[HASH(column)|REPLICATION]。 枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column 否 String DISTRIBUTE

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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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[HASH(column)|REPLICATION]。 枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column String DISTRIBUTE

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QUARTER(d) 返回日期d是第几季节，返回1到4。 HOUR HOUR(t) 返回t中的小时值。 MINUTE MINUTE(t) 返回t中的分钟值。 SECOND SECOND(t) 返回t中的秒钟值。 DATEDIFF DATEDIFF(d1,d2) 计算日期d1和d2之间相隔天数。

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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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可以参照步骤3~步骤6，完成其他维度的创建。 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

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漏需求，无法进行非常有针对性的处理时，也可以采取较为模糊应对的方式。可以拉取过去一段时间的工作记录，评估这段时间每个迭代的突发需求所消耗的工作量投入，可以取个平均值，然后在后续进行迭代工作安排的时候，固定的预留出一定量的时间，用于应对极有可能会出现的突发需求。 需求拆细：当出现突

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应用需求分析：这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定，因此是先分析数据应用系统的需求，再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计：即数据集市结果表设计，根据数据应用的需求进行数据表设计 数据源分析：主要分析 数据仓库 的数据如何满足集市的需要，即确定需要数据仓库的那些表数据，如果数据仓库没有，则需要数据仓库进行数据补充

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是否删除数据库物理表，只针对能物化的表生效（配置此值则表示删除） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object 删除的最终返回结果，返回成功删除的对象个数。 表5 data 参数 参数类型 描述 value Integer 成功删除的对象个数 状态码：

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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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[HASH(column)|REPLICATION]。 枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column 否 String DISTRIBUTE

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存中的比率。即缓存中已经存在的数据量与请求的总数据量之比。缓存命中率越高，说明系统的缓存利用率越高，请求数据时需要从磁盘或网络中读取的次数就越少，系统响应速度就越快。以百分比为单位。 0%～100% 数据仓库集群 4分钟 dws002_in_memory_sort_ratio 内存中排序比率

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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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维度表接口 查找维度表 删除维度表 查看维度表详情 父主题： 数据架构API

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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。 在维度表列表中，单击需要关联质量规则的维度表名称。 在维度表的详情页的表字段列表中，勾选需要关联质量规则的表字段，单击关联质量规则。 图6 维度表批量字段关联质量规则 在弹出的界面中添加规则，完成规则参数配置。

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数

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是否删除数据库物理表，只针对能物化的表生效（配置此值则表示删除） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object 删除的最终返回结果，返回成功删除的对象个数。 表5 data 参数 参数类型 描述 value Integer 成功删除的对象个数 状态码：

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参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表5 data 参数 参数类型 描述 value DimensionVO object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表6 DimensionVO 参数 参数类型 描述 id

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什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库之

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