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b)、(b,c)創(chuàng)建索引。 當(dāng)查詢時(shí)如果只帶有a字段上的過濾條件,一般也會利用組合索引進(jìn)行查詢。 4.不建議單表創(chuàng)建多個(gè)唯一索引。 同時(shí)維護(hù)多個(gè)唯一索引的開銷遠(yuǎn)大于維護(hù)一個(gè)多列唯一索引,如果業(yè)務(wù)邏輯上多個(gè)唯一索引,與一個(gè)多列唯一索引等價(jià),應(yīng)使用多列唯一索引。 5.組合索引字段個(gè)數(shù)不超過5個(gè)。來自:專題算引擎的要求。 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(diǎn)。 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(jì)算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、來自:專題
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CREATE INDEX 在指定的表上創(chuàng)建索引。 ALTER SCHEMA 修改模式屬性。 ALTER TABLE PARTITION 修改表分區(qū),包括增刪分區(qū)、切割分區(qū)、合成分區(qū),以及修改分區(qū)屬性等。 ALTER INDEX 用于修改現(xiàn)有索引的定義。 GaussDB (DWS)常見數(shù)據(jù)類型來自:專題華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)間:2021-03-08 15:02:51 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、來自:百科
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等。同樣,PostgreSQL也可以用許多方法擴(kuò)展,例如通過增加新的數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、操作符、聚集函數(shù)、索引方法、過程語言等。它廣泛應(yīng)用在企業(yè)數(shù)據(jù)庫、Web建站和APP,數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)、含 LBS 的導(dǎo)航應(yīng)用中。 華為云推薦: 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL-RDS for Pos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(diǎn)。 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。 數(shù)據(jù)計(jì)算 MRS 提供多種主流計(jì)算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算來自:百科
GaussDB索引 在同一個(gè)表的同一個(gè)列上建立了多個(gè)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(jì)劃中使用索引進(jìn)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(gè)gin索引可用。 查看和修改 GaussDB數(shù)據(jù)庫 參數(shù)來自:專題
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自:專題
數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS(MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。來自:專題
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(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)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(jì)來自:專題
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