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且完全托管的分析型數據庫服務。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標準SQL，結合商業(yè)智能工具，經濟高效地挖掘和分析海量數據。 報名學習 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數據倉庫 DWS應用案例 數據處理耗時從天級縮短至小時級 數據倉庫DWS助力某高校打破數據孤島實現數據綜合分析案例來自：百科大并發(fā)、大數據量、以聯機事務處理為主的交易型應用和詳單查詢業(yè)務 快速 購買GaussDB 數據庫 在 GaussDB數據庫 的管理控制臺購買實例，目前， GaussDB 數據庫支持“按需計費”和“包年/包月”計費方式購買。您可以根據業(yè)務需要定制相應計算能力和存儲空間的GaussDB數據庫實例。 GaussDB索引來自：專題
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回滾磁盤，最大限度保障您數據的安全性和正確性，確保業(yè)務安全。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 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。來自：百科來自：百科
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GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數據庫，支持x86和Kunpeng硬件架構，支持行存儲與列存儲，提供GB~PB級數據分析能力、多模分析和實時處理能力，用于數據倉庫、數據集市、實時分析、實時決策和混合負載等場景，廣泛應用于汽車、制造、零售、物流、互聯網、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統來自：百科![]()
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，大數據云服務和對象存儲等數據源，無論是客戶自建還是公有云上的數據源 本地數據遷移上云 本地數據是指存儲在用戶自建或者租用的IDC中的數據，或者第三方云環(huán)境中的數據，包括關系型數據庫、NoSQL數據庫、OLAP數據庫、文件系統等。 這個場景是用戶希望利用云上的計算和存儲資源，需要來自：百科![]()
湖倉一體是構建現代數據棧的關鍵 IDC調研顯示，大數據分析已在數字化轉型戰(zhàn)略中成為第一要務。今年1月發(fā)布的《大數據技術前瞻》中更指出：超大規(guī)模數據如何組織和管理、數據量指數級增長時效性差、數據如何打破多源異構造成的隔閡、從單域走向跨域數據融合、 數據治理 質量評估等仍是制約大數據發(fā)展的瓶頸。當前，湖倉一體是最佳解決方案。來自：百科![]()
用來部署各類NoSQL/關系型數據庫。 存儲池性能 存儲池性能的主要指標有IO讀寫延時、IOPS和吞吐量。 IOPS：每秒進行讀寫的操作次數。 吞吐量：每秒成功傳送的數據量，即讀取和寫入的數據量。 IO讀寫延時：連續(xù)兩次進行讀寫操作所需的最小時間間隔。 表1 存儲池性能數據表 參數來自：專題![]()
實時交互分析 針對即時的分析需求，分析人員可實時從大數據平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點，即可擴展系統的數據存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數據的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數據倉庫在整個BI系統中起到了支柱的角色，更是海量數據收集、存儲、分析的核心。為IoT（Internet來自：百科![]()
的連接、數據備份、數據恢復、數據倉庫資源和性能監(jiān)控等運維管理工作。 與大數據無縫集成 您可以使用標準SQL查詢HDFS、 OBS 上的數據，數據無需搬遷。 提供一鍵式異構數據庫遷移工具 DWS提供配套的遷移工具，可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳本遷移到DWS。來自：百科![]()
輕松管理和經濟實用等特點。 擁有高可用架構、數據安全保障和故障秒級恢復功能，提供了靈活的備份方案。 當前RDS for SQL Server支持版本請參見數據庫引擎和版本。 云數據庫 GaussDB GaussDB是華為公司自主研發(fā)的關系型數據庫管理系統。是同時支持x86和Kunp來自：百科![]()
CDM提供Web化的管理控制臺。 可視化界面對數據源和遷移任務進行配置。 提供了REST API，支持第三方系統調用和集成。 CDM提供Web化的管理控制臺；可視化界面對數據源和遷移任務進行配置；提供了REST API，支持第三方系統調用和集成。 高效率 TOP CDM任務基于分布式計來自：專題![]()
IOPS：云硬盤每秒進行讀寫的操作次數。 · 吞吐量：云硬盤每秒成功傳送的數據量，即讀取和寫入的數據量。 · IO讀寫時延：云硬盤連續(xù)兩次進行讀寫操作所需要的最小時間間隔。 云硬盤類型和性能 說明： a：最大IOPS、最大吞吐量、IOPS突發(fā)上限三個參數的值均為讀寫總和。 b：以來自：專題![]()
動駕駛、系統監(jiān)控等行業(yè)。 高效的時序計算和IoT分析能力。 豐富的時序處理函數，支持實時和歷史數據關聯，內置時序算子，海量數據寫入，高壓縮以及多維度分析等能力。并且繼承標準數倉的各種優(yōu)勢場景。 千萬時間線，秒級聚合，典型IoT場景下導入和查詢較傳統引擎提升數倍。 IoT數倉的技術特點來自：專題![]()
TAP深度融合OLTP和OLAP兩者優(yōu)勢，統一入口，自動分流，并且在行存和列存引擎上建立全局一致性事務視圖，達到數據實時一致，支撐更多混合負載的場景。這種方式可以支持大量并發(fā)的更新，而且數據同步時延達到秒級或毫秒級，有效避免了傳統解決方案中數據抽取、轉換和裝載等繁瑣步驟，極大提升來自：專題
