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- olap分析要建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)嗎 內(nèi)容精選 換一換
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為什么要使用華為云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過(guò) OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自：百科ussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何進(jìn)行分析。 幫助文檔 什么是GaussDB分析？ 什么是GaussDB分析？ GaussDB分析是指對(duì)GaussDB的性能瓶頸點(diǎn)進(jìn)行分析、通過(guò)系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來(lái)幫助定位和分析性能問(wèn)題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。在這個(gè)分析、調(diào)優(yōu)的過(guò)程中需要綜合考慮來(lái)自：專(zhuān)題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō)，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來(lái)自：百科如此簡(jiǎn)單。 優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過(guò)在服務(wù)界面配置化操作，可實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上線(xiàn)下數(shù)據(jù)快速集成到云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 支持多種數(shù)倉(cāng)服務(wù)類(lèi)型 根據(jù)需求，可以靈活選擇數(shù)據(jù)服務(wù)類(lèi)型，可以選擇DWS服務(wù)建數(shù)倉(cāng)，也可以選擇 MRS 服務(wù)、HBase等數(shù)據(jù)平臺(tái)。 安全穩(wěn)定、降低成本 一站式的服務(wù)能力和穩(wěn)定的來(lái)自：百科
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BI分析系統(tǒng) BI分析系統(tǒng) 深拓BI系統(tǒng)是一款為決策人員、業(yè)務(wù)人員提供展示數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的系統(tǒng)，為企業(yè)提供決策支持，讓企業(yè)直觀(guān)發(fā)現(xiàn)自身并解決問(wèn)題。 深拓BI系統(tǒng)是一款為決策人員、業(yè)務(wù)人員提供展示數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的系統(tǒng)，為企業(yè)提供決策支持，讓企業(yè)直觀(guān)發(fā)現(xiàn)自身并解決問(wèn)題。 深拓BI系統(tǒng)立即查看來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自：百科![]()
MRS也提供了豐富的組件： 在多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)場(chǎng)景，大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 在多維分析場(chǎng)景，ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬表實(shí)時(shí)OLAP，單表支持1萬(wàn)多列，萬(wàn)億行數(shù)據(jù)。 在時(shí)序分析方面，專(zhuān)業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)IoTDB提供“專(zhuān)、快、易、穩(wěn)、省”能力來(lái)自：百科![]()
，面向最基本的CRUD操作，特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性高，數(shù)據(jù)量小，可以修改刪除數(shù)據(jù)，要求有嚴(yán)格的事務(wù)。 OLAP就是對(duì)商城數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)量大。OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理），支持復(fù)雜的分析操作，對(duì)決策的支持，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大，吞吐量大，只支持查詢(xún)。 2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)注入：druid支持流數(shù)據(jù)的注入，來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線(xiàn)處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線(xiàn)處理能力 時(shí)間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線(xiàn)處理能力，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻；來(lái)自：百科![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
一定差異，具體可參考表1進(jìn)行對(duì)比分析。 表1 IoT數(shù)倉(cāng)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)的差異 數(shù)倉(cāng)類(lèi)型 適用場(chǎng)景 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 功能特點(diǎn) 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng) 融合分析業(yè)務(wù)，一體化OLAP分析場(chǎng)景。主要應(yīng)用于金融、政企、電商、能源等領(lǐng)域。 性?xún)r(jià)比高，使用場(chǎng)景廣泛。 支持冷熱數(shù)據(jù)分析，存儲(chǔ)、計(jì)算彈性伸縮，無(wú)限算力、無(wú)限容量等。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
機(jī)事務(wù)處理(OLTP)，報(bào)告和分析，對(duì)于大量數(shù)據(jù)的讀（一般是復(fù)雜的只讀類(lèi)型查詢(xún)）支持不足。GaussDB(DWS)利用多節(jié)點(diǎn)的規(guī)模和資源并使用各種優(yōu)化法（列存，向量引擎，分布式框架等），專(zhuān)注于聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP），為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)大型數(shù)據(jù)集的分析及報(bào)告工作負(fù)荷提供了數(shù)量級(jí)改善。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么要選擇分布式緩存？ 為什么要選擇分布式緩存？ 時(shí)間：2023-04-20 10:13:18 分布式緩存服務(wù)入口>> 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量的不斷增加，單機(jī)緩存已經(jīng)難以滿(mǎn)足大規(guī)模并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)的需求。這時(shí)候，分布式緩存就成為了一個(gè)非常方便和有效的解決方來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 視頻內(nèi)容分析 視頻內(nèi)容分析 時(shí)間：2020-12-14 20:14:41 視頻內(nèi)容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對(duì)視頻中人、車(chē)、物、行為的多目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、分析等能力，在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)來(lái)自：百科![]()
再到今天的PB級(jí)別，但分析系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線(xiàn)矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自：百科![]()
的湖倉(cāng)一體解決方案。方案包含MRS大數(shù)據(jù)、DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 CSS 云搜索、 GES 圖計(jì)算、DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等云服務(wù)；支持大數(shù)據(jù)離線(xiàn)分析、實(shí)時(shí)流處理、實(shí)時(shí)檢索、交互查詢(xún)等常見(jiàn)大數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景，為政府、金融、運(yùn)營(yíng)商、大企業(yè)等政企客戶(hù)，提供建得快、存得省、用得好的 智能數(shù)據(jù)湖 ，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值，加速政企智能升級(jí)。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力，占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)占比為7:3； 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括專(zhuān)用 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)面向細(xì)分場(chǎng)景、更具針對(duì)性，但也因其來(lái)自：百科
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