本文从数据仓库物理设计的角度，分析了显著影响查询性能的三项关键技术，即分区数据库，表分区和多维集群（MDC）。
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
2023/12/5 14:34:58
1.44MB
1
Druid：为OLAP而生，多快好省高。
•多，可以处理海量的数据，Druid官网说可以扩展到PB级，这个量非常大。
•快，亚秒级响应，官网说10亿量级下做到亚秒响应，我们实际应用也是亚秒响应，实时导入，导入即可查询。
导入了以后我们就可以查询到，这个还是非常非常的牛的。
•好，就是高可用，分布式容错架构，可以做到无宕机。
•省，采用列存储，高效压缩。
我举一下我们的例子，我们原始日志是10亿量级，我们选取16个维度，22个度量值，每天生成的索引是几百兆。
•高，它支持高并发，可以是作为面向用户的应用
•多，可以处理海量的数据，Druid官网说可以扩展到PB级，这个量非常大。
•快，亚秒级响应，官网说10亿量级下做到亚秒响应，我们实际应用也是亚秒响应，实时导入，导入即可查询。
导入了以后我们就可以查询到，这个还是非常非常的牛的。
•好，就是高可用，分布式容错架构，可以做到无宕机。
•省，采用列存储，高效压缩。
我举一下我们的例子，我们原始日志是10亿量级，我们选取16个维度，22个度量值，每天生成的索引是几百兆。
•高，它支持高并发，可以是作为面向用户的应用
2023/12/1 11:23:02
266KB
1
绝对不加密的之前我找了很多资源，下下来都要加QQ，然后付钱什么的，很烦，所以，我买了这个资源，就共享给大家。
如果链接失效，就评论给我，我补链接！谢谢大家！我还有其他大数据分享、
如果链接失效，就评论给我，我补链接！谢谢大家！我还有其他大数据分享、
2023/11/24 23:22:26
48B
1
主数据管理MDM解决方案MDM为继承和管理参考数据提供免代码、低维护的解决方案。
在MDM系统成为数据仓库的维数据的确定来源后，它使数据仓库能够侧重于卷管理和数据交付的数据管理目标。
简而言之，主数据管理提供以下功能：1.“匹配与合并”逻辑，用于从一个或多个源系统识别并整合重复记录2.宽泛的单元格级别关联和历史记录，为数据内容提供了详细的审计跟踪3.适用于跨所有数据源和应用程序的所有关系数据的中央资料库
在MDM系统成为数据仓库的维数据的确定来源后，它使数据仓库能够侧重于卷管理和数据交付的数据管理目标。
简而言之，主数据管理提供以下功能：1.“匹配与合并”逻辑，用于从一个或多个源系统识别并整合重复记录2.宽泛的单元格级别关联和历史记录，为数据内容提供了详细的审计跟踪3.适用于跨所有数据源和应用程序的所有关系数据的中央资料库
2023/11/20 10:43:05
10.35MB
1
数据仓库体系结构设计硕士论文数据仓库体系结构设计硕士论文数据仓库datawarehouse
2023/10/4 9:28:33
731KB
1
您可以使用AWSSchemaConversionTool(AWSSCT)将现有的数据库架构从一个数据库引擎转换为另一个数据库引擎。
您可以转换关系OLTP架构或数据仓库架构。
转换后的架构适用于AmazonRelationalDatabaseService(AmazonRDS)MySQL、MariaDB、Oracle、SQLServer、PostgreSQL数据库、AmazonAurora数据库集群或AmazonRedshift集群。
您可以转换关系OLTP架构或数据仓库架构。
转换后的架构适用于AmazonRelationalDatabaseService(AmazonRDS)MySQL、MariaDB、Oracle、SQLServer、PostgreSQL数据库、AmazonAurora数据库集群或AmazonRedshift集群。
2023/9/24 20:02:01
881.62MB
1
SQLServerOLAP实验详解，内含数据备份文件，以FoodMart为案例，讲解使用SQLServer经历数据仓库，进行OLAP分析，建立数据挖掘模型。
2023/9/23 5:09:27
9.88MB
1
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。
hive是十分适合数据仓库的统计分析和Windows注册表文件。
hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。
hive是十分适合数据仓库的统计分析和Windows注册表文件。
2023/9/18 5:24:29
265.9MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB