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（2）導(dǎo)出日志：在原始日志頁(yè)簽，在頁(yè)面右上方單擊圖標(biāo)，系統(tǒng)將自動(dòng)下載當(dāng)前原始日志表格到本地。 ● 圖表統(tǒng)計(jì) 查詢語(yǔ)句查詢后，在“圖表統(tǒng)計(jì)”頁(yè)簽可以查看可視化的查詢分析結(jié)果。 圖表統(tǒng)計(jì)是 安全云腦 根據(jù)查詢分析語(yǔ)句渲染出的結(jié)果，提供有表格、線圖、柱狀圖、餅圖等多種圖表類型，詳細(xì)信息請(qǐng)參見(jiàn)圖表統(tǒng)計(jì)概述。 安全云腦實(shí)用文檔來(lái)自：專題
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圖引擎服務(wù)精選文章推薦 圖解圖計(jì)算技術(shù) 圖引擎服務(wù)有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？ 圖引擎服務(wù)的基本概念 服務(wù)支持的圖數(shù)據(jù)格式 圖引擎編輯器介紹 圖引擎服務(wù)提供哪些圖分析算法？ 怎么給圖配置操作權(quán)限？ 圖分析算法API有哪些？ 圖引擎服務(wù)與其他云服務(wù)的關(guān)系 怎么調(diào)用圖引擎服務(wù)的SDK？ 幫助文檔來(lái)自：專題來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖引擎服務(wù)與圖像處理有什么區(qū)別 圖引擎服務(wù)與圖像處理有什么區(qū)別 時(shí)間：2020-09-24 15:28:41 圖引擎服務(wù)（Graph Engine Service），是國(guó)內(nèi)首個(gè)商用的、擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)產(chǎn)分布式原生圖引擎，是針對(duì)以“關(guān)系”為基礎(chǔ)的“圖”結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)來(lái)自：百科![]()
入資金的新藥研發(fā)等領(lǐng)域。 能源勘探：野外作業(yè)，勘探地質(zhì)，對(duì)地質(zhì)資料進(jìn)行處理和解釋以及進(jìn)行油藏和汽藏的識(shí)別要求文件系統(tǒng)內(nèi)存大、高帶寬。 圖片渲染：圖像處理、三維渲染，頻繁處理小文件，要求文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)性能強(qiáng)、容量大、高帶寬。 異構(gòu)計(jì)算：這種以不同類型的指令集和體系架構(gòu)的計(jì)算單元為來(lái)自：專題![]()
l元命令、INSERT批量插入導(dǎo)入數(shù)據(jù) 創(chuàng)建和管理 GaussDB 視圖 當(dāng)用戶對(duì) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 中的一張或者多張表的某些字段的組合感興趣，而又不想每次鍵入這些查詢時(shí)，用戶就可以在GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)定義一個(gè)視圖，以便解決這個(gè)問(wèn)題。 創(chuàng)建和管理GaussDB序列 GaussDB序來(lái)自：專題![]()
DFS中進(jìn)行批量分析，在1小時(shí)內(nèi) MRS 可以完成10T的天氣數(shù)據(jù)分析。 圖1環(huán)保行業(yè)海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 該場(chǎng)景下MRS的優(yōu)勢(shì)如下所示。 低成本：利用 OBS 實(shí)現(xiàn)低成本存儲(chǔ)。 海量數(shù)據(jù)分析：利用Hive實(shí)現(xiàn)TB/PB級(jí)的數(shù)據(jù)分析。 可視化的導(dǎo)入導(dǎo)出工具：通過(guò)可視化導(dǎo)入導(dǎo)出工具Loader，將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到DWS，完成BI分析。來(lái)自：百科![]()
14:55:32 云圖說(shuō) GaussDB(for openGauss)是華為基于openGauss自研生態(tài)推出的企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)強(qiáng)一致，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+的計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展能力，4PB海量存儲(chǔ)。同時(shí)擁來(lái)自：百科![]()
據(jù)0丟失，支持1000+的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。同時(shí)擁有云上高可用，高可靠，高安全，彈性伸縮，一鍵部署，快速備份恢復(fù)，監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力，能為企業(yè)提供功能全面，穩(wěn)定可靠，擴(kuò)展性強(qiáng)，性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。 GaussDB產(chǎn)品圖解詳情 圖解GaussDB 認(rèn)識(shí)華為云Gaus來(lái)自：專題![]()
在哪里能看到最全面的GaussDB內(nèi)容？ 1.GaussDB官網(wǎng) 2.GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)社區(qū) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB如何通過(guò)圖文迅速了解產(chǎn)品？ 【云圖說(shuō)合集】閱識(shí)風(fēng)云之云圖說(shuō)系列，是您了解華為云的必備利器 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB熱門(mén)案例 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例被鎖怎么處理？ 點(diǎn)擊查看詳情 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)專區(qū)來(lái)自：專題![]()
