数仓分层
在本教程中，从交易数据系统的数据经过DataWorks数据集成，同步到数据仓库的ODS层。经过数据开发形成事实宽表后，再以商品、地域等为维度进行公共汇总。整体的数据流向如下图所示。其中，ODS层到DIM层的ETL（萃取（Extract）、转置...
数仓分层
在本教程中，从交易数据系统的数据经过DataWorks数据集成，同步到数据仓库的ODS层。经过数据开发形成事实宽表后，再以商品、地域等为维度进行公共汇总。整体的数据流向如下图所示。其中，ODS层到DIM层的ETL（萃取（Extract）、转置...
数据服务
背景信息 数据服务提供了数据中台建设过程中的数据服务化能力，面向数据开发者提供覆盖各个加工阶段统一体验的、便捷的数据查询转服务、服务管理、服务运维能力；面向数据资产管理者提供服务的统计分析、服务用量统计分析，实现数据中台...
添加处理后数据到数据管理
数据处理后，需要将处理后的数据添加到数据管理中，以便被用于数仓建设、标签管理等数据中台任务。本文以倾斜数据处理后为例，介绍如何添加处理后数据到数据管理。前提条件 已新建数据处理任务，具体操作，请参见 新建数据处理任务。操作...
功能简介
在数据中台建设过程中，搭建核心处理平台，并根据相关标准要求，将源数据或治理后的数据，按照“全面、高效、统筹”的共享原则，“低延时”、“精准化”地传递给用户，方便更多应用消费数据，实现数据价值。协同管控各种组织机构，为智慧化...
统一服务
在数据中台建设过程中，搭建核心处理平台，并根据相关标准要求，将源数据或治理后的数据，按照“全面、高效、统筹”的共享原则，“低延时”、“精准化”的传递给用户，方便更多应用消费数据，实现数据价值。协同管控各种组织机构，为智慧化...
功能简介
在数据中台建设过程中，搭建核心处理平台，并根据相关标准要求，将源数据或治理后的数据，按照“全面、高效、统筹”的共享原则，“低延时”、“精准化”地传递给用户，方便更多应用消费数据，实现数据价值。协同管控各种组织机构，为智慧化...
大数据安全治理的难点
通常，大数据系统中的工作流涉及多部门、多责任人且跨系统的数据，如何才能协调好这些业务系统准时、保质保量地产出数据，避免出现因业务系统宕机/脏数据导致数据延时产出、产出脏数据，关乎到企业数据业务的连续性问题甚至高层的信任问题...
数据风险点监控
例如，交易系统中，订单拍下时间、订单完结时间、订单支付金额、订单状态流转都可以配置监控校验规则。订单拍下时间不会大于当天时间，也不会小于业务系统上线时间，一旦出现异常校验则报错。当业务复杂、规则繁多、规则配置的运行成本高时...
梯形柱状图
参数 说明 最小值 y轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和指标点的个数自动计算。数据最小值：取数据中的最小值。最大值 y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统...
折线柱状图
自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和轴标签的数量自动计算。最大值：左侧y轴最大值的显示方式，支持自定义输入数值，也支持系统选择：数据最大值：取数据中的最大值。自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和轴标签的数量自动...
分组柱状图
参数 说明 最小值 x轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和指标点的个数自动计算。数据最小值：取数据中的最小值。最大值 x轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统...
斑马柱状图
参数 说明 最大值 y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和指标点的个数自动计算。数据最大值：取数据中的最大值。最小值 y轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统...
折线柱状图
自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和轴标签的数量自动计算。最大值：左侧y轴最大值的显示方式，支持自定义输入数值，也支持系统选择：数据最大值：取数据中的最大值。自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和轴标签的数量自动...
区域翻牌器
最大值 y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和轴标签的数量自动计算。数据最大值：取数据中的最大值。显示格式：y轴标签数值显示格式的样式，可选 默认、11（整数）、11.1（浮点数）、...
