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
  • 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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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 选择存储模型 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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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 选择存储模型 使用分区 选择数据类型 父主题: 最佳实践

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  • 获取数据仓库的数据列表

    获取数据仓库数据列 功能介绍 获取数据仓库数据列 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 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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  • 数据仓库

    数据仓库 1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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  • 数据仓库

    数据仓库 获取数据仓库信息 获取数据仓库数据列 父主题: API

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  • 更新表模型

    200 15 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object data,统一返回结果最外层数据结构。 16 data 参数 参数类型 描述 value TableModelVO object value,统一返回结果外层数据结构。 17 TableModelVO

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  • 数据仓库

    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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  • 删除表模型

    Array of strings ID列,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,只针对能物化生效(配置此值则示删除) 响应参数 状态码: 200 4 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 选择存储模型 选择分布方式 选择分布列 使用局部聚簇 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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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 选择存储模型 使用局部聚簇 使用分区 选择数据类型 父主题: 最佳实践

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  • 创建表模型

    200 14 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object data,统一返回结果最外层数据结构。 15 data 参数 参数类型 描述 value TableModelVO object value,统一返回结果外层数据结构。 16 TableModelVO

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  • 9.1.0版本性能测试概述

    决策者选择最符合需求数据库系统。此外,参考OLAP行业做法,将SSB中星型模型展平转化为,还可以改造成单一测试Benchmark(SSB Flat)。

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  • 获取数据仓库列表信息

    获取数据仓库信息 功能介绍 获取数据仓库 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 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

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  • GaussDB(DWS)表设计规则

    化,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。 选择存储方案 【建议】存储类型是定义设计第一步,用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 存储模型

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  • 数据架构支持哪些数据建模方法?

    维度建模是从分析决策需求出发构建模型,它主要是为分析需求服务,因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析,同时具有较好大规模复杂查询响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成一张事实连接到一组包含描述属性多张维度,事实与维度通过主/外键实现关联。 典型维度模型有星形模型,以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。

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  • 导出模型中表的DDL语句

    参数 参数类型 描述 data data object 返回数据信息。 5 data 参数 参数类型 描述 value String 接口导出DDL语句。 状态码: 400 6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码,如DS

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  • 数据资产

    “任务创建”界面中填入连接类型、数据连接、数据库、、采集策略等配置,单击“下一步”保存。 图5 采集任务4 任务创建完成后,“任务管理”界面中显示刚才创建任务。 图6 采集任务5 单击操作栏中“运行”按钮运行任务元数据采集。 图7 采集任务6 DWI层、DWR层元数据采集,采用发布数据模型时候采集方式。 DM层元数据按需采集。

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  • GaussDB(DWS)表设计规则

    化,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。 选择存储方案 【建议】存储类型是定义设计第一步,用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

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  • ClickHouse应用场景

    在企业经营分析中,把规模庞大业务数据导入到云数据仓库ClickHouse,对数亿记录或更大规模和数百维度查询,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用户行为进行关联,生成

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