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

 
 

    数据仓库宽表的模型设计 更多内容
  • 如何设计宽表主键

    如何设计主键 GeminiDB Cassandra是一款分布式数据引擎,引擎中数据均按照主键进行分布。在执行查询时,如果中存在多列主键,系统会从最左边主键开始匹配。如果主键设置不当,则可能导致主键无法被有效利用,进而产生热点问题,影响查询性能。因此,在数据分区和数据

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  • ClickHouse宽表设计

    ClickHouse设计 ClickHouse设计原则 ClickHouse字段设计 ClickHouse本地设计 ClickHouse分布式设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题: ClickHouse应用开发规范

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  • ClickHouse宽表设计原则

    ClickHouse设计原则 设计原则 由于ClickHouse查询性能较优,且当前ClickHouse可支持上万列横向扩展。 在大部分场景下,有大join以及多join场景,且多个join数据变化更新频率较低,这种情况,建议对多个join查询逻辑

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  • 模型设计

    模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

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  • 模型设计

    模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何示父子关系 如何实现图与图之间关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中操作符 如何查看和修改模型图类型

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  • 模型设计

    模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题: 数据架构

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  • Hudi表模型设计规范

    流式计算采用MOR。 流式计算为低时延实时计算,需要高性能流式读写能力,在Hudi中存在MOR和COW两种模型中,MOR流式读写性能相对较好,因此在流式计算场景下采用MOR模型。关于MOR在读写性能对比关系如下: 对比维度 MOR COW 流式写 高 低 流式读

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  • 逻辑模型设计

    您可以在画布区域内优化展示实体之间关系。 图6 实体设计优化 导出实体和关系 支持导出所有实体和关系或者当前所选主题实体和关系为Excel。导出实体支持导入到 DataArts Studio 。 图7 导出逻辑实体 父主题: 信息架构设计

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  • 物理模型设计

    手动新建字段界面创建该字段,包含字段名称、字段英文名称、数据类型、数据长度、是否主键、是否分区等字段后,点击确定。 不同数据库类型在创建时需要选择类型和分桶类型不一样。如DWS支持创建ROW、COLUMN和VIEW类型。 DWR层区分维度和事实。 表字

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  • 领域模型设计

    领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化参数及范围,请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题: 静态场景(地图)

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描数据量。通过分区剪枝机制可以大幅减少数据扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描I/O代价。 选择分区方案 当数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 表设计

    le占用了大量宝贵网络资源,减少不必要数据shuffle,可以减少网络压力,使数据处理本地化,以提高集群性能和可支持并发度。通过对关联条件和分组条件仔细设计,能够尽可能减少不必要数据shuffle。 选择分布方案 分布方式选择如2 分布方式及使用场景所示。

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描数据量。通过分区剪枝机制可以大幅减少数据扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描I/O代价。 选择分区方案 当数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 表设计

    联条件和分组条件仔细设计,能够尽可能减少不必要数据shuffle。 选择存储方案 【建议】存储类型是定义设计第一步,客户业务类型是决定存储类型主要因素,存储类型选择依据请参考1。 1 存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。

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  • 表设计

    用了大量宝贵网络资源,减少不必要数据shuffle,可以减少网络压力,使数据处理本地化,以提高集群性能和可支持并发度。通过对关联条件和分组条件仔细设计,能够尽可能减少不必要数据shuffle。 选择分布方案 分布方式选择如1所示。 1 分布方式及使用场景

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  • 表设计

    【建议】存储类型是定义设计第一步,客户业务类型是决定存储类型主要因素,存储类型选择依据请参考1。 1 存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引简单查询)。 增、删、改操作较多场景。 选择分区方案 当数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 账表设计

    设置分析报分类,便于日后按分类查找报。 图3 账分类 在账分类上新建报,设置报编码、名称等信息。 图4 新建账 新建报后报是没有样式,还需要针对新建设计该报格式。设计格式之初,首先选择合适数据模型,然后进行报格式设计。 图5 数据模型选择 根据

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  • 操作流程

    操作流程 天昇腾云行业大模型解决方案专业服务已经上架为联运商品,操作流程如下: 图1 操作流程 各流程活动具体工作和要求如下格所示: 1 各流程活动具体工作和要求 序号 工作内容 具体描述 责任人 1 前期模型开发咨询服务 天协助客户沟通确认具体需求,包括所需模型、部署方

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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 使用分区 选择数据类型 父主题: 最佳实践

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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 选择分布方式 选择分布列 使用分区 选择数据类型 查看所在节点 父主题: 最佳实践

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  • 维度建模

    数据应用系统需求,再提炼数据集市数据接口需求 目标设计:即数据集市结果设计,根据数据应用需求进行数据设计 数据源分析:主要分析 数据仓库 数据如何满足集市需要,即确定需要数据仓库那些数据,如果数据仓库没有,则需要数据仓库进行数据补充 数据仓库与目标字段进行映射,确定加工规则

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