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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維性 內(nèi)容精選 換一換
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B產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計(jì)算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性；來(lái)自：百科PP的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶(hù)帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶(hù)可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自：百科更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶(hù)將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說(shuō)明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買(mǎi)來(lái)自：百科
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運(yùn)行AI計(jì)算任務(wù)面臨的問(wèn)題 軟件DevOps云化發(fā)展的趨勢(shì):云原生Cloud Native的“紋身” 文本摘要（基礎(chǔ)版）:請(qǐng)求示例 文本摘要（領(lǐng)域版）:請(qǐng)求示例 軟件DevOps云化發(fā)展的趨勢(shì):華為公司管理過(guò)程的變化 應(yīng)用場(chǎng)景:生物基因、藥物研發(fā)等科學(xué)計(jì)算 方案概述:方案優(yōu)勢(shì) 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自：云商店![]()
管理，建立多維度的預(yù)算模式。 將科研項(xiàng)目預(yù)算經(jīng)費(fèi)寫(xiě)入財(cái)務(wù)共享的成本中心，根據(jù)組織內(nèi)的崗位、費(fèi)用類(lèi)型、經(jīng)費(fèi)來(lái)源的不同，建立不同的費(fèi)用定額額度，通過(guò)定額進(jìn)行費(fèi)用控制。 ?科研項(xiàng)目付款管理 根據(jù)客戶(hù)財(cái)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)了合同、發(fā)票、項(xiàng)目驗(yàn)收單據(jù)、付款審批（當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)）四類(lèi)流程的協(xié)同。 通來(lái)自：云商店![]()
適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 基于GDS的跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 使用gsql元命令\COPY導(dǎo)入數(shù)據(jù) 本地文件 與直接使用SQL語(yǔ)句COPY不同，該命令讀取/寫(xiě)入的文件只能是gsql客戶(hù)端所在機(jī)器上的本地文件。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Par來(lái)自：百科![]()
master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的入口，接受客戶(hù)端連接及提交的SQL語(yǔ)句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來(lái)自：百科![]()
、存儲(chǔ)過(guò)程、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性保證。 庫(kù)倉(cāng)一體：邏輯集群，支持一套集群容納數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
WPS云文檔系統(tǒng)(SaaS版)，以更好的數(shù)字化辦公產(chǎn)品和服務(wù)，激發(fā)組織辦公活力，與企業(yè)攜手邁向全數(shù)字辦公時(shí)代。 云商店商品 云商店商品 泛微e-office 泛微e-office是一款標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)同OA辦公軟件，實(shí)行通用化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，充分貼合企業(yè)管理需求，本著簡(jiǎn)潔易用、高效智能的原則，為企業(yè)快速打造移動(dòng)化、無(wú)紙化、數(shù)字化的辦公平臺(tái)。來(lái)自：云商店![]()
第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時(shí)間； 降低開(kāi)發(fā)、運(yùn)維投入，成本下降50%； 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢(xún)慢或沒(méi)結(jié)果的問(wèn)題。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴來(lái)自：百科![]()
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(DWS)提供配套的遷移工具，可支持T來(lái)自：百科![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
降低成本 這款產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程都經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化，以降低成本。這不僅使我們能夠以更低的價(jià)格提供商品，也使我們的客戶(hù)能夠在購(gòu)買(mǎi)時(shí)節(jié)省更多的費(fèi)用。 盈利分析 我們對(duì)這款產(chǎn)品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款產(chǎn)品將為客戶(hù)帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 成本效益高來(lái)自：專(zhuān)題![]()
與Tableau無(wú)縫對(duì)接。 DWS隔離批量分析任務(wù)和即時(shí)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)，確保即時(shí)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶(hù)價(jià)值： 在數(shù)據(jù)分散的情況下，通過(guò)跨集群協(xié)同分析，支撐周期性業(yè)務(wù)分析，無(wú)需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化， 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間：小時(shí)級(jí)? 分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。來(lái)自：百科![]()
Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語(yǔ)句。 好啦！通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的步驟就講到這里，如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的內(nèi)容，戳這里!!! 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
涉及到的歷史周期比較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量大，在不同層級(jí)上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點(diǎn) 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢(xún)，回答一些“戰(zhàn)略性”的問(wèn)題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計(jì)算，窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1來(lái)自：百科
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