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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)寬表加工 內(nèi)容精選 換一換
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）。 ClickHouse提供了本地表 （Local Table）與分布式表 （Distributed Table）的概念。一張本地表等同于一份數(shù)據(jù)的分片。而分布式表本身不存儲(chǔ)任何數(shù)據(jù)，它是本地表的訪問(wèn)代理，其作用類似分庫(kù)中間件。借助分布式表，能夠代理訪問(wèn)多個(gè)數(shù)據(jù)分片，從而實(shí)現(xiàn)分布式查詢。來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)寬表加工 相關(guān)內(nèi)容
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擴(kuò)展性 開(kāi)放架構(gòu)，按需水平擴(kuò)展，容量和性能線性增長(zhǎng)； 表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù)，保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無(wú)感知； 易用性 一站式可視化集群管理，運(yùn)維便捷； SQL On OBS ，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL； 應(yīng)用開(kāi)發(fā)和遷移工具列表； 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份； 快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度；來(lái)自：百科擴(kuò)展性，基于MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)寬表加工 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計(jì)算，窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自：百科![]()
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 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ，助力企業(yè)上云來(lái)自：專題![]()
全可靠，無(wú)丟失風(fēng)險(xiǎn) 3、大容量 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB Cassandra接口具有PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，存儲(chǔ)容量秒級(jí)擴(kuò)容，對(duì)線上業(yè)務(wù)無(wú)干擾 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 場(chǎng)景描述 GeminiDB Cassandra接口既可以作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以作為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)。在廣告、歷史訂單、feeds流、來(lái)自：專題![]()
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![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 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 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科![]()
分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科![]()
如何使用NLP API 精品推薦 端到端案例，學(xué)會(huì)華為云無(wú)壓力 數(shù)據(jù)湖 治理中心 DGC 通過(guò)For Each算子批量創(chuàng)建分表遷移作業(yè) 通過(guò)For Each算子批量創(chuàng)建分表遷移作業(yè) 更多詳情 API網(wǎng)關(guān) APIG HTTP響應(yīng)頭管理插件 HTTP響應(yīng)頭管理插件 更多詳情 云速建站 CloudSite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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自：百科![]()
Pro涵蓋了整個(gè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)周期，包括事務(wù)進(jìn)程、分析、動(dòng)態(tài)模型、組件和布局等非功能操作。 5. 高精度圖表：這款軟件還增加了大量的新元素，如新元素瀏覽器，可以快速查找和使用，并驅(qū)動(dòng)模型的其他方面。它還擁有精簡(jiǎn)的圖表樣式，讓利益相關(guān)者都能輕松理解。 6. 強(qiáng)大的圖標(biāo)渲染引擎：SparxSystems Enterprise來(lái)自：專題![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程，在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自：百科![]()
分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開(kāi)發(fā)人力，開(kāi)發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight 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來(lái)自：百科![]()
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![]()
使數(shù)據(jù)更具可視化。通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表和儀表盤形式，用戶可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢(shì)，從而更準(zhǔn)確地分析情況。 節(jié)省決策時(shí)間。BI可視化系統(tǒng)可以提供即時(shí)更新的數(shù)據(jù)，迅速反映最新的業(yè)務(wù)情況，幫助用戶及時(shí)做出決策。 自助式的數(shù)據(jù)分析。BI可視化系統(tǒng)提供了用戶自定義報(bào)表和查詢數(shù)據(jù)的功能，使用戶能來(lái)自：專題![]()
支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步，支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源，全向?qū)脚渲煤凸芾?，支持?span style='color:#C7000B'>表、整庫(kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊，承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能，提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)來(lái)自：百科
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