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- olap是從數(shù)據(jù)倉庫發(fā)出 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自：百科華為云計(jì)算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
，特邀華為數(shù)據(jù)倉庫資深專家張劍博士現(xiàn)身領(lǐng)讀，帶你了解數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、維度模型設(shè)計(jì)等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿知識。 課程簡介 RalphKimball為商業(yè)智能領(lǐng)域引入了維度建模技術(shù)，維度建模成為數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)中被廣泛使用的建模方法。雖然數(shù)據(jù)倉庫/BI系統(tǒng)的的規(guī)模從GB發(fā)展到來自：百科![]()
評估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當(dāng)前，湖倉一體是最佳解決方案。 在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中，Lakehouse湖倉一體技術(shù)已成為主流架構(gòu)，其主要觀點(diǎn)是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組來自：百科![]()
rxSystems Enterprise Architect Pro是您的不二之選。 ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 應(yīng)用場景 各行各業(yè)優(yōu)秀企業(yè)是如何應(yīng)用Sparxsystems Enterprise Architect來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？ 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？ 時間：2020-06-16 00:18:12 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，其以行和列的形式存儲數(shù)據(jù)，以便于用戶理解。關(guān)系模型可以簡單理解為二維表格模型，而一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自：百科![]()
LibrA的能力提供給公有云上的企業(yè)用戶，打造云上云下一致的數(shù)據(jù)倉庫用戶體驗(yàn)。 FusionInsight LibrA是具有國產(chǎn)自主知識產(chǎn)權(quán)的新一代分布式數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在國內(nèi)外政府，金融，運(yùn)營商等行業(yè)和財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)當(dāng)中。該產(chǎn)品不僅兼容主流開源Postgres系列數(shù)據(jù)庫，來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 時間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
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。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)來自：百科![]()
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系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持 數(shù)據(jù)加密 ，保護(hù)數(shù)據(jù)安全 實(shí)時寫入新數(shù)據(jù) 時序數(shù)據(jù)的寫入是實(shí)時的，采集的數(shù)據(jù)反應(yīng)客觀信息，數(shù)據(jù)是隨著時間推進(jìn)不斷產(chǎn)生，不存在舊數(shù)據(jù)更新場景。 時序數(shù)據(jù)的寫入是實(shí)時的，采集的數(shù)據(jù)反應(yīng)客觀信息，數(shù)據(jù)是隨著時間推進(jìn)不斷產(chǎn)生，不存在舊數(shù)據(jù)更新場景。 數(shù)據(jù)讀取概率高 最近時間來自：專題![]()
； 2. 提供極致壓縮率，PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負(fù)擔(dān)； 3. ServerlessSpark，標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，無開發(fā)障礙； 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫，配合BI提供亞秒級查詢響應(yīng)。 典型應(yīng)用場景： 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理；2. 歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析•Ad-hoc即席查詢場景。 文中課程來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與管理 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與管理 時間：2020-12-14 10:35:08 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述：各種數(shù)據(jù)庫對象的主要概念，如何創(chuàng)建與管理這些數(shù)據(jù)庫對象，給并給出部分設(shè)計(jì)原則。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級分布式來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫高級特性 數(shù)據(jù)庫高級特性 時間：2020-12-14 14:48:34 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要介紹了GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫的高級特性，重點(diǎn)包括SQL on anywhere、全文檢索以及PostGIS E來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫集群管理 數(shù)據(jù)庫集群管理 時間：2020-12-11 10:05:49 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述如何對GaussDB(DWS)集群維護(hù)管理，學(xué)習(xí)和了解集群的基本維護(hù)，如：集群重啟、集群升級等；通過GaussDB來自：百科![]()
2. DSC SQL語法遷移工具 3. GDS遷移物理數(shù)據(jù) 4. COPY遷移物理數(shù)據(jù) 5. ETL工具 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙來自：百科![]()
于聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)，報(bào)告和分析，對于大量數(shù)據(jù)的讀（一般是復(fù)雜的只讀類型查詢）支持不足。GaussDB(DWS)利用多節(jié)點(diǎn)的規(guī)模和資源并使用各種優(yōu)化法（列存，向量引擎，分布式框架等），專注于聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP），為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對大型數(shù)據(jù)集的分析及報(bào)告工作負(fù)荷提供了數(shù)量級改善。來自：百科
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