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

 
 

    数据仓库时间维度设计 更多内容
  • 产品介绍

    产品介绍 服务概述 数据仓库 咨询与规划服务旨在帮助企业或组织构建和优化其数据仓库系统。该服务指华为云数据仓库 GaussDB (DWS)专家团队为客户数据仓库上云迁移、系统容量规划、数据仓库架构设计与改造、系统性能调优等进行调研、评估、规划、设计和咨询,以及对数据仓库的性能、安全性和可

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  • 上云与实施服务可以提供哪些服务?

    上云与实施服务可以提供哪些服务? 数据仓库平台设计与实施服务 数据仓库规划设计与实施服务-基础版(128vCPU以内) 数据仓库规划设计与实施服务-增量包(128vCPU以上) 数据仓库迁移支持服务 数据仓库迁移支持服务-基础包(同构)(10TB以内) 数据仓库迁移支持服务-增量包(同构)(每TB)

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  • 示例场景说明

    新建数据标准并发布 关系建模 数仓规划:新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模:在DWR层新建并发布维度 维度建模:在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计:新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市:在DM层新建并发布汇总表 步骤6:数据开发处理 可管理多种大数据服务,提供一站式的大数据开发环境。

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  • 数据使能方案设计

    数据使能方案设计 图1 数据使能方案设计 在完成数据使能的4A架构设计后,即可进行数据使能方案设计。数据使能方案设计是数据管理实施专业服务的核心工作,在这个过程中,交付团队会完成流程目录梳理、数据资产目录设计、数据分布梳理、数据标准设计、指标数据梳理、数据模型设计、分层Mappi

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  • 流程设计

    流程设计 宏观层面:重点是组织架构与流程架构匹配,组织设置必须支撑流程价值实现,组织职责必须清晰具体,不能有重叠、空白、过多、过少; 微观层面:看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实,岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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  • 设计原则

    资源组,不同进程/线程可以独立访问,是“资源”分散的常见方案;将同一时间点的多个请求分散到一个时间区段,是“时间”分散的方案。 父主题: 性能效率支柱

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  • 设计优化

    设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 设计原则

    故障对系统造成的影响,并持续稳定地运行,建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患,因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余,甚至是多级冗余的组合,包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点:

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  • 设计原则

    设计原则 国际标准化组织(ISO)对计算机系统安全的定义为:确保信息资产(包括硬件、软件、网络、数据等)受到保护,以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁,同时确保信息系统能够持续地提供服务。

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  • 设计架构

    设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台,进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”,即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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  • VN设计

    VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN,实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通,不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽,保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题: 用户业务设计

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  • 设计中心

    设计中心 解决方案工作台提供设计引擎,用户可在线进行解决方案技术架构设计(含集成架构、部署架构)、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题: 标准空间

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值,那么,就不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值,那么,不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 表设计

    设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值,那么,不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 数据治理度量维度

    数据治理 度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式,包括11个治理模块,60多个调查问卷事项,全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式,由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分,作为一个工具手段持续推动

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  • 基本概念

    片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。多数维度具有层级结构,如:地理维度(其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年度、季度、月度等级别的内容)。 原子指标 原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表,与多维模型所属的业务对象保持一致,与

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  • DataArts Studio使用流程

    况。 流程设计。以实际业务情况结合 DataArts Studio 服务的业务能力,完成数据治理业务流程设计,后续的数据治理操作均基于所设计的业务流程完成。 需求分析 业务调研 流程设计 流程设计与实际业务强相关,您可以参考基于出租车出行数据的数据治理流程设计进行流程设计,或通过咨询了解。

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