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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(jìn)行對比分析。 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)院來自：百科華為云計算 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(jī)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(jī)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
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速的數(shù)據(jù)交換和處理以及低延遲的存儲資源。提供超大內(nèi)存，且有很高的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)能力。 應(yīng)用： SAP HANA應(yīng)用，例如Business Suite S/4HANA、Business Suite on HANA、Business Warehouse on HANA和大數(shù)據(jù)處理，例如Apache來自：百科高并發(fā)，（準(zhǔn)）實(shí)時響應(yīng)。 典型的OLTP場景 1.零售系統(tǒng) 2.金融交易系統(tǒng) 3.火車票銷售系統(tǒng) 4.秒殺活動 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 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章來自：百科
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公有云 GaussDB (DWS) 和公有云RDS對比 公有云GaussDB(DWS) 和公有云RDS對比 時間：2020-09-24 14:50:21 公有云GaussDB(DWS)和公有云RDS都讓您能夠在云中運(yùn)行傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，同時轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)庫管理負(fù)載。您可將RDS數(shù)據(jù)庫用于聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)，報來自：百科![]()
云知識 OLAP的場景有哪些 OLAP的場景有哪些 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(jī)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。涉來自：百科![]()
適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的GaussDB 時間：2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用，華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫 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。來自：百科![]()
云知識 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的市場分布 時間：2021-06-16 15:56:20 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。O來自：百科![]()
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。 一個事務(wù)應(yīng)該充分利用資源來加速處理時間。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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析來自：百科![]()
且完全托管的分析型數(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(jì)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
模分析和實(shí)時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時分析、實(shí)時決策和混合負(fù)載等場景，廣泛應(yīng)用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng) 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較來自：百科![]()
服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 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來自：百科![]()
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GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲與列存儲，提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時分析、實(shí)時決策和混合負(fù)載等場景，廣泛應(yīng)用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng)來自：百科![]()
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數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 ?；谌A為GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)來自：百科![]()
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服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [免費(fèi)體驗(yàn)中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 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來自：百科![]()
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