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 ## 基础知识（本实验详细知识会在数据仓库相关课程中学习，这里我们仅简单熟悉一下相关操作，你也可以去Google上Baidu一下相关知识 :ghost: :ghost: :ghost:）
 
 
-`数据仓库:` 数据仓库，或data warehouse（缩写DW），是用于报告和数据分析的数据管理系统。传统的关系型数据库（如实验四中的MySQL）主要应用于基本的、日常的事务处理（transaction processing），例如银行交易，淘宝购物，订购车票等。而数据仓库系统主要应用于生产数据的整理和分析，通过扩展数据分析和可视化等工具，支持业务决策，例如流量分析、用户画像、统计建模等。
+`数据仓库:` data warehouse（缩写DW），是用于报告和数据分析的数据管理系统。
 
-`:` 云数据库是基于云计算技术的高可用、高性能的数据库托管服务，能够在几十秒内完成数据库部署、设置、操作和扩展，简化了数据库运维工作，有利于用户专注于应用程序研发及业务的发展。
+`和SQL数据库的区别:` 传统的关系型数据库（如实验四中的MySQL）主要应用于基本的、日常的事务处理（Transaction Processing），例如银行交易，淘宝购物，订购车票等。而数据仓库系统主要应用于生产数据的整理和分析（Analytical Processing），通过扩展数据分析和可视化等工具，支持业务决策，例如流量分析、用户画像、统计建模等。
 
-`分布式数据库:` 分布式数据库是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成的一个逻辑上统一的数据库。互联网经济时代业务存储的数据量增多和访问量增大，都构成对单机数据库的挑战，为提高吞吐量和降低单机数据库scale up的成本问题，分布式数据应运而生。
+举个简单例子，淘宝前端（网页端、app端）每天的交易事务，都是用关系型数据库支持的。而每天的交易数据，会定时导入到后端的数据仓库（俗称ETL，Extract, Transform, Load），并根据特定业务逻辑重新整理，从而方便后端各个团队分析数据和做出业务决策。
 
+`UDW云数据仓库:` 是UCloud的DW产品，基于开源软件Greenplum（底层为PostgreSQL数据库）开发的大规模并发、完全托管的PB级数据仓库服务。支持MADlib、PostGIS等扩展工具，可以方便地支持机器学习、空间地理位置应用等数据分析任务。
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+好了，闲话少说，我们开始创建一个UDW玩玩。:ghost: :ghost: :ghost:
 
 ## 实验步骤