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- 數(shù)據(jù)倉庫歷史歸檔 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在數(shù)據(jù)庫監(jiān)控頁面展示了數(shù)據(jù)庫級別的實時資源消耗和歷史趨勢指標(biāo)。 監(jiān)控-實時查詢 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在實時查詢監(jiān)控頁面展示了當(dāng)前運(yùn)行在集群中的所有查詢和會話的實時信息。 監(jiān)控-歷史查詢 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在歷史查詢監(jiān)控頁面展示了當(dāng)前集群中的所有歷史查詢信息。 實例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在實例來自：專題華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫歷史歸檔 相關(guān)內(nèi)容
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密。 MD5校驗一致性 支持使用MD5校驗，檢查端到端文件的一致性，并輸出校驗結(jié)果。 臟數(shù)據(jù)歸檔 支持將遷移過程中處理失敗的、被清洗過濾掉的、不符合字段轉(zhuǎn)換或者不符合清洗規(guī)則的數(shù)據(jù)單獨歸檔到臟數(shù)據(jù)日志中，便于用戶查看。并支持設(shè)置臟數(shù)據(jù)比例閾值，來決定任務(wù)是否成功。 云數(shù)據(jù)遷移 CDM來自：百科檻； 2. 提供極致壓縮率，PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負(fù)擔(dān)； 3. ServerlessSpark，標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，無開發(fā)障礙； 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫，配合BI提供亞秒級查詢響應(yīng)。 典型應(yīng)用場景： 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理；2. 歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析•Ad-hoc即席查詢場景。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫歷史歸檔 更多內(nèi)容
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系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(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)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法來自：百科![]()
[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題![]()
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OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為日志分析和公共事務(wù)分析統(tǒng)計等場景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無需擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景：PB級的數(shù)據(jù)存儲，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場景：流水審計，設(shè)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等來自：百科![]()
OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為日志分析和公共事務(wù)分析統(tǒng)計等場景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景：PB級的數(shù)據(jù)存儲，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場景：流水審計，設(shè)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等來自：專題![]()
2、120TB數(shù)據(jù)一天導(dǎo)入 高達(dá)120T容量Teleport離線數(shù)據(jù)上云，一天數(shù)據(jù)導(dǎo)入 3、0.033元/GB/月歸檔存儲 源數(shù)據(jù)和計算結(jié)果歸檔至0.033元/GB/月歸檔存儲 五、企業(yè)云盤 (網(wǎng)盤) 場景描述：OBS配合 彈性云服務(wù)器 E CS 、彈性負(fù)載均衡ELB、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDS和云來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價值。來自：百科![]()
OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 時間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
對象存儲功能名稱-存儲類別 OBS提供了標(biāo)準(zhǔn)存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公測中）四種存儲類別，滿足不同場景下客戶對存儲性能和成本的不同訴求。 OBS提供了標(biāo)準(zhǔn)存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公測中）四種存儲類別，滿足不同場景下客戶對存儲性能和成本的不同訴求。來自：專題![]()
對象存儲功能名稱-存儲類別 OBS提供了標(biāo)準(zhǔn)存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公測中）四種存儲類別，滿足不同場景下客戶對存儲性能和成本的不同訴求。 OBS提供了標(biāo)準(zhǔn)存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公測中）四種存儲類別，滿足不同場景下客戶對存儲性能和成本的不同訴求。來自：專題![]()
10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進(jìn)行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。來自：百科![]()
對象存儲功能名稱-存儲類別 OBS提供了標(biāo)準(zhǔn)存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公測中）四種存儲類別，滿足不同場景下客戶對存儲性能和成本的不同訴求。 OBS提供了標(biāo)準(zhǔn)存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公測中）四種存儲類別，滿足不同場景下客戶對存儲性能和成本的不同訴求。來自：專題![]()
析、維修記錄、售后歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行分類分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問題，指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計改善，提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢 多數(shù)據(jù)源集成 針對多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法，對產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測，挖掘須重點關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、來自：百科
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