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

 
 

    数据仓库维度事实 更多内容
  • 参考:作业分片维度

    参考:作业分片维度 CDM 在进行作业分片时,根据源端数据源的差异,分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务(DWS) 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 DLI ) 支持分区表的分区信息分片。

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  • 数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么,有哪些区别和联系?

    为解决企业的数据集成与分析问题,数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据,通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP,最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中,分析出有价值的信息,提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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  • 查询单个主维度下子维度监控对象列表

    查询单个主维度下子维度监控对象列表 功能介绍 查询主维度下子维度监控对象列表,当前支持子维度的主维度ID的有 dcs_instance_id。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/dims/monitored-objects/{instance_id}

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  • Hudi表分区设计规范

    建议使用。 建议 事实表采用日期分区表,维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点: 事实表:数据总量大,增量大,数据读取多以日期做切分,读取一定时间段的数据。 维度表:总量相对小,增量

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  • 更新业务指标

    DIMENSION_ LOG IC_TABLE: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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  • 创建业务指标

    DIMENSION_LOGIC_TABLE: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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  • 数据架构操作列表

    deleteTableModel 查看维度 DAYU_DS dsDimension getListDimension 创建维度 DAYU_DS dsDimension createDimension 更新维度 DAYU_DS dsDimension updateDimension 发布维度 DAYU_DS

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  • 数据仓库专家服务

    双方达成一致的业务保障目标,客户完成服务付款。 服务范围 本项目华为云数据仓库专家服务包括以下一项或多项内容: 华为云数据仓库产品咨询服务 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 数据仓库迁移方案设计与实施支持 基于华为云数据仓库平台的开发支持 本项目华为云数据仓库专家服务不包括以下内容: 应用程序改造、应用程序设计、数据库逻辑结构设计

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  • 数据架构API概览

    21600 240 维度表接口 表4 维度表接口 API 说明 API流量限制(次/min) 用户流量限制(次/min) 查找维度表 通过中英文名称、创建者、审核人、状态、修改时间分页查找维度表信息。 21600 240 查看维度表详情 通过ID查看维度表的详情信息。 21600

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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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  • 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么?

    为解决企业的数据集成与分析问题,数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据,通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP,最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中,分析出有价值的信息,提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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  • 关系建模和维度建模的区别?

    关系建模和维度建模的区别? 问题描述 关系建模和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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  • 查看指标详情

    DIMENSION_LOGIC_TABLE: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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  • 示例场景说明

    主题设计 标准管理 新建码表并发布 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

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  • 查看原子指标详情

    DIMENSION_LOGIC_TABLE: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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  • 调优前:学习表结构设计

    选择表模型 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表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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  • 查看衍生指标详情

    DIMENSION_LOGIC_TABLE: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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  • 呼叫明细维度实时接口

    呼叫明细维度实时接口 查询指定callId的呼叫基本信息 查询指定座席私有呼叫callId的详细呼叫信息 查询指定callId的通话详单 父主题: 实时数据查询类接口

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  • 查看逆向维度表任务

    查看逆向维度表任务 功能介绍 查看逆向维度表任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/dimension/database 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目

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  • 数据仓库错误码

    数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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  • 创建数据仓库GaussDB(DWS)

    创建数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后,记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通,GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域,同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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