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  • 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 規(guī)則，保護(hù)系統(tǒng)和用戶隱私及數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)可靠 通過實(shí)例冗余、數(shù)據(jù)冗余，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)無單點(diǎn)故障；自動(dòng)隔離故障節(jié)點(diǎn)，在必要時(shí)替換節(jié)點(diǎn)；自動(dòng)增量備份，零成本的數(shù)據(jù)可靠性保障。 智能易用 統(tǒng)一管理控制臺(tái)，輕松執(zhí)行 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 管理任務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)自運(yùn)維讓用戶專注于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。獨(dú)有的Oracle、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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  • 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
  • 管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 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
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    在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與DWS
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（ GaussDB (DWS) ）支持按需計(jì)費(fèi)，同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源
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    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)互為補(bǔ)充，立足于滿足客戶在不同使用場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)能夠無縫地接入到公有云Hadoop平臺(tái) MRS 服務(wù)上，支持SQL-over-Hadoop的這個(gè)特性，提供跨平臺(tái)，跨服務(wù)的數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來的開放，便捷，
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2020-09-24 14:42:00 現(xiàn)狀和需求 大量的企業(yè)經(jīng)營(yíng)性數(shù)據(jù)（訂單，庫(kù)存，原料，付款等）在企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)以及其后臺(tái)的(事務(wù)型)數(shù)據(jù)庫(kù)中產(chǎn)生的。 企業(yè)的決策者需要及時(shí)地對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類分析，從中獲得企業(yè)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 時(shí)間：2020-11-23 10:36:42 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Date Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
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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) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-09-24 10:46:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間：2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份，記錄了這一時(shí)刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求通過快照對(duì)集群進(jìn)行備份和還原。
    來自：百科
    要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器，就可以在幾分鐘之內(nèi)獲得高性能、高可靠的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群。 您只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)，就可以輕松完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成 您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無需搬遷。
    來自：百科
    上之旅免費(fèi) 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 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
    來自：百科
    到快照數(shù)據(jù)在OBS的空間使用情況。 網(wǎng)絡(luò)訪問安全 GaussDB(DWS)的如下網(wǎng)絡(luò)安全部署設(shè)計(jì)使租戶之間實(shí)現(xiàn)100%的二三層網(wǎng)絡(luò)隔離，滿足政務(wù)，金融用戶的高等級(jí)安全隔離需要。 GaussDB(DWS)部署在租戶專屬的云主機(jī)環(huán)境中，不和任何其他租戶共享，從物理上隔絕了數(shù)據(jù)因?yàn)橛?jì)算資源共享而被泄露的可能性。
    來自：百科
    程師的好幫手。 批量數(shù)據(jù)處理 批量數(shù)據(jù)處理是處理周期性產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)的一種有效途徑。在很多業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，周期性的（小時(shí)，天，周）數(shù)據(jù)會(huì)被生產(chǎn)，搬遷，聚合，關(guān)聯(lián)，通過多個(gè)步驟產(chǎn)生最終的數(shù)據(jù)結(jié)果集。批量數(shù)據(jù)處理一般需要?jiǎng)佑枚鄠€(gè)數(shù)據(jù)處理腳本或任務(wù)協(xié)同工作，一般都具備容錯(cuò)和重啟的功能。企
    來自：百科
    3、DWS支持多種客戶端與開發(fā)接口，使得開發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式，輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS的數(shù)據(jù)上云解決方案，讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來。 6、提供(DWS + BI)海量數(shù)據(jù)分析與可視化方案。 7、給出SQL語(yǔ)句的優(yōu)化建議，使得執(zhí)行時(shí)避免性能瓶頸。
    來自：百科
    閱讀指引 總覽:無集群總覽頁(yè) DMAX能做什么?:快速數(shù)據(jù)集成 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OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述
    來自：百科
    GaussDB(DWS) 與Hive在功能上有哪些差別？ 創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用GaussDB(DWS):示例流程 接入GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)源:VPC網(wǎng)絡(luò)連通方式接入GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)源 GaussDB(DWS) 和MRS分別應(yīng)在何時(shí)使用？ 免費(fèi)體驗(yàn)
    來自：百科
    上之旅免費(fèi) 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 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    Sparxsystems Enterprise Architect Pro 在幾秒鐘內(nèi)加載超大型號(hào) 我們的系統(tǒng)采用了高效的算法和架構(gòu)設(shè)計(jì)，能夠在幾秒鐘內(nèi)加載超大型號(hào)，從而提高用戶的工作效率。 我們的系統(tǒng)采用了高效的算法和架構(gòu)設(shè)計(jì)，能夠在幾秒鐘內(nèi)加載超大型號(hào)，從而提高用戶的工作效率。 Sparxsystems
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