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

 
 

    数据治理及数据仓库模型设计 更多内容
  • 数据仓库类型

    job定时任务、SEQUENCE类型、HDFS/OBS外表导入导出(其中OBS外表导入导出8.2.0以上版本支持)、多温存储、自增分区表等功能。 DWS 3.0集群仅9.0.2以上集群版本支持快照功能。

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  • 数据治理实施专业服务

    数据集成方案设计与作业开发。 数据使能方案设计:基于业务架构与信息架构,完成数据资产目录、流程目录、数据模型、数据标准、数据质量、数据指标、数据服务的设计。 数据应用集成设计与实施:基于部署架构、网络架构,完成数据应用(如BI、自助分析平台、数据服务API等)的设计与集成实施。

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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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  • 交付方案设计

    时指定设计责任人。 集成架构设计 架构师进入设计中心,在相应项目下点击【创建一个集成架构】,在创建好的集成架构下按照项目实际方案拖动相应图元连线,完成集成架构设计。集成架构设计详细参考可参考快速入门。 图2 创建集成架构 图3 集成架构设计 部署架构设计 完成集成架构设计之后,

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  • 流程设计

    流程设计 宏观层面:重点是组织架构与流程架构匹配,组织设置必须支撑流程价值实现,组织职责必须清晰具体,不能有重叠、空白、过多、过少; 微观层面:看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实,岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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  • 表设计

    并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步,客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素,表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。

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  • 表设计

    分区名称应当体现分区的数据特征。例如,关键字+区间特征。 将分区上边界的分区值定义为MAXVALUE,以防可能出现的数据溢出。 表1 表的分区方式使用场景 分区方式 描述 Range 表数据通过范围进行分区。 Interval 表数据通过范围进行分区,超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值,那么,不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 设计中心

    设计中心 解决方案工作台提供设计引擎,用户可在线进行解决方案技术架构设计(含集成架构、部署架构)、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题: 标准空间

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  • 设计架构

    设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台,进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”,即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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  • VN设计

    VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN,实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通,不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽,保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题: 用户业务设计

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  • 表设计

    分区名称应当体现分区的数据特征。例如,关键字+区间特征。 将分区上边界的分区值定义为MAXVALUE,以防止可能出现的数据溢出。 表1 表的分区方式使用场景 分区方式 描述 Range 表数据通过范围进行分区。 Interval 表数据通过范围进行分区,超出范围的会自动根据间隔创建新的分区。

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  • 设计原则

    设计原则 以下是常用的性能优化指导原则: 中心化原则:识别支配性工作量负载功能,并使其处理过程最小化,把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则:选择靠近的活动、功能和结果的资源;避免通过间接的方式去达到目的,导致通信量或者处理量大辐增加,性能大辐下降。 共享资源:

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  • 设计原则

    进行任何通信之前都将通过显式的验证,减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型(非黑即白),变成基于持续风险评估和逐次授权的动态信任模型。 零信任不根据网络空间位置决定可信度,其重心在于保护资源,而不是网段。与传统安全理念对比,它将网络防御的重心

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  • 设计原则

    设计原则 由于故障不可避免,如硬件故障、软件错误、网络延迟、突发流量等,因此在设计高可用应用系统时,必须考虑所有的硬件系统包括的软件都可能会失效,包括IaaS、PaaS、SaaS应用系统本身。韧性设计的目标不是试图防止这些故障的发生,而是为了在这些故障发生时,能最大程度地减轻

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  • 设计优化

    设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 数据治理平台部署

    /usr/usr/local/jar下修改jar服务配置文件 图2 修改配置文件 服务的配置修改启动 修改所有jar服务连接nacos配置的信息如下标红处。 图3 修改启动 所有服务的启动 nohup java -jar yunpi-base-gateway.jar >> yunpi-base-gateway

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  • 华为数据治理思考

    一次经营管理决策都必须基于准确的数据分析判断。只有基于准确的数字,才能够帮助企业在激烈的竞争中取得竞争优势。 图1 华为数据治理工作思考 父主题: 华为数据治理案例

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  • 华为数据治理实践

    ,每年例行开展两次公司级数据质量度量,从“设计“与”执行”两个方面度量数据质量,由公司数据Owner定期发布公司数据质量报告,牵引各业务领域持续改进数据质量。 图1 华为数据治理愿景与目标 图2 华为数据治理能力 父主题: 华为数据治理案例

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  • 华为数据治理效果

    华为数据治理效果 以财经为例,在数据治理前存在很多问题,如由于IT系统的烟囱式建设,导致一个角色跨多个IT系统操作,效率低;数据获取难,手工处理多,单一个收入管理需要从5个系统导出数据,约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理,华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月

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  • 产品功能

    血缘信息影响分析。 在数据地图中,可通过关键词搜索数据资产,支持模糊搜索,快速检索,定位数据。 使用数据地图根据表名直接查看表详情,快速查阅明细信息,掌握使用规则。获得数据详细信息后,可添加额外描述。 通过数据地图的血缘分析可以查看每个数据表的来源、去向,并查看每个表字段的加工逻辑。

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