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隨著智能數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，用戶使用的數(shù)據(jù)量激增，進(jìn)入海量化和多樣化；數(shù)據(jù)形態(tài)也不再是單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；IoT技術(shù)的深入發(fā)展實(shí)時(shí)性要求越來越高。從海量和多樣化的數(shù)據(jù)做融合分析，創(chuàng)造更多業(yè)務(wù)價(jià)值是智能數(shù)據(jù)時(shí)代的強(qiáng)烈的訴求。GaussDB(DWS)云數(shù)倉(cāng)的產(chǎn)品
支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢及多維分析、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等應(yīng)用的同時(shí)節(jié)省了50%管理和運(yùn)維人力成本。 在數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)的當(dāng)下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)越來越發(fā)揮著基石一般的作用，為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和AI應(yīng)用提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的平臺(tái)，越來越多的企業(yè)也對(duì)大數(shù)據(jù)人才逐漸提出了更高的要求和更嚴(yán)苛的標(biāo)準(zhǔn)，市
發(fā)錯(cuò)地方了，如何刪除？
DWS可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群每個(gè)節(jié)點(diǎn)默認(rèn)能夠支持1.49TB、2.98TB、4.47TB、160GB、1.68TB、13.41TB六種規(guī)格的存儲(chǔ)容量，一個(gè)集群支持的節(jié)點(diǎn)數(shù)范圍為3～256，集群總的存儲(chǔ)容量隨集群規(guī)模等比例擴(kuò)充。 為增強(qiáng)可靠性，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)副本，副本會(huì)
知數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)與解決方案，協(xié)助企業(yè)管理者構(gòu)建具有競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 培訓(xùn)對(duì)象 信息技術(shù)主管 數(shù)據(jù)庫(kù)管理員 數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)者 培訓(xùn)目標(biāo) 完成該培訓(xùn)后，您將熟悉云化分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理、數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維與調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)庫(kù)的安全管理和高可
年中云鉅惠，進(jìn)入鏈接：https://activity.huaweicloud.com/bigdata-promotion618.html
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線分析型數(shù)據(jù)庫(kù)，為用戶的海量數(shù)據(jù)提供挖掘和分析服務(wù)。本視頻對(duì)DWS進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，包括其特點(diǎn)以及使用場(chǎng)景等。
本視頻介紹使用GDS導(dǎo)入數(shù)據(jù)，GDS導(dǎo)入數(shù)據(jù)給出了可以最大化利用系統(tǒng)資源，提高導(dǎo)入性能的方法。
集群管理進(jìn)行故障檢測(cè)和切換。其次，在硬件層面，除了最基本的宕機(jī)、斷網(wǎng)的直接故障外，GaussDB(DWS)還針對(duì)夯死、慢節(jié)點(diǎn)、亞健康等僵而不死的復(fù)雜場(chǎng)景，做了大量的建模和針對(duì)性優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)故障的準(zhǔn)確探測(cè)和自愈。在數(shù)據(jù)可靠性方面，對(duì)于數(shù)倉(cāng)而言，數(shù)據(jù)存一份有單點(diǎn)故障問題，存三份又太
終端節(jié)點(diǎn)（Endpoint）和訪問域名 終端節(jié)點(diǎn)（Endpoint）：OBS為每個(gè)區(qū)域提供一個(gè)終端節(jié)點(diǎn)，終端節(jié)點(diǎn)可以理解為OBS在不同區(qū)域的區(qū)域域名，用于處理各自區(qū)域的訪問請(qǐng)求。各區(qū)域的終端節(jié)點(diǎn)詳情請(qǐng)參見地區(qū)和終端節(jié)點(diǎn)。 訪問域名：OBS會(huì)為每一個(gè)桶分配默認(rèn)的訪問域名。訪問域名是
