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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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么DRS不支持部分他云只读实例的备库做源库 对于DRS的增量或者全量+增量任务，不支持部分他云只读实例的备库做源库进行数据迁移。DRS增量迁移是通过读取源数据库的原始增量日志数据（例如MySQL的Binlog）后解析转换进行 。 以MySQL的Binlog为例，部分他云只读M

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产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点，用户密

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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)。创建维度，即从顶层规范

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。 图2 查询资源账单 这里设置的统计维度为“按使用量”，统计周期为“按账期”，您也可以设置其他统计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 样例二：使用资源名称查询账单 登录管理控制台，选择“大数据> 数据仓库服务 DWS”。进入数据仓库服务列表页面。 在如下图所示位置单击鼠标左键，复制集群名称。

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通过成本标签进行成本数据筛选。 通过成本标签维度进行成本数据汇总。 如上图所示，表示根据指定标签键Env作为汇总维度展示的成本数据。 通过成本标签进行成本数据过滤。 如上图所示，图表中展示标签键Group的取值为IT-Group、bluFrog、yellowDuck时，按产品类型维度汇总的成本数据。 根据标签查看成本明细数据。

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对系统的影响 Hive默认数据仓库的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围；会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。 以ro

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DEGENERATE_DIMENSION: 退化维度 DERIVATIVE_INDEX: 衍生指标 DERIVED_METRIC: 衍生指标（新） DIMENSION: 维度 DIMENSION_ATTRIBUTE: 维度属性 DIMENSION_HIERARCHIES: 维度层级 DIMENSION_ LOG IC_TABLE:

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DEGENERATE_DIMENSION: 退化维度 DERIVATIVE_INDEX: 衍生指标 DERIVED_METRIC: 衍生指标（新） DIMENSION: 维度 DIMENSION_ATTRIBUTE: 维度属性 DIMENSION_HIERARCHIES: 维度层级 DIMENSION_LOGIC_TABLE:

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与维度表通过主/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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$or：有多少个条件就会查询多少次，最后合并结果集，建议替换为$in。 $nin：可能会匹配到大多数的索引，此时，查询优化器会退化为全表扫描。 $not：可能会导致查询优化器无法匹配到具体的索引，退化为全表扫描。 $ne：选择字段值不等于指定值的文档，如果多数为取相反值的文档，将会扫描整个索引。 $ex

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随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用数据仓库服务 GaussDB (DWS)时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用数据仓库服务GaussDB(DWS)时，成本主要包括两个方面：

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有多少个条件就会查询多少次，最后合并结果集，建议替换为$in。 $nin 可能会匹配到大多数的索引，此时，查询优化器会退化为全表扫描。 $not 可能会导致查询优化器无法匹配到具体的索引，退化为全表扫描。 $ne 选择字段值不等于指定值的文档，如果多数为取相反值的文档，将会扫描整个索引。 $exists

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数据架构 码表和数据标准有什么关系？ 关系建模和维度建模的区别？ 数据架构支持哪些数据建模方法？ 规范化的数据如何使用？ 数据架构支持逆向数据库吗？ 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 为什么关系建模或维度建模修改字段后，数据库中表无变化？ 表是否可配置生命周期管理？

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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批量查询技能队列维度服务水平 场景描述 查询技能队列当前5分钟的服务水平相关数据。 接口方法 设置成“POST”。该接口仅支持POST方法，不支持PUT、GET和DELETE等方法。 内部封装接口 BMS接口：/ccbms/ws/monitor/callStatInfos 请求URL

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DEGENERATE_DIMENSION: 退化维度 DERIVATIVE_INDEX: 衍生指标 DERIVED_METRIC: 衍生指标（新） DIMENSION: 维度 DIMENSION_ATTRIBUTE: 维度属性 DIMENSION_HIERARCHIES: 维度层级 DIMENSION_LOGIC_TABLE:

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dimension_id 否 String 依据维度ID查维度属性，填写String类型替代Long类型。 dimension_group 否 String 依据维度颗粒度查维度属性。 atomic_index_id 否 String 依据原子指标ID查维度属性，填写String类型替代Long类型。

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通过关联账号进行成本数据筛选。 通过关联账号维度进行成本数据汇总。 如上图所示，表示当前登录账号为企业主账号，图表中分别展示每个关联账号的成本数据。 通过关联账号进行成本数据过滤。 如上图所示，表示只展示关联账号Cost_HC_EMPrimary01时，通过产品类型维度汇总的成本数据。 根据关联账号查看成本明细数据。

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