我正在研究大数据系统的良好检索机制。我认为多维结构对聚合和查询很有用。理论/产品中提到的多维结构可以替代 OLAP CUBE 的需求。
这是一些驻留在数据仓库中的数据大小信息,大约是。每月大约 1 万亿,有时甚至更多,滚动窗口为 1 个月或更长,这取决于每个客户。我曾经使用 sub-reports 编写报表、子报表和计算聚合,也使用分析和分析聚合功能来完成报表/查询。
有人可以分享一下对此的想法。
问候,
我正在研究大数据系统的良好检索机制。我认为多维结构对聚合和查询很有用。理论/产品中提到的多维结构可以替代 OLAP CUBE 的需求。
这是一些驻留在数据仓库中的数据大小信息,大约是。每月大约 1 万亿,有时甚至更多,滚动窗口为 1 个月或更长,这取决于每个客户。我曾经使用 sub-reports 编写报表、子报表和计算聚合,也使用分析和分析聚合功能来完成报表/查询。
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