2、接收互換數(shù)據(jù)：如果用戶經(jīng)常通過(guò)物理存儲(chǔ)介質(zhì)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)傳遞，為實(shí)現(xiàn)云上互換數(shù)據(jù)，可將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綄?duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 3、網(wǎng)站遷移：將靜態(tài)網(wǎng)站信息，圖片，腳本，視頻等靜態(tài)資源傳輸?shù)綄?duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 4、離線備份數(shù)據(jù)：將完整備份或增量備份發(fā)送至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)可靠的冗余離站存儲(chǔ)，可與混合云備份方案配合使用。來(lái)自：百科![]()
為云 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)登錄_Gaussdb登錄管理控制臺(tái)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)登錄-華為云 GaussDB入門(mén) _GaussDB官網(wǎng)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)視圖 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)用法_hcia-GaussDB_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)用法 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用_什么是GaussDB_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 Gau來(lái)自：專題![]()
dcf_mec_reactor_thread_num dcf_log_file_permission dcf_log_path_permission GaussDB產(chǎn)品圖解詳情 圖解GaussDB 認(rèn)識(shí)華為云GaussDB新一代企業(yè)級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，涉及產(chǎn)品介紹、產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)、產(chǎn)品功能、應(yīng)用場(chǎng)景等。 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB來(lái)自：專題![]()
高斯數(shù)據(jù)庫(kù)視圖應(yīng)用場(chǎng)景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫(kù)的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。 優(yōu)勢(shì) 大容量高擴(kuò)展：支持TB~PB級(jí)單庫(kù)容來(lái)自：專題![]()
當(dāng)此參數(shù)為on時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)才會(huì)收集當(dāng)前活動(dòng)查詢的運(yùn)行信息。 SET track_activities = on; 查看正在運(yùn)行的查詢語(yǔ)句 以查看視圖pg_stat_activity為例： SELECT datname, usename, state FROM pg_stat_activity;來(lái)自：專題![]()
時(shí)間：2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能：PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí)：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 時(shí)間：2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 統(tǒng)一分析入口：以GaussDB(DWS)的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科![]()
能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù) IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入DWS。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè) 圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析 AI服務(wù)對(duì)圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在來(lái)自：百科![]()
ator利用數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化器生成執(zhí)行計(jì)劃，每個(gè)DN（Data Node）會(huì)按照?qǐng)?zhí)行計(jì)劃的要求去處理數(shù)據(jù)。 GaussDB 分布式執(zhí)行框架示意圖 因?yàn)閿?shù)據(jù)是通過(guò)一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種str來(lái)自：專題![]()
隨著業(yè)務(wù)的不斷增加，實(shí)例的CPU和內(nèi)存資源可成會(huì)為實(shí)例性能的瓶頸，無(wú)法滿足業(yè)務(wù)要求時(shí)，GaussDB提供了規(guī)格變更功能來(lái)提升實(shí)例的CPU和內(nèi)存。 GaussDB產(chǎn)品圖解詳情 圖解GaussDB 認(rèn)識(shí)華為云GaussDB新一代企業(yè)級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，涉及產(chǎn)品介紹、產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)、產(chǎn)品功能、應(yīng)用場(chǎng)景等。 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB來(lái)自：專題
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