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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)品分析 內(nèi)容精選 換一換
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在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián)，反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫(kù)能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來(lái)自：百科ata的SQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼容性增強(qiáng)，在很多場(chǎng)合都可以替代國(guó)外同類(lèi)型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)工程師重點(diǎn)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時(shí)也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運(yùn)作系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價(jià)的查詢優(yōu)化器，以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)所流行的一些黑來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)品分析 相關(guān)內(nèi)容
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另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)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(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)來(lái)自：百科產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003，同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)，為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái)，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理和維護(hù)，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開(kāi)展業(yè)務(wù)。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)品分析 更多內(nèi)容
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連續(xù)兩年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，性價(jià)比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) GaussDB(for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-17 16:47:49 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)具有存算分離、極致可用、海量存儲(chǔ)等特點(diǎn)。 存算分離：存儲(chǔ)層采用DFV高性能來(lái)自：百科![]()
通過(guò)云硬盤(pán)服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并通過(guò)云硬盤(pán)備份服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)。 云監(jiān)控 是保持 彈性云服務(wù)器 可靠性、可用性和性能的重要部分，通過(guò)云監(jiān)控，用戶可以觀察彈性云服務(wù)器資源。 云備份（Cloud Backup and Recovery，CBR）提供對(duì)云硬盤(pán)和彈性云服務(wù)器的備份保護(hù)服務(wù)，支持基于快照技術(shù)的備份服務(wù)，并支持利用備份數(shù)據(jù)恢復(fù)服務(wù)器和磁盤(pán)的數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科![]()
庫(kù)，可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 。基于華為GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息是面向主題的、集成化的、穩(wěn)定的、隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，用以支持管理決策的過(guò)程。 數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源，并整合到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。來(lái)自：百科![]()
全和用戶隱私的要求，并在以上各行業(yè)被廣泛地被使用。公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)還獲得了如下安全認(rèn)證： 網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)驗(yàn)室I CS L的認(rèn)證：該認(rèn)證是遵從英國(guó)當(dāng)局頒布的網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)設(shè)立的。 隱私和安全管理當(dāng)局PSA的官方認(rèn)證：該認(rèn)證滿足歐盟對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私的要求。 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)構(gòu)建在公來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自：百科![]()
員可以預(yù)先假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)模型，然后用統(tǒng)計(jì)的方法去驗(yàn)證或發(fā)現(xiàn)待探索的數(shù)據(jù)是否符合該模型或者假設(shè)。如果該假設(shè)成立，那么在此基礎(chǔ)上再去檢驗(yàn)新的數(shù)據(jù)集或者進(jìn)一步提煉假設(shè)的模型，讓其更接近最終的分析結(jié)果。探索式數(shù)據(jù)分析是一個(gè)對(duì)假設(shè)的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和收斂的過(guò)程。探索式數(shù)據(jù)處理被廣泛地應(yīng)用在金融，來(lái)自：百科![]()
華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供一站式針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)/OT數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供數(shù)據(jù)管道以及針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)典型質(zhì)量問(wèn)題的各種清洗算子，簡(jiǎn)單拖拽即可完成對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力，將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模，規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語(yǔ)義接口；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎，滿足毫秒級(jí)實(shí)時(shí)處理性能要求來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 云專線產(chǎn)品架構(gòu)的主要內(nèi)容 云專線產(chǎn)品架構(gòu)的主要內(nèi)容 時(shí)間：2021-07-02 19:11:04 云專線 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云專線服務(wù)主要包括物理連接、虛擬網(wǎng)關(guān)、虛擬接口三個(gè)組成部分。 物理專線將用戶的本地?cái)?shù)據(jù)中心接入公有云接入點(diǎn)，建立專線連接。虛擬網(wǎng)關(guān)綁定用戶需要訪問(wèn)的虛擬私有云，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析的重點(diǎn)是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過(guò)程，切忌想當(dāng)然，對(duì)用戶的想法進(jìn)行猜想和假設(shè)，如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn)： 1來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程 更多來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒(méi)做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來(lái)自：百科![]()
本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑，掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和華為云DWS。 2、全面介紹DWS的基本功能與操作，展示DWS的console等管理功能。來(lái)自：百科![]()
為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自：百科![]()
定義：盡可能地將實(shí)例均勻的分布在不同的可用區(qū)中，來(lái)降低電力、網(wǎng)絡(luò)等可能出現(xiàn)的故障對(duì)整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。 區(qū)域指彈性云服務(wù)器云主機(jī)所在的物理位置。每個(gè)區(qū)域包含許多不同的稱為“可用區(qū)”的位置，即在同一區(qū)域下，電力、網(wǎng)絡(luò)隔離的物理區(qū)域，可用區(qū)之間內(nèi)網(wǎng)互通，不同可用區(qū)之間物理隔離。每個(gè)可用區(qū)都被設(shè)計(jì)來(lái)自：百科![]()
出空閑的空間，但不影響SQL的執(zhí)行。 2、effective_cache_size 作用：設(shè)置節(jié)點(diǎn)優(yōu)化器在一次單一的查詢中可用的磁盤(pán)緩沖區(qū)的有效大小。設(shè)置這個(gè)參數(shù)，還要考慮的共享緩沖區(qū)以及內(nèi)核的磁盤(pán)緩沖區(qū)。另外，還要考慮預(yù)計(jì)的在不同表之間的并發(fā)查詢數(shù)目，因?yàn)樗鼈儗⒐蚕砜捎?span style='color:#C7000B'>的空間。來(lái)自：專題
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