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- 使用數據倉庫的案例 內容精選 換一換
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GaussDB (for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 時間：2021-06-17 17:09:10 數據庫 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗來自：百科數據統一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數據處理時間； 降低開發(fā)、運維投入，成本下降50%； 解決原有系統數據查詢慢或沒結果的問題。 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、合作伙伴來自：百科
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另一方面如果鎖住了多張表，又會阻擋數據庫表單更新的事務，造成業(yè)務的延時甚至中斷。 解決方案 數據倉庫 主要適用于企業(yè)數據的關聯和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數據背后的商業(yè)情報供決策者參考。這里的數據發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數據聚合和關聯的復雜查詢。 使用數據倉庫，通過某個數據轉換（ETL）的過程，業(yè)務運營數來自：百科統產生的。批量數據處理系統一般對計算資源要求較多，對響應時延的要求較低，一般都選擇在業(yè)務系統不那么繁忙的夜間運行。 在數據時代，數據倉庫的應用范圍也更加的寬廣。通過數據快速靈活地調整商業(yè)決策也越來越受到廣大企業(yè)用戶的認可，并把它應用到自己的生產服務過程當中。我們每天都在使用的手機來自：百科
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GaussDB(for Cassandra)在工業(yè)制造中使用的案例 GaussDB(for Cassandra)在工業(yè)制造中使用的案例 時間：2021-06-17 17:07:31 數據庫 GaussDB(for Cassandra)在工業(yè)制造中使用的案例如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實來自：百科![]()
安全可靠的在線數據倉庫服務，為用戶提供海量數據的存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數據孤島，實現數據綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點： 【數據分散】：現有業(yè)務系統部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統一分析； 【數據量大】：數據量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務來自：百科![]()
ght LibrA企業(yè)級數據倉庫內核，提供即開即用、可擴展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來自：百科![]()
利用DWS進行數據清洗加工，支持數據更新； 利用DWS的標準SQL實現數據復雜關聯查詢。 客戶價值： 數據處理耗時從1天降至3個小時； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應用，同時將可分析維度從2-3個擴展為5-10個，擴充業(yè)務范圍； 在DWS中維護維度數據，再更新ES中數據，降低了數據更新的工作量。 文中課程來自：百科![]()
按需付費：DWS按實際使用量和使用時長計費。您需要支付的費率很低，只需為實際消耗的資源付費。 門檻低：您無需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的數據倉庫實例起步，以后隨時根據業(yè)務情況彈性伸縮所需資源，按需開支。 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來自：百科![]()
隨著IT、信息技術的發(fā)展和進步，數據資源已經成為企業(yè)的核心資源。整合數據資源，構建大數據平臺，發(fā)現數據價值，成為企業(yè)經營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數據中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現預測性分析的關鍵要素。 圖2大數據融合分析 優(yōu)勢 統一分析入口 以DWS的SQL作為上層應用的統一入來自：百科![]()
調用接口前，您需要提前獲取到地區(qū)和終端節(jié)點，即下文中的Endpoint值。 最佳實踐 本實踐使用DRS的實時同步功能將本地Oracle數據庫實時遷移至華為云GaussDB。通過全量+增量同步，實現源數據庫Oracle和目標數據庫GaussDB的數據長期同步。 總體性能調優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調優(yōu)思路為性來自：專題![]()
通過遷移案例了解軟件遷移的思路和方法 課程大綱 第1章 加速庫遷移案例：ShengBTE 第2章 Maven構建遷移案例：Nifi 第3章 Python遷移案例：Pandas，OpenCV-Python 第4章 金融行業(yè)伙伴案例 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。數字化成功的關鍵來自：百科![]()
6、上線實驗室案例 實驗室案例信息維護完成以后，需要上線才能被專業(yè)課選擇使用，點擊案例詳細頁面右上角的狀態(tài)按鈕，切換狀態(tài)為上線。 7、刪除實驗室案例 草稿狀態(tài)下的實驗室案例可以刪除，如果案例已經被專業(yè)課引用并且創(chuàng)建了云課堂，那么已存在的課堂不會受到刪除案例的印象，刪除案例是會有警告提示。來自：云商店![]()
階段管理包括了階段信息的管理、階段資料的管理、階段成果物管理。 8、微任務管理 微任務管理包括了微任務信息的管理、微任務資料的管理。 9、刪除案例 未發(fā)布的案例可以刪除，案例刪除以后，用這個案例的實訓都將收到影響，所以刪除案例需要二次確認。 10、導出案例 導出案例可以是選擇導出到共來自：云商店![]()
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在結構化的數據表里。數據表之間相互關聯，反映客觀事物間的本質聯系。數據庫能有效地幫助一個組織或企業(yè)科學地管理各類信息資源。 數據倉庫和數據庫的主要區(qū)別： 1、數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。 2、數據庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。 3、數來自：百科
