数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库表事实表 更多内容
  • GaussDB(DWS)表设计规则

    【建议】的分布方式的选择一般遵循以下原则: 2 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度、数据量较小的事实。 Roundrobin

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  • GaussDB(DWS)表设计规则

    的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】的存储类型是定义设计的第一步,用户业务类型是决定的存储类型的主要因素,存储类型的选择依据请参考1。 1 的存储类型及场景 存储模型 优点 缺点 适用场景 行存 数据按照行进行存储,在查询某一行数据时,可以快速定位到目标位置。

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  • 查找汇总表

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 更新汇总表

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 查看表模型详情

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 新建原子指标

    在下拉列表中选择一个已发布的事实,如果很多,您也可以在下拉列的输入框中输入名称搜索事实。如果您尚未创建事实,请参见新建事实并发布进行创建并发布。 *所属主题 原子指标所属的主题信息。当“数据”选择事实后,将自动显示事实所属的主题信息,您也可以单击“选择主题”进行选择。 *设定达式

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  • 查找主题列表

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 查看表元数据

    在“SQL编辑器”页面的左侧导航栏中,选择“数据库”页签。 单击对应数据库名,进入该数据库的。 鼠标左键单击对应右侧的,在列菜单中选择“属性”,即可在“元数据”页签查看该的元数据信息。 父主题: 创建数据库和

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  • 查询作业列表

    查询作业列 功能介绍 查询作业列 URI GET /v1.0/{project_id}/data/jobs 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 2 Query参数 参数 是否必选 参数类型

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  • 数据建模

    员可以方便的按照矩阵的指引,完成维度事实等逻辑模型设计。 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、字段类型等参数,完成逻辑模型设计,并为其分配到指定的数据域及数据分层中。 图8 逻辑模型创建 可视化设计

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  • Hudi表分区设计规范

    建议使用。 建议 事实采用日期分区,维度采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区要根据的总数据量、增量和使用方式来决定。从的使用属性看事实和维度具有的特点: 事实:数据总量大,增量大,数据读取多以日期做切分,读取一定时间段的数据。 维度:总量相对小,增量

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  • 作业开发

    ETL脚本。 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划” 建议每个画布中的作业算子不超过20个。 按事实创建调度作业画布 按照DWR层事实作业 > DWR层汇总作业顺序排列 每个作业使用作业开发算子,每个算子关联对应的ETL脚本 每个开发算子的失败策略为“终止后续节点执行计划”

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  • 创建Bucket索引表调优

    判断使用分区还是非分区 根据的使用场景一般将分为事实和维度事实通常整数据规模较大,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),这种通常可以通

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  • 数据架构操作列表

    deleteBizCatalog 查看码管理 DAYU_DS dsCodeTable getListCodeTable 创建码管理 DAYU_DS dsCodeTable createCodeTable 更新码管理 DAYU_DS dsCodeTable updateCodeTable 发布码管理 DAYU_DS

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  • 自动建表原理介绍

    e整库迁移到DWS, CDM 在DWS上自动建,会将Oracle的NUMBER(3,0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建的字段映射 CDM在Hive中自动建时,Hive与源的字段类型映射关系参见1、2、3及4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到H

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  • ALM-16045 Hive数据仓库被删除

    产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认 数据仓库 被删除,会导致在默认数据仓库中创建库、创建失败,影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态,发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点,用户密

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  • 数据仓库服务GaussDB(DWS)接入LTS

    数据仓库服务 GaussDB (DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB(DWS)日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题: 使用云服务接入LTS

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  • 自动建表原理介绍

    e整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建,会将Oracle的NUMBER(3,0)字段映射到DWS的SMALLINT。 图1 自动建的字段映射 CDM在Hive中自动建时,Hive与源的字段类型映射关系参见1、2、3及4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到H

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  • 调优前:学习表结构设计

    ion。 哈希(Hash) 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。 在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源,大大提升的读/写速度。 一般情况下大(1000000条记录以上)定义为Hash。 轮询(Roundrobin) 的每一行

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  • 查看汇总表详情

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 数据架构配置数据搬迁

    。 图2 导出主题 导出码 在数据架构主界面,单击左侧导航栏的“码管理”,进入码管理页面。 选择需要导出的码,然后单击列上方的“更多 > 导出”按钮,导出所选码。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 导出数据标准 在数据架构主

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