集群管理進(jìn)行故障檢測(cè)和切換。其次，在硬件層面，除了最基本的宕機(jī)、斷網(wǎng)的直接故障外，GaussDB(DWS)還針對(duì)夯死、慢節(jié)點(diǎn)、亞健康等僵而不死的復(fù)雜場(chǎng)景，做了大量的建模和針對(duì)性優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)故障的準(zhǔn)確探測(cè)和自愈。在數(shù)據(jù)可靠性方面，對(duì)于數(shù)倉(cāng)而言，數(shù)據(jù)存一份有單點(diǎn)故障問題，存三份又太
節(jié)點(diǎn)變更 磁盤擴(kuò)容 查詢磁盤擴(kuò)容范圍 查詢支持變更的目標(biāo)規(guī)格列表 執(zhí)行規(guī)格變更 查詢集群CN節(jié)點(diǎn) 批量增加CN節(jié)點(diǎn) 批量刪除CN節(jié)點(diǎn) 擴(kuò)容集群 集群擴(kuò)容前檢查 從空閑節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容 查詢節(jié)點(diǎn)列表 刪除空閑節(jié)點(diǎn) 下發(fā)重分布 查詢重分布詳情 更新重分布配置 更新重分布表優(yōu)先級(jí) 獲取待重分布表所屬模式信息
描述 適用場(chǎng)景 Hash 表數(shù)據(jù)按照分布列生成的hash值與DN實(shí)例的映射關(guān)系，將數(shù)據(jù)分布到各DN實(shí)例。 優(yōu)點(diǎn)：每個(gè)DN僅包含部分數(shù)據(jù)，占用整體空間小。 缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)分布的均勻程度強(qiáng)依賴分布列的選擇；JOIN關(guān)聯(lián)條件不包含各自分布列的場(chǎng)景存在節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)通信的消耗。 大表、事實(shí)表。 RoundRobin
下降 語(yǔ)句中存在“in 常量”導(dǎo)致SQL執(zhí)行無結(jié)果 單表點(diǎn)查詢性能差 動(dòng)態(tài)負(fù)載管理下的CCN排隊(duì) 數(shù)據(jù)膨脹磁盤空間不足，導(dǎo)致性能降低 列存小CU多導(dǎo)致的性能慢問題 降低I/O的處理方案 高CPU系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)方案 降低內(nèi)存的處理方案 執(zhí)行業(yè)務(wù)報(bào)錯(cuò)，提示ERROR: Session used
密機(jī)密資產(chǎn)以及在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的周圍構(gòu)建防火墻。 但是，如果遇到物理介質(zhì)（如硬盤）被黑客或者內(nèi)部人員盜取的情況，惡意破壞方只需還原或附加數(shù)據(jù)庫(kù)即可瀏覽用戶數(shù)據(jù)。 有一種解決方案是加密數(shù)據(jù)庫(kù)中的敏感數(shù)據(jù)，并保護(hù)加密數(shù)據(jù)的密鑰，該方案可以防止任何沒有密鑰的人使用這些數(shù)據(jù)，但這種保護(hù)必須
描述 適用場(chǎng)景 Hash 表數(shù)據(jù)按照分布列生成的hash值與DN實(shí)例的映射關(guān)系，將數(shù)據(jù)分布到各DN實(shí)例。 優(yōu)點(diǎn)：每個(gè)DN僅包含部分數(shù)據(jù)，占用整體空間小。 缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)分布的均勻程度強(qiáng)依賴分布列的選擇；JOIN關(guān)聯(lián)條件不包含各自分布列的場(chǎng)景存在節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)通信的消耗。 大表、事實(shí)表。 RoundRobin
在老師的PPT中有詳細(xì)的介紹，可以看看。最后，就是實(shí)際操作案例講解了，以實(shí)際的實(shí)例作為分析的對(duì)象，從代碼講到應(yīng)用，并做了簡(jiǎn)單的操作時(shí)間，真是很棒了！通過這次學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)到很多，了解了調(diào)優(yōu)的基本原則，學(xué)習(xí)了調(diào)優(yōu)過程和基本方法，更是通過實(shí)際操作進(jìn)行了鞏固，感覺收獲滿滿，謝謝老師和小姐姐的分享！下次還來哦！
racle和Teradata的SQL腳本遷移到DWS。 高性能 云化分布式架構(gòu) DWS采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 查詢高性能，萬億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)
是一個(gè)非常緊湊（compact）的文件，它保存了 Redis 在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集。 這種文件非常適合用于進(jìn)行備份： 比如說，你可以在最近的 24 小時(shí)內(nèi)，每小時(shí)備份一次 RDB 文件，并且在每個(gè)月的每一天，也備份一個(gè) RDB 文件。 這樣的話，即使遇上問題，也可以隨時(shí)將數(shù)據(jù)集還原到不同的版本。RDB
