- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)方法 內(nèi)容精選 換一換
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以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn),即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能,可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 在整個(gè)BI系統(tǒng)中起來(lái)自:百科本文選用華為鯤鵬云服務(wù)E CS RC3實(shí)例做測(cè)試,RC3實(shí)例的處理器為兼容ARM指令集的鯤鵬920,支持2核/4核。 2.運(yùn)行環(huán)境配置和必要條件準(zhǔn)備 l Java(>=8) l Elasticsearch(5.x or 6.x) l MongoDB(>=3.6) 3.軟件的安裝步驟 方式一:直接下載軟件包進(jìn)行安裝來(lái)自:百科
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LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自:百科、Oracle和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS(MPP大規(guī)模并行處理集群) 一個(gè)DWS集群由多個(gè)在相同子網(wǎng)中的相同規(guī)格的節(jié)點(diǎn)組成,共同提供服務(wù)。集群的每個(gè)DN負(fù)責(zé)存來(lái)自:百科
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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:百科倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)所流行的一些黑科技,包括機(jī)器碼級(jí)別的向量計(jì)算,算子間和算子內(nèi)的并行,節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間并行,使用LLVM優(yōu)化編譯查詢計(jì)劃的本機(jī)代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的性能,為用戶帶來(lái)了更好的體驗(yàn),解決了特定場(chǎng)景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB (DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比來(lái)自:百科2、智能基座鯤鵬人才培養(yǎng)現(xiàn)狀和展望; 3、新工科背景下的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)課程群(鯤鵬)教學(xué)改革。 聽(tīng)眾收益: 了解新形勢(shì)下如何改革教學(xué)內(nèi)容,聚焦算力,強(qiáng)化計(jì)算思維,提升系統(tǒng)認(rèn)知,適應(yīng)端-邊-云協(xié)同的信息技術(shù)生態(tài)環(huán)境,創(chuàng)建面向產(chǎn)業(yè)需求的人才培養(yǎng)范式。 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(zhuān)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:百科已連續(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)。 華為云將來(lái)自:百科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。 華為云DWS簡(jiǎn)介 1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse來(lái)自:百科據(jù)安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ICSL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)建來(lái)自:百科。商業(yè)智能支持企業(yè)用戶的商業(yè)決策,從日常運(yùn)營(yíng)到遠(yuǎn)期戰(zhàn)略規(guī)劃。一般通過(guò)處理大量的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)用戶識(shí)別新的經(jīng)營(yíng)機(jī)會(huì),構(gòu)建市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)用戶通過(guò)商業(yè)智能系統(tǒng)收集整理商業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析,展示和傳播,進(jìn)而影響商業(yè)決策。商業(yè)智能系統(tǒng)可以提供歷史的,當(dāng)前的和預(yù)測(cè)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),通過(guò)包括來(lái)自:百科云知識(shí) 云監(jiān)控服務(wù) 支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控 服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時(shí)間:2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種: 平均值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。來(lái)自:百科
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