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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拉鏈表sql 內(nèi)容精選 換一換
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用戶在創(chuàng)建好 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 集群后使用psycopg2第三方庫(kù)連接到集群，則可以使用Python訪問 GaussDB (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)連來自：專題。 圖3 SQL列表 步驟7 登錄當(dāng)前實(shí)例，選擇 數(shù)據(jù)管理 控制臺(tái)的“庫(kù)管理”頁(yè)簽。并選擇步驟6中的數(shù)據(jù)庫(kù)名稱。單擊“查看表詳情”。檢查表格中索引數(shù)量、數(shù)據(jù)容量等信息 圖4 查看表詳情 步驟8 （舉例）確認(rèn)是索引問題后，單擊“修改表”，增加索引。返回表管理頁(yè)簽，單擊SQL查詢進(jìn)行重試即可。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拉鏈表sql 相關(guān)內(nèi)容
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式數(shù)據(jù)兼容，理論上，導(dǎo)入表數(shù)據(jù)也是可行的。 異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，一般需要第三方軟件，通過 數(shù)據(jù)復(fù)制 的方式來實(shí)現(xiàn)。比如，先使用工具從Oracle中，以文本的格式導(dǎo)出表記錄，然后利用Load語(yǔ)句導(dǎo)入到 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS支持的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎。 免費(fèi)的MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例遷移中，大量binlog文件導(dǎo)致數(shù)據(jù)盤空間不足？來自：專題【數(shù)據(jù)更新難】：數(shù)據(jù)使用寬表存儲(chǔ)，維度數(shù)據(jù)變化需要更新整個(gè)寬表，工作量大。 華為云方案： ES+DWS大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)； 利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開發(fā)分析應(yīng)用來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拉鏈表sql 更多內(nèi)容
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分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開發(fā)人力，開發(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，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型來自：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)特性比較來自：百科![]()
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。來自：專題![]()
可以使用DRS遷移功能，將本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)備份恢復(fù)到云上數(shù)據(jù)庫(kù)。具體請(qǐng)參見入云遷移。 更多備份恢復(fù)方案，請(qǐng)參見恢復(fù)方案概覽。 RDS for MySQL是否支持表級(jí)備份到指定 OBS ？ RDS for MySQL暫不支持表級(jí)備份到指定OBS。 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS支持全量備份和增量備份（Binlog備份），無論是全量備份還是增量備份，都存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)上。來自：專題![]()
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題。例如oracle來自：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)一分析來自：百科![]()
查詢性能相比原有數(shù)據(jù)庫(kù)提升數(shù)十倍； 標(biāo)準(zhǔn)SQL，業(yè)務(wù)平滑遷移。 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)合來自：百科![]()
。 工具-表診斷 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS提供了集群中數(shù)據(jù)表關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與診斷工具。其中包括：表傾斜率、表臟頁(yè)率和DDL審核。其中DDL審核是SQL審核范疇，其結(jié)果也可作為性能問題定位的參考數(shù)據(jù)之一。 負(fù)荷分析 負(fù)荷分析工具為數(shù)據(jù)庫(kù)提供性能數(shù)據(jù)收集和分析，用戶可通過創(chuàng)建負(fù)荷信息來自：專題![]()
在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)新的空白表。 CREATE VIEW 創(chuàng)建一個(gè)視圖。視圖就像一個(gè)窗口，透過它可以看到數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶感興趣的數(shù)據(jù)及變化。 ALTER DATABASE 修改數(shù)據(jù)庫(kù)的屬性，包括它的名稱、所有者、連接數(shù)限制、對(duì)象隔離屬性等。 ALTER TABLE 修改表，包括修改表的定義、重命名表、重命來自：專題![]()
GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持TeraData、Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Greenplum、Impala等常用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的平滑遷移。 2. 兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB(DWS)支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)，兼容Oracle的部分語(yǔ)法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，來自：百科![]()
。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)方法來自：百科![]()
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)。來自：百科
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