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

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逆向数据库（维度建模） 通过逆向数据库，您可以将其他数据源的数据库中的表导入到指定的模型中。 前提条件 在逆向数据库之前，请先在 DataArts Studio 数据目录模块中对数据库进行元数据采集，以便同步数据目录时可以同步成功，否则同步数据目录将执行失败。有关数据目录元数据采集的具体操作，请参见配置元数据采集任务。

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为增强可靠性，每个节点都有一个副本，副本会占用一半的存储空间，选择容量时副本容量会自动翻倍存储。 数据仓库 系统会备份数据，生成索引、临时缓存文件、运行日志等内容，并占用存储容量。每个节点实际存储的数据，大致为总存储容量的一半。 父主题： 数据导入导出

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常。若多次尝试无法成功，请联系技术支持人员或稍后重试。 请联系技术支持人员或稍后重试。 DWS.13002 更新表数据信息失败，请联系技术支持人员或者稍后重试。 数据库连接异常或进程异常，请联系技术支持人员或稍后重试。 DWS.13003 创建过程响应超时，原因可能为网络不畅或系统异常，请联系技术人员或稍后重试。

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Region内集群容灾 智能运维 数据库用户管理 运维账户 集群日志管理 启停集群 资源负载管理 资源管理 逻辑集群管理 实时/历史TopSQL查询 数据源管理 管理 MRS 数据源 管理OBS数据源 管理LakeFormation数据源 06 使用数据库 数据库开发指南重点面向数据库的设计者、应用程

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掉一些标准数据库的事务或者数据增删改的功能或者性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职，互不干扰。简单一句话可以理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 父主题：

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数据仓库自定义属性 获取数据仓库自定义属性列表 父主题： API

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架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 图1 产品架构 应用层 数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具

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Studio连接DWS并导入数据 数据仓库服务 GaussDB (DWS) 使用GDS导入数据 05:39 使用GDS从远端 服务器 导入数据 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 导入MRS数据源 11:33 导入MRS数据源(SQL on Hadoop) 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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name_en String 字段名。 dimension_type String 维度类型。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 业务属性。 description String 描述。

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数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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发布区域：全部 从OBS导入数据 从GDS导入数据 从MRS导入数据 从DRS导入数据 从 CDM 导入数据 适用gs_restore导入元数据 导出数据 DWS支持三种方式导出数据： • 使用OBS外表导出：通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，DWS推荐此方法。

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数据如何存储到数据仓库服务？ GaussDB(DWS)支持多数据源高效入库，典型的入库方式如下所示。详细指导请参见导入数据。 从OBS导入数据。 数据上传到OBS 对象存储服务 中，再从OBS中导入，支持 CS V，TEXT格式数据。 通过INSERT语句直接插入数据。 用户可以通过Ga

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，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 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 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的

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维度表接口 查找维度表 查看维度表详情 父主题： 数据架构API

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管理维度表 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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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一

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String 所属维度ID，填写String类型替代Long类型。 owner String 资产责任人。 dimension_type String 维度类型。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 code_table_id

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