「干货」深入浅出，一文搞懂多维数据库、数据库和数据仓库的关系 2018-09-26 14:22提到数据库，各位首先想到的应该是Oracle、DB2、MySQL、SQL Server这种关系型数据库（Relational Database），所以下文所称数据库如不加说明均指关系型数据库。大多数企业机构的IT系统中，基本都使用数据库表结构来设计数据物理模型，这是从应用系统的业务角度来看。实际
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2024-05-10 14:00:37
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一、安全性概述 数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法使用所造成的数据泄露、更改或损坏。系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要技术指标之一。 1、数据库的不安全因素 1）非授权用户对数据库的恶意存取和破坏 措施：包括用户身份鉴别、存取控制和视图等技术。 2）数据库中重要或敏感的数据被泄露 措施：强制存取控制、数据加密存储和加密传输等。 3
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2024-07-05 20:42:14
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0.数据库设计1.数据库设计的四个过程： ①需求分析 ②概念数据库设计 ③逻辑数据库设计 ④物理数据库设计1. 逻辑数据库的设计主要是E-R图向关系模式的转换1.1实体-属性-关键字的转换转换要做的几个工作：E-R图的实体转换为关系E-R图的属性转换为关系的属性E-R图的关键字转换为关系的关键字1.2复合属性的转换将每个分量属性作为复合属性所在实体的属性或者，将复合属性本身作为所在实体的属性1.3
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2024-09-07 09:46:47
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本人开发了一款OLAP多维数据库备份软件，现将其贡献博客园
原创
2021-09-08 16:22:48
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多维分析性能的好坏取决于后台相应速度，最好的解决方案是后台采用高性能数据库。 目前多维分析产品的后台数据源通常是常规数据库、专业数据仓库及 BI 产品自带的数据源，系统性能基本都是靠它们自身的计算能力。 分析来说，普通库一般是行存，数据量小还可以，一旦数据量大就很难提供给多维分析高性能；专业数仓多数采用列存，性能问题不大，但是价格也比较美（ang）丽（gui），建设维护成本非常高，买了以后甚至用不
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2024-07-11 09:45:15
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二维数组二维数组就是数组的数组。定义一个二维数组如下：// 二维数组
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[][] ns = {
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10,
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2024-01-26 07:24:21
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可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适用于分析型的数据查询和获取。 多维数据模型的定义和作用 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和
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2024-08-24 09:09:15
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Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的。本质上，Doris 的数据存储在类似 SSTable(Sorted String Table)的数据结构中。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列进行排序存储。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。限制在 Count(*) 语法方面，原生的方式性能不是特别高，需要自行优化(http
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2023-11-27 00:20:54
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向关系模式转换实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。联系类型的转换1、实体间的联系是1：1 可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。 2、实体键联系是1：N 在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 3、实体间的联系是M
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2024-10-08 12:42:29
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读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Hado
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2023-07-30 15:59:20
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# 实现数据仓库多维内存数据库的步骤
## 1. 创建数据库
第一步是创建一个数据库，用于存储数据仓库的各个维度和指标。可以使用以下代码来创建一个数据库：
```python
CREATE DATABASE data_warehouse;
```
## 2. 创建维度表
第二步是创建维度表，用于存储数据仓库的维度信息。维度表是一个包含不同维度的表，每个维度都有唯一的标识符和相关属性。可以使用
原创
2023-07-23 20:04:20
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# 如何像数据库一样查询多维数组
在Python中，我们经常会使用多维数组来存储和处理数据。有时候，我们需要像查询数据库一样从这些多维数组中检索特定的数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现类似数据库查询的功能。
## 1. 创建多维数组
首先，我们需要创建一个多维数组来模拟数据库。我们可以使用NumPy库来创建多维数组。以下是一个简单的示例，创建一个2x3的多维数组：
```p
原创
2024-04-26 07:35:23
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前言在大数据时代的今天，数据分析的体量、数据分析的速度都变得越来越重要，也是考验数据分析引擎的重点。在数据分析领域，如果有一款引擎在易用性，数据体量，查询效率上都能满足，这一定是一款好的分析引擎，现实是每个引擎都有优缺点，在选型的时候需要根据业务需求来确定选哪个合适。比如数据量小，查询方便选用什么？ 数据量大，分析的维度有限？ 数据量大，所有维度都有可能用来作为分析。每种业务场景需要的引擎也会不一
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2023-10-21 18:25:47
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多维数据库&关系型数据库详细介绍 【数据库】多维数据库详细介绍多维数据库（Multi Dimensional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维
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2023-10-26 20:44:00
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2-1数据对象与属性类型数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，对象可以是顾客、商品或销售•，在医疗数据库中，对象可以是患者；在大学的数据库中，对象可以是学生、教授和课程。通常，数据对象用属性描述。数据对象又称样本、实例、数据点或对象。如果数据对象存放在数据库中，则它们是数据元组。属性：属性（attribute)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。在文献中，属性、
数据库就是在计算机上集中存放数据的地方。通过将我们需要的数据和信息都保存在计算机数据库中，可以提供对数据的集中控制。数据库的优点有：1。降低存储数据的冗余度；2。更高的数据一致性；3。存储数据可以共享；4。建立数据库数据的标准；5。维护数据完整性；6。提高数据的安全性。数据库中，数据必须以结构化的格式来被组织和分类。数据库的发展中出现了不同的数据模型：1：层次模型。它提供一种相对简单的结构，单个记
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2024-04-12 05:12:14
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目录1. 多维数据是什么？2. 多维数据库用来做什么？3. 为什么要多维分析？4. 多维数据分析领域中的概念5. OLAP（Online Analyze Process 在线分析处理）6. Mondrain7. Kylin1. 多维数据是什么？n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录形式存放，因此它存在大量稀疏矩阵（因为很多维度可能没有数据）。它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时
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2023-12-25 11:54:48
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1.有了生产库, 通过cdc捕获数据变化, 通过ssis 将数据保存到数据仓库里面, 现在要做的就是建立多维数据集SSAS进行数据统计分析. 2.本地环境搭建好多维数据集之后, 如何发布到正式环境呢? 总不该说在正式服务器上也装一个 VS吧. 经过研究发现, 可以使用XMLA 查询 来完成. 首先在
原创
2022-01-10 11:34:29
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一、 数据类型1.用户自定义数据类型使用关键字TYPE，例如：TYPE my_integer IS RANGE -32 TO 32;–用户自定义的整数类型的子集TYPE student_grade IS RANGE 0 TO 100;–用户自定义的自然数类型的子集TYPE state IS (idle, forwa
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2024-06-15 05:50:42
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