水平胶囊柱状图
自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和指标点的个数自动计算。轴标签：柱图的x轴的轴标签样式，可单击 图标控制轴标签的显隐。参数 说明 显示格式 x轴轴标签数值显示格式的样式，可选 默认、11（整数）、11.1（浮点数）、11.11（浮点...
基本折线图（v3.0及以上版本）
自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和指标点的个数自动计算。最大值 y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择：数据最大值：取数据中的最大值。自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和指标点的个数自动计算。显示格式：y...
区域翻牌器（v3.0及以上版本）
最大值 y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择：自动取整：系统根据数据中的最大值、最小值和轴标签的数量自动计算。数据最大值：取数据中的最大值。显示格式：y轴标签数值显示格式的样式，可选 默认、11（整数）、11.1（浮点数）、...
高压缩引擎（X-Engine）介绍
随着业务发展，数据库系统中会积累大量访问频率很低甚至为0的数据，这些数据的积累容易导致如下问题：历史数据和最新数据存储在同一数据库系统中，导致磁盘空间不足。大量数据共享数据库系统的内存、缓存空间、磁盘IOPS等，导致性能问题。...
配置清单概述
本文介绍如何使用阿里云系统运维管理...您可以在 配置 清单管理-清单概览页面上查看系统运维管理OOS控制台中的数据，该页面包括几个预定义的卡，可以帮助您查询数据。说明 配置清单可以自动筛选掉状态为 Running（运行中）的ECS和托管实例。
数仓分层
数据引入层（ODS，Operational Data Store，又称数据基础层）：将原始数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中，结构上与源系统基本保持一致，是数据仓库的数据准备区。这一层的主要职责是将基础数据同步、存储到MaxCompute。数据公共层（CDM...
聚合支付：Ping+
在Ping+业务高速发展的发展过程中，支付核心交易系统商户订单的数据量很大，同时具有高并发访问的特点。后续将通过 PolarDB-X 映射规则、热点迁移能力将部分大商户迁移至单独的RDS存储中，解决热点数据问题。客户价值 Ping+自成立以来一直...
如何对JSON类型进行高效分析
PolarDB IMCI处理半结构化数据时经常会将半结构化数据中一些属性按需转换为表的单独虚拟列，若属性数目过多时就可能突破表的最大列数限制。因此 PolarDB IMCI在原生MySQL基础上对InnoDB和列存表的最大列数进行扩展，目前支持最大列数4089列...
清除数据
您可以在控制台清除 云原生内存数据库Tair 实例中的所有过期数据或所有数据。操作步骤 说明 在 参数设置 中禁用 FLUSHALL 命令不会影响控制台中 清除数据 功能。访问 Tair实例列表，在上方选择地域，然后单击目标实例ID。在 实例信息 页面...
清除数据
您可以在控制台清除 云数据库 Redis 版 实例中的所有过期数据或所有数据。操作步骤 说明 在 参数设置 中禁用 FLUSHALL 命令不会影响控制台中 清除数据 功能。访问 Redis实例列表，在上方选择地域，然后单击目标实例ID。在 实例信息 页面，...
X-Engine简介
目前已经广泛应用在阿里集团内部诸多业务系统中，包括交易历史库、钉钉历史库等核心应用，大幅缩减了业务成本，同时也作为双十一大促的关键数据库技术，挺过了数百倍平时流量的冲击。重要 X-Engine引擎已进入下线阶段，详情参见【停售/下线...
OceanBase 数据库之间的数据迁移
data_copy_concurrency 用于设置系统中并发执行的数据迁移复制任务的最大并发数。alter system set data_copy_concurrency=200;增量同步 在 选择迁移类型 页面，选中 增量同步，才会显示下述参数。参数 描述 写入并发配置 该参数用于配置...
管理数据库资产
在进行数据库审计前，您必须在数据库审计系统中添加要审计的数据库。本文介绍了在数据库审计系统中添加、编辑、删除数据库的具体操作。背景信息 关于数据库审计服务支持审计的数据库类型，请参见 支持的数据库类型。重要 数据库审计仅支持...
