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- 數(shù)據(jù)倉庫指標(biāo)梳理 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場合使用 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場合使用 時(shí)間：2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng)，數(shù)據(jù)儀表盤，探索式和交互式數(shù)據(jù)分析，批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉庫的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫普遍的使用場景就是來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 時(shí)間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester，并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對華為云數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse Service，簡稱DWS）的一致肯定和高度評價(jià)。來自：百科為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 遷移實(shí)施的關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間 遷移實(shí)施的關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間 時(shí)間：2021-01-29 10:02:51 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性工程，稍有不慎就會帶來不可預(yù)估的重大損失。因此我們在進(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導(dǎo)、支撐云遷來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 CDN 的穩(wěn)定性和可靠性指標(biāo) CDN的穩(wěn)定性和可靠性指標(biāo) 時(shí)間：2022-07-01 17:46:29 【CDN特惠活動】 CDN是構(gòu)建在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上的智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，依靠部署在各地的邊緣服務(wù)器，通過中心平臺的負(fù)載均衡、內(nèi)容分發(fā)、調(diào)度等功能模塊，使用戶就近獲取來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 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(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時(shí)間：2021-03-05 15:02:23 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(shí)時(shí)、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![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
級、學(xué)科的課程。 知識梳理 系統(tǒng)梳理學(xué)科知識導(dǎo)圖，構(gòu)建學(xué)生知識點(diǎn)掌握情況，幫助學(xué)生更好的鞏固和學(xué)習(xí)。 進(jìn)入學(xué)習(xí)中心后，點(diǎn)擊“知識梳理”欄目，查看知識導(dǎo)圖和學(xué)科測試卷即可對所學(xué)知識內(nèi)容進(jìn)行整體的梳理和在線測評。 1、知識導(dǎo)圖：以知識思維導(dǎo)圖的方式幫助學(xué)生梳理、強(qiáng)化各學(xué)科所學(xué)知識內(nèi)容，有針對性的進(jìn)行查漏補(bǔ)缺。來自：云商店![]()
產(chǎn)生的監(jiān)控指標(biāo)和告警信息。 命名空間 SYS.VPC 監(jiān)控指標(biāo) 表1 彈性公網(wǎng)IP和帶寬支持的監(jiān)控指標(biāo) 指標(biāo) 指標(biāo)名稱 含義 取值范圍 測量對象&維度 監(jiān)控周期（原始指標(biāo)） upstream_bandwidth 出網(wǎng)帶寬 該指標(biāo)用于統(tǒng)計(jì)測試對象出云平臺的網(wǎng)絡(luò)速度（原指標(biāo)為上行帶寬）。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題![]()
才能初步定位問題，對簡單問題的排查也常常涉及多個(gè)團(tuán)隊(duì)。 架構(gòu)梳理難 在業(yè)務(wù)邏輯變得逐漸復(fù)雜以后，很難從代碼層面去梳理某個(gè)應(yīng)用依賴了哪些下游服務(wù)（數(shù)據(jù)庫、HTTP API、緩存），以及被哪些外部調(diào)用所依賴。業(yè)務(wù)邏輯的梳理、架構(gòu)的治理和容量的規(guī)劃（例如“雙十一”促銷活動的準(zhǔn)備過程中，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)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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![]()
分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長，自建數(shù)倉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)級數(shù)據(jù)倉庫，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)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(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、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自：百科![]()
才能初步定位問題，對簡單問題的排查也常常涉及多個(gè)團(tuán)隊(duì)。 架構(gòu)梳理難 在業(yè)務(wù)邏輯變得逐漸復(fù)雜以后，很難從代碼層面去梳理某個(gè)應(yīng)用依賴了哪些下游服務(wù)（數(shù)據(jù)庫、HTTP API、緩存），以及被哪些外部調(diào)用所依賴。業(yè)務(wù)邏輯的梳理、架構(gòu)的治理和容量的規(guī)劃（例如促銷活動的準(zhǔn)備過程中，需要為每個(gè)應(yīng)用準(zhǔn)備多少臺機(jī)器）也變得更加困難。來自：專題![]()
華為云計(jì)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(shí)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(shí)時(shí)、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![]()
華為云計(jì)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(shí)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(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
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