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

 
 

    数据仓库时间维度表的设计 更多内容
  • 维度建模

    维度建模 新建维度 管理维度 新建事实 父主题: 模型设计

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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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  • 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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  • 管理维度

    单击“ 数据治理 > 维度管理”,进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列“编辑”。 编辑维度后,单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。 选择左侧导航栏“运维数据开发 >

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  • 维度接口

    维度接口 查找维度 查看维度详情 查看维度颗粒度 查看逆向维度任务 父主题: 数据架构API

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  • 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

    数据库集群管理 SQL进阶 05 实践 在进行设计、数据导入及查询设计时,可以综合衡量各种影响,以最终选出适合自己方案。本章总述关键原理,同时配上必要样例及原理使用建议。 最佳实践 设计优秀实践 数据导入优秀实践 SQL查询优秀实践 数据倾斜查询优秀实践 交通卡口车辆分析 供应链需求分析(TPC-H)

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  • 数据治理中心 DataArts Studio

    信息架构 信息架构是以结构化方式描述在业务运作和管理决策中所需要各类信息及其关系一套整体组件规范。在数据架构“信息架构”页面,可以查看和管理所有的,包括业务维度、事实、汇总等资源。 信息架构 流程设计 流程架构基于价值流产生,属于业务架构流程处理模块,指导并规范

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  • 表设计最佳实践

    设计最佳实践 使用分区 分区是把逻辑上一张根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上称之为分区,物理块称之为分区。分区是一张逻辑,不存储数据,数据实际是存储在分区上。分区和普通相比具有以下优点: 改善查询性能:对分区对象查询可以仅搜索自己关心分区,提高检索效率。

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  • 表设计最佳实践

    增强可用性:如果分区某个分区出现故障,在其他分区数据仍然可用。 方便维护:如果分区某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可。 GaussDB数据库 支持分区为一级分区和二级分区,其中一级分区包括范围分区、间隔分区、列分区、哈希分区四种,二级分区包括范围

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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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  • 表设计规范

    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。 由于数据库规格要求HASH分布主键必须包含其分布列,因此在选择分布列时,也可以考虑选择主键作为分布键。 1 常见分布键及效果 分布键值 分布键分布均匀性 用户

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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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  • 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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  • 查询主维度信息列表

    Cluster集群有一个子维度 dcs_cluster_proxy_node。 instances Array of InstancesMonitoredObject objects 当前查询维度监控对象列。 total Integer 主维度监控对象总数。 4 DimChild

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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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  • 选择表模型

    选择模型 在设计数据仓库模型时候,最常见有两种: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多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据中央事实数据和为事实数据提供描述性属性信息多个维度组成。维度通过主键关联事实外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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  • 查看维度详情

    E: 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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  • ClickHouse宽表设计

    ClickHouse宽设计 ClickHouse宽设计原则 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数据库设计

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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 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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