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

 
 

    数据仓库维度表设计 更多内容
  • 管理维度

    选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”,进入“数据开发”页面。 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”列的“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)”。

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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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  • 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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  • 查询单个主维度下子维度监控对象列表

    0的Proxy集群时才存在,示集群Proxy节点维度的监控对象列。字段名称与children的子维度对象名称相同。 total Integer 主维度监控对象的总数。 4 DimChild 参数 参数类型 描述 dim_name String 维度名称,当前支持维度有dcs_inst

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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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  • 表设计规范

    设计规范 必须指定分布(DISTRIBUTE BY),分布策略选择的原则如下: 目前提供REPLICATION和HASH两种分布策略。REPLICATION分布会在每个节点保留一份相同的完整的数据。HASH分布会根据所提供的分布键值将数据分布到多个节点中。 对于系统配

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  • 表设计最佳实践

    增强可用性:如果分区的某个分区出现故障,在其他分区的数据仍然可用。 方便维护:如果分区的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可。 GaussDB数据库 支持的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 使用分区 分区是把逻辑上的一张根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的称之为分区,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的。分区和普通相比具有以下优点: 改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索效率。

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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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  • 数据架构支持哪些数据建模方法?

    多维模型是由数字型度量值组成的一张事实连接到一组包含描述属性的多张维度,事实维度通过主/外键实现关联。 典型的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。 在 DataArts Studio 数据架构中,维度建模是以维度建模理论为基础,构建总线矩阵、抽象出事实和维度,构建维度模型和事实模

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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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  • 查询主维度信息列表

    查询主维度信息列 功能介绍 查询主维度对象列,主维度ID当前支持dcs_instance_id,dcs_memcached_instance_id。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/dims/monitored-objects

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  • 查询主维度信息列表

    查询主维度信息列 功能介绍 查询主维度对象列 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/cloud-eye/dims-info 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。

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  • 选择表模型

    选择模型 在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和为事实数据提供描述性属性信息的多个维度组成。维度通过主键关联事实中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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  • 配置分析维度

    单击“确认”。 维度创建成功之后,在“维度管理”页面可查看所有维度的列维度详情,单击“删除”可删除该维度。 删除维度时,若维度被事件源依赖会导致删除维度失败,请先解除依赖然后再删除。 父主题: 基础配置

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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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  • 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 获取数据仓库的数据列 父主题: API

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  • 数据治理中心 DataArts Studio

    信息架构是以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类信息及其关系的一套整体组件规范。在数据架构的“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,属于业务架构的流程处理模块,指导并规范BT&IT需求的管理,确保业务需求受理、分析

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