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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ods層能維表數(shù)據(jù)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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le生態(tài)。 自建 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件； 租用機(jī)房，費(fèi)用高昂； 招聘專業(yè)DBA，運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS來(lái)自：百科description為快照描述，若不指定，描述為空。 認(rèn)證鑒權(quán)（Token 認(rèn)證） 調(diào)用接口支持使用Token認(rèn)證。Token在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中代表令牌（臨時(shí)）的意思，擁有Token就代表擁有某種權(quán)限。Token認(rèn)證就是在調(diào)用 GaussDB (DWS) API的時(shí)候?qū)oken加到請(qǐng)求消息頭，從而通過(guò)身份認(rèn)證，獲得操作GaussDB(DWS)來(lái)自：專題
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greSQL/Oracle生態(tài)。 自建傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 投入高：自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前期需要投入較多固定成本。 周期長(zhǎng)：自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目周期長(zhǎng)。 運(yùn)維工作量大：自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)運(yùn)維難度高，需要招聘專業(yè)運(yùn)維人員。 彈性不足：擴(kuò)容需要較長(zhǎng)部署周期，資源利用率較低，需要自行實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性架構(gòu)。來(lái)自：百科GaussDB免費(fèi) 嗎_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi) GaussDB是什么線程_GaussDB線程池_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)是什么線程 GaussDB查詢表結(jié)構(gòu)_通配符字段查詢表_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)查詢表結(jié)構(gòu) GaussDB的研發(fā)歷程_GaussDB產(chǎn)品動(dòng)態(tài)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)歷程 GaussDB性能來(lái)自：專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ods層能維表數(shù)據(jù)庫(kù) 更多內(nèi)容
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公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)： 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云化服務(wù)，具備開(kāi)放，高效，兼容，可擴(kuò)展，易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品內(nèi)核，以云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來(lái)自：百科![]()
交通卡口通行車輛分析 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。來(lái)自：專題![]()
自動(dòng)化運(yùn)維工具 自動(dòng)化運(yùn)維工具 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái)ServiceStage提供了一套自動(dòng)化運(yùn)維工具，可以幫助用戶自動(dòng)化完成常規(guī)的運(yùn)維工作，提高運(yùn)維效率，降低運(yùn)維成本。 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái)ServiceStage提供了一套自動(dòng)化運(yùn)維工具，可以幫助用戶自動(dòng)化完成常規(guī)的運(yùn)維工作，提高運(yùn)維效率，降低運(yùn)維成本。來(lái)自：專題![]()
gine等大數(shù)據(jù)組件，具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 華為云 MapReduce服務(wù) （ MRS ）提供可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，可輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、HetuEngine等大數(shù)據(jù)組件，具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 立即體驗(yàn)MRS來(lái)自：專題![]()
GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)支持通過(guò)HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至MRS，通過(guò)外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來(lái)指定導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件，利用多DN并行的方式，將數(shù)據(jù)從GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出到外部，存放在HDFS文件系統(tǒng)上，從而提高整體導(dǎo)出性能。 【查看更多詳情】 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)精選推薦來(lái)自：專題![]()
基礎(chǔ)組件服務(wù)實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)平滑伸縮，業(yè)務(wù)0感知。 安全運(yùn)維——專業(yè)云服務(wù)，一站式運(yùn)維 E CS 自建集群從采購(gòu)部署到后期運(yùn)維，全鏈路消耗大量時(shí)間和 人力成本，讓業(yè)務(wù)難以聚焦自身。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口為用戶提供全方位的專業(yè)服務(wù)： 1、輕松遷移 提供成熟的一站式遷移方案來(lái)自：專題![]()
Code的自動(dòng)化能力。 在高效運(yùn)維方面，針對(duì)全?？捎^測(cè)能力進(jìn)行了全新升級(jí)，具體表現(xiàn)為按角色分層運(yùn)維、跨層關(guān)聯(lián)分析、分鐘級(jí)定界： 分層分角色觀測(cè)，覆蓋業(yè)務(wù)、應(yīng)用、中間件和基礎(chǔ)設(shè)施4層指標(biāo)體系，超1萬(wàn)+種指標(biāo)類型；按運(yùn)維角色劃分權(quán)限和運(yùn)維視圖，支持跨層分析。 全鏈路監(jiān)控，覆蓋移動(dòng)端、來(lái)自：百科![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-24 14:33:51 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎，從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP（大規(guī)模并行處理）來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-09 17:16:09 性能調(diào)優(yōu)、運(yùn)維管理、數(shù)據(jù)遷移是數(shù)據(jù)庫(kù)DBA必要掌握的知識(shí)，本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式，期望通過(guò)學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù)，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等），實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析來(lái)自：百科![]()
PI的部署和開(kāi)放。它可以輕松應(yīng)對(duì)每秒十萬(wàn)級(jí)API的并發(fā)調(diào)用，降低50%以上的運(yùn)維成本，并提高30%以上的資源利用率。同時(shí)，APIG通過(guò)內(nèi)置華為云多年的API安全治理手段，從接入層、訪問(wèn)層、轉(zhuǎn)發(fā)層和審計(jì)層多方位保障API的安全運(yùn)行。越來(lái)越多的企業(yè)和開(kāi)發(fā)者已經(jīng)從APIG云原生網(wǎng)關(guān)中受來(lái)自：專題![]()
會(huì)將數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行解密后再將結(jié)果返回給用戶。 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)加密 行級(jí)訪問(wèn)控制 行級(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別，控制用戶只能訪問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行，保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 行級(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別，控制用戶只能訪問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行，保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。來(lái)自：專題![]()
B(DWS) ，并進(jìn)行數(shù)據(jù)表的各類操作。 psycopg2 了解詳情 使用Python第三方庫(kù)PyGreSQL連接數(shù)據(jù)庫(kù) 用戶在創(chuàng)建好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群后使用PyGreSQL第三方庫(kù)連接到集群，則可以使用Python訪問(wèn)GaussDB(DWS) ，并進(jìn)行數(shù)據(jù)表的各類操作。 PyGreSQL來(lái)自：專題![]()
。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自：百科
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