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華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP的場(chǎng)景有哪些 OLTP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:28:59 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLTP是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的主要應(yīng)用 面向基本的，日常的事務(wù)處理，例如銀行儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)的存取交易，轉(zhuǎn)賬交易等。 特點(diǎn) 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(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間：2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)：存儲(chǔ)/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動(dòng)的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動(dòng)； 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)：存儲(chǔ)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(lái)自：百科服務(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
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客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù)，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)；來(lái)自：百科![]()
DWS隔離批量分析任務(wù)和即時(shí)查詢?nèi)蝿?wù)，確保即時(shí)查詢?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶價(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。 節(jié)省2/3報(bào)表開(kāi)發(fā)人力，開(kāi)發(fā)周期從每張1~2周減少至0來(lái)自：百科![]()
當(dāng)您的數(shù)據(jù)及查詢的復(fù)雜性增加時(shí)，或者在您要防止報(bào)告和分析處理對(duì)OLTP工作負(fù)荷造成干擾時(shí)，GaussDB(DWS)可提供橫向擴(kuò)展能力。 您可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用GaussDB(DWS)或RDS。 表1 OLTP和OLAP特性比較 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 華為自主創(chuàng)新研來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力，占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)占比為7:3； 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括專(zhuān)用 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)面向細(xì)分場(chǎng)景、更具針來(lái)自：百科![]()
在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，有企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。針對(duì)OLTP應(yīng)用場(chǎng)景華為推出云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL)和GaussDB(openGauss) ；OLAP場(chǎng)景來(lái)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(lái)自：百科![]()
據(jù)庫(kù)，而是在向通用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸轉(zhuǎn)變，重構(gòu)過(guò)程中，開(kāi)始融入大量非內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的特性，這就是Gauss OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)的前身 2011年底：華為真正把數(shù)據(jù)庫(kù)作為一個(gè)完整的產(chǎn)品來(lái)做。華為成立了2012實(shí)驗(yàn)室，也有了高斯實(shí)驗(yàn)室和Gauss DB。華為啟動(dòng)了面向OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)的研發(fā)預(yù)演 2012年：華為高斯部成立后來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Spark。 適用場(chǎng)景： E3型：開(kāi)啟超線程，同時(shí)支持OLAP和OLTP場(chǎng)景。 E2型：主要針對(duì)OLAP場(chǎng)景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（如SAP HANA SoH）、高性能數(shù)據(jù)庫(kù)以及分布式內(nèi)存緩存等應(yīng)用。 E1型：主要支持OLTP場(chǎng)景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（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(lái)自：百科![]()
據(jù)庫(kù)，而是在向通用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸轉(zhuǎn)變，重構(gòu)過(guò)程中，開(kāi)始融入大量非內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的特性，這就是Gauss OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)的前身 2011年底：華為真正把數(shù)據(jù)庫(kù)作為一個(gè)完整的產(chǎn)品來(lái)做。華為成立了2012實(shí)驗(yàn)室，也有了高斯實(shí)驗(yàn)室和Gauss DB。華為啟動(dòng)了面向OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)的研發(fā)預(yù)演 2012年：華為高斯部成立后來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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時(shí)間：2021-07-01 15:51:49 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能管理的目標(biāo) 1.數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量； 響應(yīng)時(shí)間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時(shí)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(guò)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(shí)間。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對(duì)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(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。來(lái)自：百科![]()
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 數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
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 數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
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