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

 
 

    数据仓库维度建模设计 更多内容
  • 维度建模

    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 BY条件。维度多数具有层级结构,如:时间维度(其中包括年度、季度、月度等级别的内容)。 单击左侧导航栏维度建模,进入维度建模页面,选择右边的新增,进入新增维度编辑页面。 图1 维度建模1

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  • 维度建模

    维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题: 模型设计

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  • 关系建模和维度建模的区别?

    关系建模维度建模的区别? 问题描述 关系建模维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型,对应三范式建模维度建模为分析性模型,主要包括事实表、维度表的设计,多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台,维度建模使用的场景比较多。

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  • 逆向数据库(维度建模)

    。 逆向数据库导入表到维度模型中 在DataArts Studio控制台首页,选择对应工作空间的“数据架构”模块,进入数据架构页面。 在DataArts Studio数据架构控制台,单击左侧导航栏的“维度建模”进入维度建模页面。 打开需要逆向数据库导入的维度或表的页签,从下拉列表

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  • 数据架构支持哪些数据建模方法?

    维度表通过主/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型,同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系,构建出汇总模型。

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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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  • 导入模型,关系建模,维度建模,码表,业务指标以及流程架构

    导入模型,关系建模维度建模,码表,业务指标以及流程架构 功能介绍 导入模型,关系建模维度建模,码表,业务指标以及流程架构。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/models/action 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • 数据治理中心 DataArts Studio

    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 BY条件。维度多数具有层级结构,如:地理维度(其中包括国家、地

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  • DataArts Studio使用流程

    添加审核人 添加审核人 管理配置中心 管理配置中心 流程设计 流程设计 主题设计 主题设计 码表管理 新建码表 制定数据标准 新建数据标准 关系建模 关系建模 维度建模 维度建模 业务指标 业务指标 技术指标 技术指标 数据集市建设 数据集市 数据开发 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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  • 数据架构概述

    用户在关系建模过程中,可以从数仓规划去设计物理模型。 物理模型:是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放,例如:所选的 数据仓库 是DWS或 MRS _Hive。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型,它主要是

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  • 数据湖治理平台设计

    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型,同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系,构建出汇总模型。 数据开发:一站式协同开发平台 DataArts Studio数据开发是一个一站式敏捷大数据开发平台,提供可视化的图形开发界面、丰富的数

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  • 基本概念

    于分析决策。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建多维模型,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,同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表,事实表与维度表通过主/外键实现关联。

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  • 新建维度

    单击数据集名称,进入数据集编辑页面。 在“数据预览”页签右侧单击“新建维度”。 编辑维度信息。 示例1:本例使用可视化编辑方式新建年龄分组,并定义分组年龄段如下: 可视化编辑仅能根据单一维度派生分组维度,如果需要根据多维度派生出更为复杂的新维度,请使用公式编辑器。 0岁≤未成年<18岁 18岁≤青年<40岁

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  • 指标维度

    指标维度 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 表1 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 指标类别 指标维度 说明 网络指标 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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  • 查找维度

    String 维度英文名称。 dimension_type String 维度类型(更新时只能由普通维度改为层级维度,其余场景都不允许修改)。 枚举值: COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 维度名称。 description

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  • 新建维度

    完成所有维度的新建之后,需要等待审核人员审核。 审核通过后,系统会自动创建与维度相对应的维度表,维度表的名称和编码均与维度相同。在“维度建模”页面,选择“维度表”页签,可以查看建好的维度表。 在维度表列表中,在“同步状态”一列中可以查看维度表的同步状态。 图5 维度表的同步状态

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  • 新建维度

    String 维度英文名称。 dimension_type String 维度类型(更新时只能由普通维度改为层级维度,其余场景都不允许修改)。 枚举值: COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 维度名称。 description

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  • 删除维度

    删除维度 功能介绍 根据传入的维度ID,删除维度。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/design/dimensions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见项目ID和账号ID。

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  • 更新维度

    String 维度英文名称。 dimension_type String 维度类型(更新时只能由普通维度改为层级维度,其余场景都不允许修改)。 枚举值: COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 维度名称。 description

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  • 维度接口

    维度接口 查找维度 新建维度 更新维度 删除维度 查看维度详情 查看维度颗粒度 查看逆向维度表任务 父主题: 数据架构API

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  • 管理维度表

    管理维度维度表与维度一一对应,通过丰富维度中的属性信息构建形成。维度表的生命周期(包括新建、发布、编辑、下线操作)通过维度进行管理,在维度发布成功后,系统会自动创建并发布对应的维度表。 查看维度表发布历史 在数据架构控制台,选择“模型设计 > 维度建模”,进入维度建模页面。 单击“维度表”页签,进入维度表页面。

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