《公有云技术与应用》课件-36.数据仓库服务DWS

公有云技术与应用数据仓库服务DWS目录CATALOG核心定义核心技术组成核心优势应用场景数据仓库服务DWS的定义01

数据仓库服务（DWS）在数据驱动的时代，企业需要从分散的业务系统中整合数据，进行多维度分析以挖掘价值，而DWS通过结构化的存储与计算架构，成为连接业务数据与决策洞察的关键桥梁。01数据仓库服务DWS的定义

定义数据仓库服务（DWS）是基于MPP（大规模并行处理）架构的云厂商提供的托管式企业级数据仓库，专为大规模结构化数据的集成、存储、分析设计，支持复杂SQL查询、多维度聚合计算与数据建模。01数据仓库服务DWS的定义

通过分布式架构实现PB级数据的高效处理，为业务报表、数据分析、数据挖掘提供统一的数据基础，实现三大突破：性能革命：百亿数据关联查询秒级响应成本颠覆：存储计算分离架构使TCO降低60%生态融合：无缝对接实时流、AI模型、BI工具01数据仓库服务DWS的定义

与传统数据库相比，DWS的核心差异在于“面向分析而非事务”：例如，电商平台的业务数据库专注于实时处理订单交易，而DWS则整合订单、用户、库存等多源数据，支持“近30天各地区品类销售额排行”等复杂分析查询，就像为企业构建了一个“数据中枢”，集中存储并解读业务数据背后的规律。

01数据仓库服务DWS的定义

核心优势02支持对接多源数据，通过ETL工具完成清洗与集成，形成统一的数据模型；可高效处理PB级数据的复杂查询，查询响应时间比传统数据库快10100倍。

1.大规模数据整合与分析

02核心优势基于MPP（大规模并行处理）架构，数据按规则分片存储在多个节点，查询时所有节点并行计算，性能随节点数量线性增长；支持分钟级扩容（如从8节点扩至32节点），满足业务增长的数据处理需求。

2.分布式架构与弹性扩展02核心优势云厂商提供全托管服务，自动完成集群部署、备份、故障恢复与版本升级，运维成本降低70%；按实际使用的节点规格与存储容量计费，避免传统数据仓库的硬件闲置浪费。

3.简化运维与成本优化

02核心优势兼容标准SQL与OLAP函数（如ROLLUP、CUBE），支持多维分析与即席查询；无缝对接BI工具（如Tableau、PowerBI）、数据挖掘平台，实现从数据存储到可视化报表的全流程闭环。4.丰富的分析功能与工具集成

02核心优势核心技术组成031.MPP分布式架构

由多个计算节点组成集群，每个节点包含独立的CPU、内存与存储；数据按分布键（如地区ID）水平分片到不同节点，查询时通过协调节点分解任务，各节点并行计算后汇总结果，大幅提升处理效率。

03核心技术组成2.数据建模与存储优化支持星型模型、雪花模型等经典数据仓库建模方式，通过事实表（如订单表）与维度表（如用户表、时间表）的关联，简化多维度分析；采用列存存储引擎，只读取查询涉及的列，减少IO开销，查询性能提升510倍。

03核心技术组成3.智能查询优化内置代价估算器与查询重写机制，自动选择最优执行计划（如选择合适的Join算法、索引）；支持动态分区修剪，过滤无关数据分片，减少计算量。

03核心技术组成4.高可用与数据安全

数据多副本存储（通常3副本），节点故障时自动切换至副本；支持数据加密（传输加密TLS1.3、静态加密AES256）、细粒度权限控制（基于角色的访问控制），满足金融、医疗等行业的合规要求。

03核心技术组成应用场景0404典型应用场景04典型应用场景总结与实践任务05

数据仓库服务DWS通过“分布式架构+分析优化”，解决了企业大规模数据整合与复杂分析的难题，是实现数据驱动决策的核心基础设施。

选择DWS时，需根据数据量、查询复杂度、实时性要求等因素，设计合理的数据模型与分区策略。

05总结与实践任务

1.设计一个简单的电商数据仓库模型：包含订单事实表与用户、商品、时间维度表，写出查询“2024年Q1各省份男装销售额”的SQL语句；