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

 
 

    数据仓库逻辑模型设计 更多内容
  • 逻辑集群

    逻辑集群 GS_271180008 错误码: database locale is incompatible with operating system. 解决方案:使用其他语言环境重新创建数据库或安装缺失的语言环境。 level: FATAL

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  • 逻辑复制

    逻辑复制 逻辑解码

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题: 逻辑复制

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  • 逻辑函数

    逻辑函数 表1 逻辑函数 SQL函数 返回类型 描述 boolean1 OR boolean2 BOOLEAN 如果 boolean1 为 TRUE 或 boolean2 为 TRUE 返回 TRUE。支持三值逻辑。 例如 true || Null(BOOLEAN) 返回 TRUE。

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  • 逻辑复制

    逻辑复制 逻辑解码 使用逻辑复制工具复制数据

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  • 逻辑复制

    生成逻辑日志。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制,支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步,支持目标库进行数据同步期间的数据可读写,数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成:逻辑解码和数据复制。逻辑解码会

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  • 数据治理中心 DataArts Studio

    式、值域是数据交换的基础,它们用于描述表的字段元信息,规范字段所存储的数据信息。 数据标准 关系建模 支持逻辑模型设计、物理模型设计、逆向数据库、关联质量规则、导入导出模型、查看表。 关系建模 维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP

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  • 模具行业数据模型与标准

    依据华为数据架构方法论,通过业务分析,设计生产工艺领域主题域分组/主题域/业务对象/逻辑实体/属性等5层数据资产目录; 完成生产工艺领域核心数据概念模型逻辑实体及逻辑模型设计; 完成核心数据数据标准设计,包含业务标准、技术标准等 基于所设计资产目录及模型,完成华为DGC平台元数据注册与使用验证。

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  • 元数据简介

    按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据。元数据打通了源数据、 数据仓库 、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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  • 运行模型

    运行模型 2.8.1运行模型、运行模型-顺序图、运行模型-活动图中不能产生新的逻辑元素 详细描述 在运行模型中不能创建新的逻辑元素,只能从逻辑模型中引用或者实例化到运行模型中来进行设计。 检查范围 当前模型工程中的所有模型图类型为运行模型图上的逻辑元素,逻辑元素的定义参考逻辑模型检查章节。

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  • 数据仓库规格

    数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异,详情请参见数据仓库类型。 标准数仓(DWS 2.0)规格 标准数仓(DWS 2.0)云盘规格,该规格弹性伸缩,无限算力、无限容量,规格详情请参见表1。

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  • 数据仓库类型

    数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓(DWS 2.0):面向数据分析场景,为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务,支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析,存储、计算弹性伸缩,并按需、按量计价,为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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  • 构建模型

    向代码元素。 前提条件 因为构建模型主要是描述创建出来的构建元素与代码元素的Build From构建关系,所以在画构建模型设计前必须要先完成代码模型设计。 建模步骤 创建构建模型。 创建新的构建模型图或者在已有的构建模型图中进行画图设计,如果设计内容过多,可根据实际情况将内容进

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  • 关系建模

    关系建模 逻辑模型设计 物理模型设计 父主题: 模型设计

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  • 数据工程实施流程

    属性L5设计和数据分级 属性L5设计和数据分级 数据标准/指标设计 数据标准/指标设计 3 数据工程实施 数据集成 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 规范设计 配置中心(审核人、功能、模型管理配置) 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模(逻辑模型、物理模型) 业务指标

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  • 概述

    概述 架构设计4+1视图模型结构如下所示: 4+1视图是一组相关联模型的集合,从不同的视角,反映不同利益干系人的关注点。通过逻辑、开发、部署、运行4个典型视角描述系统的各个切面,以用例串接和验证各切面设计。 视图类型 描述 逻辑视图 逻辑视图面向系统逻辑分析和设计,描述系统逻辑结构的

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  • 信息架构设计

    信息架构设计 创建信息架构 主题设计 逻辑模型设计 物理模型设计 ETL映射设计 业务指标设计 配置管理 父主题: 设计中心

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  • 数据资产模型

    数据资产模型 数据资产模型是解决方案信息架构共享,包含方案的主题设计逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到指

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  • 创建信息架构

    创建空白信息架构模板,在此模板上进行信息架构设计。 进入设计中心后,切换至在技术架构设计页签,点击【新建信息架构】。 填写信息架构名称,选择无模板后单击【确定】。 图2 创建信息架构 创建完成后,该空白信息架构模板包含空白的主题设计逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射设计、业务指标设计和配置管理,您可以在此基础上进行设计。

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  • 选择表模型

    选择表模型设计数据仓库模型的时候,最常见的有两种:星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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  • 基本使用逻辑

    基本使用逻辑 父主题: Web SDK

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