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- 單事務多事務建模數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 7天玩轉(zhuǎn) 數(shù)據(jù)倉庫 （DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 時間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester，并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機構(gòu)對華為云數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse Service，簡稱DWS）的一致肯定和高度評價。來自：百科為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS) ？ 免費體驗 應用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科
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大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機事務處理為主的交易型應用，如政務、金融、電商、O2O、電信CRM/計費等，服務能力支持高擴展、彈性擴縮，應用可按需選擇不同的部署規(guī)模。 詳單查詢 具備PB級數(shù)據(jù)負載能力，通過內(nèi)存分析技術(shù)滿足海量數(shù)據(jù)邊入庫邊查詢要求，適用于安全、電信、金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的詳單查詢業(yè)務。 權(quán)限管理來自：專題支持企業(yè)級混合負載和豐富的企業(yè)級特性，在長事務、超復雜SQL等場景下性能卓越，可以很好的滿足ERP/CRM復雜的業(yè)務模型。 優(yōu)勢 開放生態(tài)：支持線下主備開源版本，支持線上托管型主備實例和分布式實例，不鎖定用戶，擁有開放生態(tài)； 靈活管理：支持多租戶資源管理方案，靈活管理應用用戶； 企來自：專題
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。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務保駕護航。 交易型事務處理性能領(lǐng)先 通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。來自：專題![]()
。具備企業(yè)級復雜事務混合負載能力，同時支持分布式事務，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫怎么連接，怎么創(chuàng)庫創(chuàng)表？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復雜事務混合負載能力，同時來自：專題![]()
支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫增量遷移、HBase/CloudTable增量遷移，以及使用Where條件配合時間變量函數(shù)實現(xiàn)增量數(shù)據(jù)遷移。 事務模式遷移 支持當 CDM 作業(yè)執(zhí)行失敗時，將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)開始之前的狀態(tài)，自動清理目的表中的數(shù)據(jù)。 字段轉(zhuǎn)換 支持去隱私、字符串操作、日期操作等常用字段的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。來自：百科![]()
GaussDB產(chǎn)品優(yōu)勢 高安全、健全的工具與服務化能力、全棧自研、開源生態(tài) GaussDB應用場景 大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機事務處理為主的交易型應用和詳單查詢業(yè)務 【More】云數(shù)據(jù)庫GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB幫助文檔，點擊了解更多 云數(shù)據(jù)庫GaussDB精選文章推薦來自：專題![]()
。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務保駕護航。 交易型事務處理性能領(lǐng)先 通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。來自：專題![]()
業(yè)級復雜事務混合負載能力，同時支持分布式事務，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+的擴展能力，PB級海量存儲。 GaussDB產(chǎn)品優(yōu)勢 高安全、健全的工具與服務化能力、全棧自研、開源生態(tài) GaussDB應用場景 大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機事務處理為主的交易型應用和詳單查詢業(yè)務來自：專題![]()
大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機事務處理為主的交易型應用，如政務、金融、電商、O2O、電信CRM/計費等，服務能力支持高擴展、彈性擴縮，應用可按需選擇不同的部署規(guī)模。 詳單查詢 具備PB級數(shù)據(jù)負載能力，通過內(nèi)存分析技術(shù)滿足海量數(shù)據(jù)邊入庫邊查詢要求，適用于安全、電信、金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的詳單查詢業(yè)務。 計費項來自：專題![]()
。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務保駕護航。 交易型事務處理性能領(lǐng)先 通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。來自：專題![]()
。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務保駕護航。 交易型事務處理性能領(lǐng)先 通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。來自：專題![]()
沒有相關(guān)專業(yè)知識和經(jīng)驗，用戶難于區(qū)分這兩類軟件，往往會作出錯誤的選擇。 OA，側(cè)重于行政管理，通過表單定制功能把紙質(zhì)單據(jù)以及表格搬到線上，并通過工作流技術(shù)，把各種基于表單的行政事務自動流轉(zhuǎn)于相關(guān)管理人員。OA軟件還是一個 知識管理 門戶，把文件共享服務器搬到線上知識庫，幫助用戶快速獲取工作相關(guān)的各種文檔。來自：百科![]()
大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機事務處理為主的交易型應用，如政務、金融、電商、O2O、電信CRM/計費等，服務能力支持高擴展、彈性擴縮，應用可按需選擇不同的部署規(guī)模。 詳單查詢 具備PB級數(shù)據(jù)負載能力，通過內(nèi)存分析技術(shù)滿足海量數(shù)據(jù)邊入庫邊查詢要求，適用于安全、電信、金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的詳單查詢業(yè)務。 常用概念來自：專題![]()
快速升級，降低版本升級對業(yè)務的影響度； 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(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、多模分析和實時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時來自：百科![]()
華為云計算 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。因為MPP架構(gòu)的可來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務 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)綜合分析案例來自：百科![]()
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