获取 数据仓库 的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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ion表。 哈希表（Hash） 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。 一般情况下大表（1000000条记录以上）定义为Hash表。 轮询表（Roundrobin） 表的每一行

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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指标维度 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 表1 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 指标类别 指标维度 说明 网络指标 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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单击数据集名称，进入数据集编辑页面。 单击“新建维度”，进入新建维度页面。 图1 新建维度 配置参数后，单击“确定”，完成维度创建。 创建方式：公式编辑。数据类型支持数值、文本、日期、日期时间。详细参数说请参考表1。 在使用表达式时，请确保输入的括号为英文输入法下的括号 请使用各个数据源所支持的函数 表1 参数说明

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完成所有维度的新建之后，需要等待审核人员审核。 审核通过后，系统会自动创建与维度相对应的维度表，维度表的名称和编码均与维度相同。在“维度建模”页面，选择“维度表”页签，可以查看建好的维度表。 在维度表列表中，在“同步状态”一列中可以查看维度表的同步状态。 图5 维度表的同步状态

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维度接口 查找维度 新建维度 更新维度 删除维度 查看维度详情 查看维度颗粒度 查看逆向维度表任务 父主题： 数据架构API

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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写和校验。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 ids 是 Array of strings ID列表，ID字符串。 del_types 否 String 删除类型。 枚举值： PHYSICAL_TABLE: 是否删除数据库物理表，只针对能物化的表生效（配置此值则表示删除）

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在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成用户行为路径大宽表同步到Cl

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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获取数据仓库自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

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判断使用分区表还是非分区表 根据表的使用场景一般将表分为事实表和维度表： 事实表通常整表数据规模较大，以新增数据为主，更新数据占比小，且更新数据大多落在近一段时间范围内（年或月或天），下游读取该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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进行加工与集成，按照主题进行重组，最终进入数据仓库。 数据仓库主要用于支撑企业决策分析，所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP OLTP 数据来源

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。 图2 导出主题 导出码表 在数据架构主界面，单击左侧导航栏的“码表管理”，进入码表管理页面。 选择需要导出的码表，然后单击列表上方的“更多 > 导出”按钮，导出所选码表。导出完成后，即可通过浏览器下载地址，获取到导出的xlsx文件。 图3 导出码表 导出数据标准 在数据架构主

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完成业务实体、业务流程、业务过程的构建后，平台会形成由待填充的事实逻辑模型和维度逻辑模型构成的总线矩阵。模型设计人员可以方便的按照矩阵的指引，完成维度表、事实表等逻辑模型设计。 图7 总线矩阵 逻辑模型创建 在逻辑模型设计中，用户可以定义维度、事实等类型的逻辑模型，新增属性，添加属性编码、名称、

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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