新零售：特步
解决方案 通过 PolarDB-X+RDS的分布式数据库解决方案支撑O2O全渠道业务中台系统上线，通过垂直拆分剥离各业务中心，使不同类型的业务数据可以存储在不同的RDS上，确保资源和访问隔离，从物理上使整个数据库架构具备了扩展性。通过这套架构...
概述
本节为不熟悉关系数据库管理系统的人介绍 SQL 语言。将讨论创建、填充、查询和更新表等基本操作以及示例。还将讨论视图、外键和事务等更高级的概念。PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）是关系数据库管理系统（RDBMS）。这意味着它是用于...
添加DataWorks数据服务数据源
本文介绍在DataV中添加DataWorks数据服务数据源，并将通过DataWorks数据表生成的API，快速地展示在DataV可视化大屏中的方法。前提条件 已准备好待添加的DataWorks数据服务数据源。背景信息 DataWorks数据服务生成的API默认不支持HTTPS协议...
添加DataWorks数据服务数据源
本文介绍在DataV中添加DataWorks数据服务数据源，并将通过DataWorks数据表生成的API，快速地展示在DataV可视化大屏中的方法。前提条件 已准备好待添加的DataWorks数据服务数据源。背景信息 DataWorks数据服务生成的API默认不支持HTTPS协议...
客户案例
新零售行业：大润发云上数据中台建设 客户架构如下。客户简介 为了快速数字化转型，拥抱新零售，大润发计划两年内将IT系统全面迁移到阿里云上，不再自建IDC。同时与阿里云合作启动数据中台项目，可以帮助大润发降低TCO的同时，更好的依托云...
数仓构建流程
本文为您介绍如何基于阿里巴巴OneData方法论最佳实践，使用Dataphin助力企业数据中台的建设与管理，快速构建标准、规范的数据仓库。数仓构建流程 下图为使用Dataphin构建数据仓库的基本流程。基本概念 在正式学习本教程之前，您需要了解...
案例介绍
本案例以某公司的零售事业群为例，为您介绍在构建数据中台时，如何规划业务模型中的业务板块、项目、数据域和指标等，帮助您更好的理解Dataphin的核心概念。案例场景简介 某公司是一家横跨多个行业领域的大型企业，以零售商超起家，逐步...
添加用户和数据源
本文介绍如何在企业数据智能平台添加用户以及数据源。注意事项 请使用角色为 租户管理员 的账号进行 添加用户 和 添加数据源 操作。如果您是第一次使用企业数据智能平台，请使用阿里云账号进行 添加用户 和 添加数据源 操作。添加用户 登录...
数据引入层（ODS）
业务数据系统中的数据通常为长期累积的、非常细节的数据，且访问频率很高，是面向应用的数据。数据引入层表设计 本教程中，在ODS层主要包括的数据有：交易系统订单详情、用户信息详情、商品详情等。这些数据未经处理，是最原始的数据。在...
数据引入层（ODS）
业务数据系统中的数据通常为非常细节的数据，经过长时间累积，且访问频率很高，是面向应用的数据。说明 在构建MaxCompute数据仓库的表之前，您需要首先了解MaxCompute支持的 数据类型版本说明。数据引入层表设计 本教程中，在ODS层主要包括...
数据引入层（ODS）
业务数据系统中的数据通常为非常细节的数据，经过长时间累积，且访问频率很高，是面向应用的数据。说明 在构建MaxCompute数据仓库的表之前，您需要首先了解MaxCompute支持的 数据类型版本说明。数据引入层表设计 本教程中，在ODS层主要包括...
业务过程
登录 DataWorks控制台，单击左侧导航栏的 数据建模与开发>数据开发，在下拉框中选择对应工作空间后单击 进入数据开发。单击左上方的 图标，选择 全部产品>数据建模>数仓规划，默认进入 数仓分层 页面。在 数仓规划 页面的左侧导航栏，单击 ...
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