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

 
 

    数据仓库模型设计案例 更多内容
  • 模型设计

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

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  • 模型设计

    模型设计 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 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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  • 逻辑模型设计

    逻辑模型设计 逻辑模型设计用于定义和描述数据之间的逻辑关系。解决方案工作台支持创建逻辑实体并配置逻辑实体间的关系,支持从文件导入逻辑模型,支持导出逻辑模型。 创建逻辑模型 架构师进入到对应空间和方案后,选择对应信息架构的逻辑模型设计,点击“新建”按钮,填写模型名称和描述(非必填),点击确认。

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  • 物理模型设计

    物理模型设计 物理模型是对真实数据库的描述,即根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。解决方案工作台支持多种数据库类型的物理模型,支持从逻辑实体新建物理模型表/从文件导入,支持导出文件等。 创建物理模型 架构师进入到对应空间和方案后,选择对应信息架构的物理模型设计。 点击“新

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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的参数及范围,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 父主题: 静态场景(地图)

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  • Hudi表模型设计规范

    中存在的MOR和COW两种模型中,MOR表的流式读写性能相对较好,因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下: 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖,表模型采用MOR表。 实时入湖一

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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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  • 数据仓库

    数据仓库 表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) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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  • 数据仓库

    数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题: API

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  • 华为云数据仓库高级工程师培训

    设计等知识,全方位了解数据仓库发展趋势与典型应用场景。 培训内容 表1 华为云数据仓库高级工程师培训 培训内容 说明 DWS数据仓库概述 OLAP数据库概述 DWS产品架构 DWS相关案例 集群HA SQL基础语法 数据字典 数据类型 函数和操作符 语法分类 查询语句 DWS相关服务介绍

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  • 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

    连接管理 映射管理 作业管理 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 数据库、数据仓库 数据湖 、湖仓一体分别是什么? 无法成功创建数据仓库集群时怎么处理? 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别? 无法连接数据仓库集群时怎么处理? 可以通过SSH访问DWS集群的节点吗?

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  • 案例

    案例 作为示例,让我们内联变量“message”,将其替换为其初始值设定项 “Hello!”。 重构前 重构后 父主题: 内联变量

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  • 案例

    案例 作为示例,让我们将变量 “message” 重命名为“greeting”。 重构前 重构后 父主题: 变量重命名

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  • 维度建模

    式,常见的有星座模型、雪花模型等,只需要按实际应用需要设计、开发即可。 设计步骤 图8 设计步骤 应用需求分析:这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定,因此是先分析数据应用系统的需求,再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计:即数据集市结果表设计,根据数据应用的需求进行数据表设计

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  • 案例

    案例 定位任意实体 定位类 查询某个类的成员 父主题: 代码搜索

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  • 案例

    案例 作为示例,让我们提取字符串“Hello!”到一个新的消息变量中。 重构前 重构后 父主题: 引入变量

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  • 示例场景说明

    采集并监控元数据 步骤5:数据架构设计 数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发,定位于 数据治理 流程设计落地阶段,输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 准备工作 添加审核人 管理配置中心 主题设计 主题设计 标准管理 新建码表并发布 新建数据标准并发布

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  • 资源和成本规划

    数据使能技术架构设计 数据使能技术架构设计 套 数据使能技术平台集成实施 数据使能技术平台集成实施 套 IT数采集成实施 套 OT数采集成实施 套 数据使能方案设计 数据湖治理方案设计-基础包 套 数据湖治理方案设计-增量包 套 ITOT融合方案设计 套 数智融合方案设计 套 数据使能方案实施

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  • 数据资产

    术资产呈现。同时支持采集规范设计创建的数据模型,作为业务资产呈现,并与技术资产自动关联。规范设计中创建的指标也会采集并作为指标资产呈现。 图1 数据地图 元数据采集 元数据(Metadata)是关于数据的数据。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

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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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