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- td數(shù)據(jù)倉庫分區(qū)索引 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 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行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科來自：百科
- td數(shù)據(jù)倉庫分區(qū)索引 相關(guān)內(nèi)容
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少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲比較好。 索引方式 描述 唯一索引 可用于約束索引屬性值的唯一性，或者屬性組合值的唯一性。如果一個表聲明了唯一約束或者主鍵，則GaussDB自動在組成主鍵或唯一約束的字段上創(chuàng)建唯一索引（可能是多字段索引），以實現(xiàn)這些約束。目前，GaussDB只有來自：專題
- td數(shù)據(jù)倉庫分區(qū)索引 更多內(nèi)容
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查詢默認(rèn)的分區(qū)與分區(qū)邊界： 場景二：創(chuàng)建時序表（手動設(shè)置分區(qū)邊界） 1.手動指定分區(qū)邊界的起始值，設(shè)置默認(rèn)的分區(qū)邊界時間P1為“2022-05-30 16:32:45”、P2為“2022-05-31 16:56:12”，創(chuàng)建時序表： 2.查詢當(dāng)前時間： 3.查詢分區(qū)以及分區(qū)邊界： EI來自：專題![]()
GaussDB索引設(shè)計規(guī)范 · 使用數(shù)據(jù)庫索引實踐推薦的索引類型。 索引設(shè)計建議使用推薦類型，如果需要使用禁用、不推薦、限制使用的索引類型，建議聯(lián)系 GaussDB數(shù)據(jù)庫 專家進行評估。 索引類型 說明 是否推薦 主鍵/唯一索引 單列或多列主鍵/唯一索引 推薦 表達(dá)式索引 索引列為表的一來自：專題![]()
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法來自：百科![]()
[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 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助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
華為云計算 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： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。來自：百科![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題![]()
GaussDB索引 在同一個表的同一個列上建立了多個gin索引； 這些gin索引使用了不同的parser（即分隔符不同）； 在查詢中使用了該列，且執(zhí)行計劃中使用索引進行掃描； 為了避免使用不同gin索引導(dǎo)致查詢結(jié)果不同的問題，需要保證在物理表的一列上只有一個gin索引可用。 查看和修改GaussDB數(shù)據(jù)庫參數(shù)來自：專題![]()
least one partition pruning predicate on partitioned table XX.YYY API概覽 API概覽 權(quán)限管理:采集管理常用操作與系統(tǒng)權(quán)限 GaussDB(DWS)中單表查詢性能與哪些因素有關(guān)？ API概覽 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇 API概述來自：百科![]()
one partition pruning predicate on partitioned table XX.YYY API概覽 權(quán)限管理:采集管理常用操作與系統(tǒng)權(quán)限 API概覽 GaussDB(DWS)中單表查詢性能與哪些因素有關(guān)？ 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價值。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計來自：專題![]()
華為云計算 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![]()
算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。 OBS是對象存儲服務(wù)，具有高可用低成本的特點。 HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲，適合高性能基于索引查詢的場景。 4、數(shù)據(jù)融合處理 MapReduce提供多種主流計算引擎：MapReduce（批處理）、Tez（DAG模型）、來自：專題![]()
并創(chuàng)建一個新的日志段。日志文件中的消息按照其寫入的順序進行排序，并根據(jù)它們在分區(qū)中的位置進行索引。 Kafka使用ZooKeeper來維護分區(qū)和副本的狀態(tài)信息，并使用副本來提供故障轉(zhuǎn)移和高可用性。每個分區(qū)都有一個主副本和多個副本。當(dāng)主副本出現(xiàn)故障時，Kafka會從副本中選擇一個新來自：專題![]()
Hive作為一個基于HDFS和MapReduce架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫，其主要能力是通過對HQL（Hive Query Language）編譯和解析，生成并執(zhí)行相應(yīng)的MapReduce任務(wù)或者HDFS操作。 各模塊的功能說明如下： Metastore 對表，列和Partition等的元數(shù)據(jù)進行讀寫及更新操作，其下層為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。來自：專題
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- GeminiDB Cassandra 接口
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)