数据模型
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来自主题:产品选型 · 2019-04-10
左右杀进决赛圈的,没一个是靠运气 擅长领域:cognos, 商业智能, 数据模型
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关注一下 同时补充一些背景,这块我参与的比较深所以有一些观点刚好也借此机会跟同行们讨论一下。 首先是BI层由于存在自主分析的需求,所以聚合结果或者临时表这种方式业务上不可行,客户常见的分析维度经过多轮筛选依旧在70+个,且个人认为随着产品更加扁平维度会以标签的形...
浏览663
回答3
来自主题:数据库 · 2019-03-08
bryan金融研发 擅长领域:容器云, paas, docker
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首先,逆向思考这个问题。先从目的出发,为什么要对业务数据建模能力进行评价?评价的目的是为了什么?一方面,如果一个系统能够满足各种业务需求,每个SQL语句响应时间很短,是不是就算作建模能力很好?一方面,从题干出发,考虑到系统的业务弹性,是不是说数据库的扩展能力呢?这个应该是在系...
浏览579
回答4
来自主题:数据仓库 · 2017-04-24
美国队长Alibaba 擅长领域:大数据, Hadoop, spark
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根据不同业务,举个例子,阿里分为淘宝天猫等,然后淘宝数据又按照不同业务,最后根据数据仓库建模,形成不同的主题
浏览2738
回答1
来自主题:应用场景 · 2017-01-12
赵海大连 擅长领域:VMware, 数据库容灾, Oracle ADG
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传统关系型数据库和NOSQL数据各有各的特点。关系型数据库适合的数据模型为符合范式规范的二维表,适合的业务场景为数据强一致性。缺点在于其扩展性差。NOSQL数据库有很多种,各自都有自己支持最好的数据模型,比如说mongo的文档数据Json格式、比如说Hbase这种列式存取模式的数...
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来自主题:大数据 · 2016-06-02
wingheartABB 
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我个人理解大数据是分为几个部分的,首先是数学建模,这应该是大数据中最精华也是最困难的,要找到数字之间的关系,然后建立模型,交给开发实现,其次是开发,将大数据模型转换成实际可用的功能,最后是大数据的运维,就是hadoop相关软件的使用,为大数据工作提供保障。以上是个人浅见,欢迎指...
浏览3497
回答3
来自主题:数据库 · 2014-09-26
leepingleeping 
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来自主题:数据模型 · 2014-09-18
leepingleeping 
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来自主题:数据模型 · 2014-09-15
leepingleeping 
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