussdb数据。 【议】一个集群内,用户自定义的Database议不超过3个。

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  • 步骤1:流程设计

    。 8 数据服务 需要开放哪些数据数据? 收入汇总表 这些数据源一般存储的为数据仓库设后的最后一层的表。这种表一般业务含金量比较高,记录条比较少,可以直接展示 每日数据调用量是多少? 本示例不涉及 若取逻辑复杂造成数据响应时间较长,调用量会下降 每秒数据调用量峰值是多少?

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  • 字段设计

    字段设计 选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【议】尽量使用高效数据类型。 选择值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整、浮点、NUMERIC。 【议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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  • 数据仓库服务GaussDB(DWS)学习与资源_数据仓库培训课程_数据仓库视频教程

    帮助您了解用户和角色概念,展示如何基于角色管理数据仓库权限。 立即体验 培训课程 第一讲:分布式数据概述 MPP架构的基本技术和原理、分布式数据基本概念 第二讲:架构介绍及数据对象简介 数据的架构组成、元数据对象、数据字典等。 第三讲:数据迁移 数据迁移的各种场景及工具的使用方法

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  • Database和Schema设计

    隔离。 议系统管理员创Schema和Database,再赋予相关用户对应的权限。 Database设计议 【议】在实际业务中,根需要创新的Database,不议直接使用集群默认的gaussdb数据。 【议】一个集群内,用户自定义的Database议不超过3个。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联表设计 视图设计议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不议视图嵌套。 【议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计议】表之间的关联字段应该尽量少。 【议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • SQL编写

    VALUES ('task1','100','第100个任务'); 【议】在批量数据之后,或者数据增量达到一定阈值后,议对表进行analyze操作,防止统计信息不准确而导致的执行计划劣化。 【议】如果要清理表中的所有数据议使用truncate table方式,不要使用delete

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  • 字段设计

    字段设计 选择数据类型 在字段设计时,基于查询效率的考虑,一般遵循以下原则: 【议】尽量使用高效数据类型。 选择值类型时,在满足业务精度的情况下,选择数据类型的优先级从高到低依次为整、浮点、NUMERIC。 【议】当多个表存在逻辑关系时,表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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  • DGC

    全部 批量数据集成 数据开发 管理中心 规范设计 数据质量 数据资产 数据服务 数据安全 批量数据集成 批量数据迁移提供20+同构/异构数据源之间批量数据迁移的功能,帮助您实现数据自由流动。支持自和云上的文件系统,关系数据数据仓库,NoSQL,大数据云服务,对象存储等数据源。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联表设计 视图设计议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不议视图嵌套。 【议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计议】表之间的关联字段应该尽量少。 【议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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