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off;關(guān)閉索引功能，讓優(yōu)化器生成的執(zhí)行計劃不走nestloop，而走Hashjoin 七、表數(shù)據(jù)膨脹，未清理臟數(shù)據(jù) 7.1 問題描述 數(shù)據(jù)庫性能時快時慢問題 GaussDB 數(shù)據(jù)庫性能時快時慢問題，原先幾秒鐘的sql，目前20幾秒出來，導(dǎo)致前臺IOC頁面數(shù)據(jù)加載超時，無法對用戶提供圖表顯示 7.2 分析過程 1.
所以，它們之間的關(guān)鍵區(qū)別是： 特性 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)類型 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主 所有類型的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制 嚴(yán)格規(guī)范、提前建模 不強制建模，先存后說 性能優(yōu)化 查詢速度快，索引清晰 查詢效率較低，需配套引擎優(yōu)化 存儲成本 成本高，適合重要高頻數(shù)據(jù)分析 成本低，適合大數(shù)據(jù)批量歸檔與挖掘 使用門檻
數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化與支持服務(wù) 產(chǎn)品介紹 常見問題 計費說明 父主題： 優(yōu)化與提升
<align=left><b>在數(shù)據(jù)倉庫場景下，對并發(fā)能力的要求：</b></align><align=left>1.用戶的多任務(wù)能連接進來，這就是連接池的管理。</align> <align=left>2.高效完成多任務(wù)并發(fā)執(zhí)行，實際上是多任務(wù)并發(fā)進來后，如何充分利用集群資源，
以前接觸的數(shù)據(jù)庫都是ORACLE，基本上也就百來萬的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，輕車熟路用起來也沒啥不妥。近幾年開始接觸到幾十億的海量數(shù)據(jù)，而且是上億數(shù)據(jù)間的join，用ORACLE幾乎是噩夢了。雖然也有去了解到流行的hadoop、hive、hbase、spark、greenplum，個個
型和格式的數(shù)據(jù)，以滿足不同的分析需求。 數(shù)據(jù)湖可以支持實時數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析，提供更快速的洞察和決策。 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)合： 數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫并不是相互排斥的概念，實際應(yīng)用中它們可以結(jié)合起來構(gòu)建更強大的數(shù)據(jù)架構(gòu)。 將數(shù)據(jù)湖用作數(shù)據(jù)存儲層，可以捕獲原始數(shù)據(jù)，并通過ETL流程將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉庫中的結(jié)
可立即創(chuàng)建。（2）單擊“是”，確認(rèn)刪除桶。 三、云數(shù)據(jù)遷移資源刪除（官網(wǎng)詳細(xì)說明：https://support.huaweicloud.com/usermanual-cdm/cdm_01_0085.html）步驟1 登錄云數(shù)據(jù)遷移（CDM）管理控制臺https://console
RDS(達夢數(shù)據(jù)庫DM)數(shù)據(jù)連接參數(shù)說明 RDS(達夢數(shù)據(jù)庫DM)數(shù)據(jù)連接支持連接達夢數(shù)據(jù)庫DM。 表1 RDS數(shù)據(jù)連接 參數(shù) 是否必選 說明 數(shù)據(jù)連接類型 是 RDS(達夢數(shù)據(jù)庫DM)連接固定選擇為RDS(達夢數(shù)據(jù)庫DM)。 數(shù)據(jù)連接名稱 是 數(shù)據(jù)連接的名稱，只能包含字母、數(shù)字
自定義函數(shù)及TD內(nèi)置函數(shù)遷移 目的，滿足搬遷過程中，改造量最小，前后數(shù)據(jù)一致，快速遷移； 跨平臺校驗 目的，滿足搬遷期間，DWS平臺追批期間和TD平臺的數(shù)據(jù)一致性校對； 跨平臺修數(shù) 目的，滿足搬遷期間，切換前，兩個平臺并行運行期間，發(fā)生業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)修數(shù)的行為； 數(shù)據(jù)備份 GDS邏輯備份 Roach物理備份 運維
【摘要】 數(shù)據(jù)倉庫拉鏈表模型在GaussDB(DWS)中的實踐。在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計過程中，經(jīng)常會遇到這樣的需求： 數(shù)據(jù)量比較大;表中的部分字段會被update,如用戶的地址，產(chǎn)品的描述信息，訂單的狀態(tài)等等;需要查看某一個時間點或者時間段的歷史快照信息，比如，查看某一個訂單在
詢，還希望一份數(shù)據(jù)實現(xiàn)多樣化的分析和存儲。因為有一部分熱數(shù)據(jù)在EVS上，很多時候沒有辦法高效地擴展分析，所以后面我們把所有的數(shù)據(jù)都放在OBS上，原來的 EVS作為數(shù)據(jù)的緩存，OBS數(shù)據(jù)可以供多個集群、數(shù)據(jù)湖或者是AI去分析，再通過原先的EVS轉(zhuǎn)換成一個角色，做數(shù)據(jù)分析加速?？梢岳?/p>
數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？
（3）兩組端口可同時工作于方式1； （4）輸入/輸出數(shù)據(jù)均鎖存。 適用于查詢和中斷方式的接口電路。 方式2：雙向選通傳送方式 （1）該方式只可用于A組； （2）該方式下有一個8位的雙向數(shù)據(jù)端口和5個控制線； （3）輸入/輸出數(shù)據(jù)均鎖存。 適用于雙向傳送數(shù)據(jù)的外設(shè)。 3．簡述按鍵的識別方法。
TIME_ZONE=(480) LANGUAGE=(cn) dm=(ip:端口) [dm] KEYWORDS=(需要排除的關(guān)鍵字) 修改連接串 jdbc:dm://dm?dmsvcconf=/home/dmdba/dm_svc.conf dm_svc.conf 配置文件的內(nèi)容分為全局配置區(qū)
2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。接下來我們從其最基本的特性、優(yōu)勢方面著手了解數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別呢？主要有以下幾點：數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的；數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史
途徑。 數(shù)據(jù)倉庫與歷史數(shù)據(jù)的重要地位 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)數(shù)據(jù)的匯聚之地，它將來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起，以一種統(tǒng)一、面向主題的方式進行存儲和管理。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫側(cè)重于事務(wù)處理不同，數(shù)據(jù)倉庫更注重數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供堅實的數(shù)據(jù)支持。 歷史數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中占據(jù)著
戳鏈接了解認(rèn)證詳情：cid:link_0videovideovideovideovideovideo
訪問鏈接如下： http://m.cqfng.cn/product/dws.html
等操作。 一、數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）簡稱DW或DWH，數(shù)據(jù)倉庫顧名思義，是一個很大的數(shù)據(jù)存儲集合。是數(shù)據(jù)庫的一種概念上的升級，輸入方是各種各樣的數(shù)據(jù)源，最終的輸出用于數(shù)據(jù)分析、量化分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)報表等方向，從邏輯上講數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫是沒有什么區(qū)別的。
2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。接下來我們從其最基本的特性、優(yōu)勢方面著手了解數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別呢？主要有以下幾點：數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的；數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史
