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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)工作過(guò)程 內(nèi)容精選 換一換
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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是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(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是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(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：專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)工作過(guò)程 相關(guān)內(nèi)容
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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，也使我們的客戶能夠在購(gòu)買時(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)品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 成本效益高來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)工作過(guò)程 更多內(nèi)容
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主鍵的作用有四個(gè)： 1.可以保證實(shí)體的完整性； 2.能夠加快數(shù)據(jù)庫(kù)的操作速度； 3.在表中添加新記錄時(shí)，會(huì)自動(dòng)檢查新記錄的主鍵值，不允許該值與其他記錄的主鍵值重復(fù)； 4.自動(dòng)按主鍵值的順序顯示表中的記錄，但如果沒(méi)有定義主鍵，則按輸入記錄的順序顯示表中的記錄。 主鍵及復(fù)合主鍵的設(shè)置 (1)單一主鍵：只需要在字段類型后寫上來(lái)自：專題![]()
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![]()
識(shí)產(chǎn)權(quán)的全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)體系的企業(yè)，提供全球化、規(guī)?；?、專業(yè)化及智能化的裝配式建筑制造與服務(wù)。 隨著集團(tuán)的業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，遠(yuǎn)大住工的合同量也在不斷增加。作為大型企業(yè)，合同本身程序多、類型多，在日常的簽署和管理中，企業(yè)往往會(huì)關(guān)注： · 合同文本范式的規(guī)范性 · 合同風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵點(diǎn)的把控 ·來(lái)自：云商店![]()
外，還可為其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)、流程審批提供項(xiàng)目信息。 （計(jì)劃類別） 根據(jù)項(xiàng)目計(jì)劃類型的不同，按照集團(tuán)總部的要求制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)模板，為項(xiàng)目計(jì)劃的新建提供依據(jù)。 創(chuàng)建模板時(shí)，系統(tǒng)支持引用已有模板，自動(dòng)帶入模板中的任務(wù)，方便創(chuàng)建。 （創(chuàng)建模板） 2、計(jì)劃在線提報(bào) 泛微協(xié)助企業(yè)通過(guò)流程方式，進(jìn)來(lái)自：云商店![]()
行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要抓手和突破口，也將成為工程建設(shè)行業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的重要驅(qū)動(dòng)力和源泉。通過(guò)華為ISDP平臺(tái)，企業(yè)可以通過(guò)從“人工”到“智能”實(shí)現(xiàn)高效高質(zhì)量作業(yè)，通過(guò)技術(shù)和管理手段持續(xù)優(yōu)化，從而最終達(dá)到全面人機(jī)協(xié)同、智能作業(yè)的目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)高危作業(yè)的少人無(wú)人，高價(jià)值作業(yè)的全面質(zhì)量提升，高頻作業(yè)的自動(dòng)化和智能化。來(lái)自：百科![]()
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![]()
，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)）四類流程的協(xié)同。 通過(guò)流程引擎，系統(tǒng)中記錄了科研經(jīng)費(fèi)使用記錄：來(lái)自：云商店![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自：百科![]()
VPC路由表配置錯(cuò)誤引起的，可以通過(guò)以下方法重新配置VPC路由表。 1、找到VPC對(duì)應(yīng)的子網(wǎng)關(guān)聯(lián)的路由表。 2、查看路由表是否有到NAT網(wǎng)關(guān)的路由，如果不包含，請(qǐng)?zhí)砑訉?duì)應(yīng)的路由。 3、如果用戶自行修改到公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)的路由，請(qǐng)確保路由的目的地址包含待訪問(wèn)的目的地址。 公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)是否支持更換VPC？來(lái)自：專題![]()
流傳給企業(yè)外的人？ 3.逐個(gè)設(shè)置文件或團(tuán)隊(duì)的分享范圍太麻煩，希望能一鍵禁止文件對(duì)企業(yè)外的人分享？ 面向企業(yè)管理者，WPS云文檔系統(tǒng)(SaaS版)提供禁止企業(yè)文檔分享到企業(yè)外的設(shè)置功能。 既能滿足企業(yè)內(nèi)部的協(xié)作場(chǎng)景，同時(shí)也能夠控制企業(yè)文檔的分享傳播范圍，防止企業(yè)文檔通過(guò)分享外泄。 一、功能入口來(lái)自：云商店![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 數(shù)據(jù)類型 數(shù)據(jù)類型是一組值的集合以及定義在這個(gè)值集上的一組操作。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 是由表的集合組成的，而各表中的列定義了該表，每一列都屬于一種數(shù)據(jù)類型，GaussDB根據(jù)數(shù)據(jù)類型有相應(yīng)函數(shù)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行操作，例如GaussDB可對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行加、減、乘、除操作。來(lái)自：專題![]()
知識(shí)產(chǎn)權(quán)是技術(shù)創(chuàng)新的重要激勵(lì)要素，也是科研機(jī)構(gòu)以及其他以科研為導(dǎo)向的企業(yè)開拓與占領(lǐng)市場(chǎng)的重要競(jìng)爭(zhēng)力，可以及時(shí)將技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。規(guī)范管理科研機(jī)構(gòu)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)、專利、專有技術(shù)、科技論文、著作權(quán)等成果，是科研管理的重要一環(huán)。 泛微OA協(xié)助科研院所客戶，從知識(shí)產(chǎn)權(quán)、科研項(xiàng)目管理、技術(shù)交流、數(shù)據(jù)字典、來(lái)自：云商店![]()
利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開發(fā)分析應(yīng)用，同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè)，擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自：百科![]()
WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口：以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析：針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員通過(guò)DWS Express，可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來(lái)自：專題![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自：專題![]()
gres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持存儲(chǔ)過(guò)程，Gaus來(lái)自：百科
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