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華為云計算 云知識 OLTP的場景有哪些 OLTP的場景有哪些 時間：2021-07-01 10:28:59 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLTP是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用 面向基本的，日常的事務(wù)處理，例如銀行儲蓄業(yè)務(wù)的存取交易，轉(zhuǎn)賬交易等。 特點 大吞吐量：大量的短在線事務(wù)（插入、更新、刪除），非?？焖俚牟樵兲幚?。來自：百科華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科
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華為云計算 云知識 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 時間：2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)：存儲/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動； 聯(lián)機分析處理(OLAP)：存儲歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持。來自：百科服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點： Teradata成本高，一體機封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控;來自：百科
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來自：百科![]()
客戶痛點： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時長，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲在不同庫，不易進行統(tǒng)一管理和維護。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺；來自：百科![]()
DWS隔離批量分析任務(wù)和即時查詢?nèi)蝿?wù)，確保即時查詢?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶價值： 在數(shù)據(jù)分散的情況下，通過跨集群協(xié)同分析，支撐周期性業(yè)務(wù)分析，無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化， 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時間：小時級? 分鐘級，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報表開發(fā)人力，開發(fā)周期從每張1~2周減少至0來自：百科![]()
當(dāng)您的數(shù)據(jù)及查詢的復(fù)雜性增加時，或者在您要防止報告和分析處理對OLTP工作負(fù)荷造成干擾時，GaussDB(DWS)可提供橫向擴展能力。 您可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用GaussDB(DWS)或RDS。 表1 OLTP和OLAP特性比較 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫市場總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是市場主力，占據(jù)80%以上市場空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫市場占比為7:3； 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括專用 文檔數(shù)據(jù)庫 、圖數(shù)據(jù)庫等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面向細(xì)分場景、更具針來自：百科![]()
在鯤鵬生態(tài)中是主力場景之一。數(shù)據(jù)庫總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，有企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫。針對OLTP應(yīng)用場景華為推出云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL)和GaussDB(openGauss) ；OLAP場景來自：百科![]()
封裝格式 *.asf；*.avi；*.dv；*.flv；*.mp4；*.rm；*.mov； *.m4v；*.mpg；*.ts；*m3u8；*.3gp；*.mkv； *.wmv；*.mpeg等。 視頻編碼 H.261；H.263；H.264；H.265；MPEG-1/2/4；RealVideo來自：百科![]()
據(jù)庫，而是在向通用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫逐漸轉(zhuǎn)變，重構(gòu)過程中，開始融入大量非內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的特性，這就是Gauss OLTP數(shù)據(jù)庫的前身 2011年底：華為真正把數(shù)據(jù)庫作為一個完整的產(chǎn)品來做。華為成立了2012實驗室，也有了高斯實驗室和Gauss DB。華為啟動了面向OLAP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)預(yù)演 2012年：華為高斯部成立后來自：專題![]()
Spark。 適用場景： E3型：開啟超線程，同時支持OLAP和OLTP場景。 E2型：主要針對OLAP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP HANA SoH）、高性能數(shù)據(jù)庫以及分布式內(nèi)存緩存等應(yīng)用。 E1型：主要支持OLTP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP HANA BWoH）、大數(shù)據(jù)處理引擎以及數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用。來自：百科![]()
據(jù)庫，而是在向通用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫逐漸轉(zhuǎn)變，重構(gòu)過程中，開始融入大量非內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的特性，這就是Gauss OLTP數(shù)據(jù)庫的前身 2011年底：華為真正把數(shù)據(jù)庫作為一個完整的產(chǎn)品來做。華為成立了2012實驗室，也有了高斯實驗室和Gauss DB。華為啟動了面向OLAP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)預(yù)演 2012年：華為高斯部成立后來自：專題![]()
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時間：2021-07-01 15:51:49 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用性能管理 性能管理的目標(biāo) 1.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量； 響應(yīng)時間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資源消耗，快速通過并發(fā)共享區(qū)域，減少瓶頸制約。 3.OLAP 在有限的資源內(nèi)盡可能地縮短響應(yīng)時間。來自：百科![]()
時間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLAP 聯(lián)機分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)來自：百科![]()
析型數(shù)據(jù)庫服務(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)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)來自：百科![]()
析型數(shù)據(jù)庫服務(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)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
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