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本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:18 編輯 <br /> 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺有什么差別？
DWS架構(gòu)和分布式數(shù)據(jù)倉庫Greenplum有啥區(qū)別？Greenplum也是分布式的，那dws比Greenplum的優(yōu)勢在哪里啊
本文介紹數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)公有云計費模型、計費場景以及套餐包的使用規(guī)則。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)當前僅使用按需的計費模式，主要有四種產(chǎn)生費用的場景 數(shù)據(jù)倉庫節(jié)點，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫虛擬機規(guī)格時產(chǎn)生的費用，按照節(jié)點個數(shù)每個小時更新賬單； 數(shù)據(jù)倉庫裸機節(jié)點，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫裸機規(guī)格時產(chǎn)生的費用，話單產(chǎn)生邏輯同上；
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) 數(shù)據(jù)重同步考慮即利用“數(shù)據(jù)同步模式”相關(guān)同步技術(shù)，實現(xiàn)兩套數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)重同步能力；f) 不確定值的SQL函數(shù)考慮最佳方案，是采用“數(shù)據(jù)同步模式”的數(shù)據(jù)日志重同步技術(shù)，直接將第一套數(shù)據(jù)庫SQL執(zhí)行結(jié)果的日志信息同步到第二套數(shù)據(jù)庫中，消除返回結(jié)果不
華為的數(shù)倉是基于postgres的哪個版本？后續(xù)演進與postgres開源社區(qū)上的版本如何配合，是不是意味著開源上的新版本的功能或許不適用于華為的數(shù)倉產(chǎn)品了。
分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。3.相對穩(wěn)定的。操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實時更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主
本文介紹數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)公有云計費模型、計費場景以及套餐包的使用規(guī)則。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)當前僅使用按需的計費模式，主要有四種產(chǎn)生費用的場景數(shù)據(jù)倉庫節(jié)點，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫虛擬機規(guī)格時產(chǎn)生的費用，按照節(jié)點個數(shù)每個小時更新賬單；數(shù)據(jù)倉庫裸機節(jié)點，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫裸機規(guī)格時產(chǎn)生的費用，話單產(chǎn)生邏輯
想象一下，你正在構(gòu)建一座宏偉的城堡，需要精確的設(shè)計和規(guī)劃才能確保每一塊磚石都處在正確的位置。在數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)模型的設(shè)計也同樣重要。通過合理的數(shù)據(jù)模型設(shè)計，你可以提高數(shù)據(jù)查詢的效率，并為實時分析提供支持。GaussDB（DWS）的靈活性和擴展性讓你能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求精確地設(shè)計數(shù)據(jù)模型，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。
挖掘EB級數(shù)據(jù)金礦 企業(yè)中一般存在著各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)、運維系統(tǒng)以及IoT設(shè)備，每個系統(tǒng)或設(shè)備每天產(chǎn)生大量各式各樣的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)匯聚到一起形成PB~EB級“數(shù)據(jù)湖”，越來越多的企業(yè)希望能將數(shù)據(jù)分析能力從數(shù)據(jù)倉庫擴展至”數(shù)據(jù)湖“，做更深層次的數(shù)據(jù)分析，發(fā)掘更多的規(guī)律和價值?！ W
) 數(shù)據(jù)重同步考慮即利用“數(shù)據(jù)同步模式”相關(guān)同步技術(shù)，實現(xiàn)兩套數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)重同步能力；f) 不確定值的SQL函數(shù)考慮最佳方案，是采用“數(shù)據(jù)同步模式”的數(shù)據(jù)日志重同步技術(shù)，直接將第一套數(shù)據(jù)庫SQL執(zhí)行結(jié)果的日志信息同步到第二套數(shù)據(jù)庫中，消除返回結(jié)果不
華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉庫的管理與維護，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)集群并開展業(yè)務(wù)。
GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫：從數(shù)據(jù)庫到MPP，再到大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)倉庫 在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量爆炸式增長。為了管理和利用這些海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫成為了不可或缺的工具。GaussDB(DWS)作為一種高度可擴展的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，提供了從數(shù)據(jù)庫到MPP再到大數(shù)據(jù)時代的全方位支持。 什么是GaussDB(DWS)
決策分析處理 , 面向主題的 , 集成的 , 不可更新的 , 隨時間不斷變化的 數(shù)據(jù)集合 ; 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 又稱為 操作型數(shù)據(jù)庫 , 如 Oracle , MySQL 等數(shù)據(jù)庫 ; 操作型數(shù)據(jù)分析型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)粒度細節(jié)的綜合的數(shù)據(jù)時效存儲瞬間準確過去的歷史數(shù)據(jù)是否只讀可更新不可更
還支持多種數(shù)據(jù)存儲格式和壓縮算法，可以有效地節(jié)省存儲空間，提高數(shù)據(jù)存儲的密度。這使得企業(yè)能夠在有限的硬件資源下存儲更多的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供更豐富的數(shù)據(jù)源。二、高可靠性在企業(yè)級應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的可靠性至關(guān)重要。GaussDB (DWS) 提供了多種高可靠性機制，確保數(shù)據(jù)的安全和穩(wěn)定。它
證數(shù)據(jù)的一致性和準確性。 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的適用場景 數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫在不同的應(yīng)用場景中各有優(yōu)勢。以下是一些常見的適用場景： 數(shù)據(jù)湖的應(yīng)用場景： 數(shù)據(jù)科學與機器學習：數(shù)據(jù)湖支持存儲原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學家可以從中提取有用的信息進行模型訓練。 IoT數(shù)據(jù)存儲：數(shù)據(jù)湖適合存儲來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會來自各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個數(shù)據(jù)倉庫的模型字段都是來自哪個源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)一般不會實時變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個月度數(shù)據(jù)不對，就可能需要
開始定下的準則：把數(shù)據(jù)集市當成眾多OLTP系統(tǒng)之后的有一個系統(tǒng)，而不是一個基礎(chǔ)性的集成性的東西，為保證數(shù)據(jù)的準確性和實時性，有的甚至可以由OLTP系統(tǒng)直接修改數(shù)據(jù)集市里面的數(shù)據(jù)，為了保證系統(tǒng)的性能，有的數(shù)據(jù)集市刪除了歷史數(shù)據(jù)。等等，不一而足。 當然，這導致了一些新的應(yīng)用的出現(xiàn)，例
