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  • OLAP與OLTP 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTPOLAP的比較 OLTPOLAP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) OLTPOLAP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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 典型的企業(yè)OLTPOLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 典型的企業(yè)OLTPOLAP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(xún)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。
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  • OLAP與OLTP 相關(guān)內(nèi)容
  • 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?xún)處理。
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    能夠快速的實(shí)現(xiàn)查詢(xún)數(shù)據(jù)分析,高可用,高擴(kuò)展能力。 特性 1.快速查詢(xún):druid提供了快速的聚合能力以及快速OLAP查詢(xún)能力,多租戶(hù)的設(shè)計(jì),是面向用戶(hù)分析應(yīng)用的理想方式。druid的數(shù)據(jù)聚合粒度可以是1分鐘,5分鐘,1小時(shí)或者1天等。數(shù)據(jù)的內(nèi)存化提高了druid的查詢(xún)速度。 OLAP:與之
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  • OLAP與OLTP 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景有哪些 OLAP的場(chǎng)景有哪些 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(xún)和分析操作,通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查
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    當(dāng)您的數(shù)據(jù)及查詢(xún)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 OLTPOLAP特性比較 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的
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    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)。OLTPOLAP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、更具針對(duì)性
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    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)景則推出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 。 對(duì)于非
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    HANA和大數(shù)據(jù)處理,例如Apache Spark。 適用場(chǎng)景: E3型:開(kāi)啟超線程,同時(shí)支持OLAPOLTP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。
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    的性能在極端場(chǎng)景下并未比單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)好 數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)? LibrA、GaussDB AGaussDB(DWS) 是什么關(guān)系? 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 產(chǎn)品定位 Kafka實(shí)時(shí)入庫(kù)到GaussDB(DWS) GaussDB(DWS) Hive在功能上有哪些差別? 創(chuàng)建用戶(hù)并授權(quán)使用GaussDB(DWS):示例流程
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    靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)提供專(zhuān)業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái),讓用戶(hù)自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理維護(hù),系統(tǒng)可用性高。用戶(hù)可以快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群并開(kāi)展業(yè)務(wù)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)
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    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。 一個(gè)事務(wù)應(yīng)該充分利用資源來(lái)加速處理時(shí)間。
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    GaussDB(DWS) 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(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力,用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等場(chǎng)景,廣泛應(yīng)用于汽車(chē)、制
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    Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) ParsingEngine:接收SQL請(qǐng)求,分發(fā)任務(wù); BYNET:在PE和AMP之間傳送消息; AMP:管理數(shù)據(jù)庫(kù),磁盤(pán)進(jìn)行交互; Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特點(diǎn) Shared-nothing MPP架構(gòu); 線性擴(kuò)展; 靈活的配置; 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)
    來(lái)自:百科
    當(dāng)應(yīng)用部署在 彈性云服務(wù)器 上,且該彈性云服務(wù)器GaussDB實(shí)例處于同一區(qū)域,同一VPC時(shí),建議單獨(dú)使用內(nèi)網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器GaussDB實(shí)例。 公網(wǎng)連接 不能通過(guò)內(nèi)網(wǎng)IP地址訪問(wèn)GaussDB實(shí)例時(shí),使用公網(wǎng)訪問(wèn),建議單獨(dú)綁定彈性公網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器(或公網(wǎng)主機(jī))GaussDB實(shí)例。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB精選文章推薦
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    GaussDB(DWS) 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(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力,用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等場(chǎng)景,廣泛應(yīng)用于汽車(chē)、制
    來(lái)自:百科
    據(jù)無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。 解決方案: DWS支持以外表方式訪問(wèn)HDFS數(shù)據(jù)。 DWS兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL,提供JDBC/ODBC接口,支持Tableau無(wú)縫對(duì)接。 DWS隔離批量分析任務(wù)和即時(shí)查詢(xún)?nèi)蝿?wù),確保即時(shí)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶(hù)價(jià)值: 在數(shù)據(jù)分散的情況下,通過(guò)跨集群協(xié)
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    當(dāng)應(yīng)用部署在彈性云服務(wù)器上,且該彈性云服務(wù)器GaussDB實(shí)例處于同一區(qū)域,同一VPC時(shí),建議單獨(dú)使用內(nèi)網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器GaussDB實(shí)例。 公網(wǎng)連接 不能通過(guò)內(nèi)網(wǎng)IP地址訪問(wèn)GaussDB實(shí)例時(shí),使用公網(wǎng)訪問(wèn),建議單獨(dú)綁定彈性公網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器(或公網(wǎng)主機(jī))GaussDB實(shí)例。 GaussDB學(xué)習(xí) 及使用指南
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    應(yīng)用開(kāi)發(fā)和遷移工具列表; 易管理 全面集群監(jiān)控告警、自動(dòng)增量備份; 快速升級(jí),降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度; 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) 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(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分
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    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 OLTPOLAP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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