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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中操作型數(shù)據(jù)更新 內(nèi)容精選 換一換
  • 。 增強(qiáng)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)起到了支柱的角色,更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT(Internet of things)、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O(Online to Offline)等行業(yè)提供強(qiáng)大的商業(yè)決策分析支持。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)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(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中操作型數(shù)據(jù)更新 更多內(nèi)容
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    托管的分析數(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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)的角色回收操作 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)的角色回收操作 時(shí)間:2021-05-31 10:34:39 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全 當(dāng)被授予角色的用戶無(wú)需再擁有角色包含的權(quán)限時(shí),此用戶的角色需要被及時(shí)回收。例如:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō),Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 時(shí)間:2020-11-23 10:36:42 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Date Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
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    程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)供分析計(jì)算使用。同時(shí)支持把多個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯集到一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這樣數(shù)據(jù)可以被更好地關(guān)聯(lián)和分析,從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般來(lái)說(shuō)采用了一些和標(biāo)準(zhǔn)的面向事務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)(Oracle,MS SQL Server,MySQL等)不
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間:2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份,記錄了這一時(shí)刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求通過(guò)快照對(duì)集群進(jìn)行備份和還原。
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    要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器,就可以在幾分鐘之內(nèi)獲得高性能、高可靠的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群。 您只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo),就可以輕松完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成 您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 時(shí)間:2021-03-03 11:16:30 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)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
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    到快照數(shù)據(jù)在OBS的空間使用情況。 網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)安全 GaussDB(DWS)的如下網(wǎng)絡(luò)安全部署設(shè)計(jì)使租戶之間實(shí)現(xiàn)100%的二三層網(wǎng)絡(luò)隔離,滿足政務(wù),金融用戶的高等級(jí)安全隔離需要。 GaussDB(DWS)部署在租戶專屬的云主機(jī)環(huán)境,不和任何其他租戶共享,從物理上隔絕了數(shù)據(jù)因?yàn)橛?jì)算資源共享而被泄露的可能性。
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    程師的好幫手。 批量數(shù)據(jù)處理 批量數(shù)據(jù)處理是處理周期性產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)的一種有效途徑。在很多業(yè)務(wù)系統(tǒng),周期性的(小時(shí),天,周)數(shù)據(jù)會(huì)被生產(chǎn),搬遷,聚合,關(guān)聯(lián),通過(guò)多個(gè)步驟產(chǎn)生最終的數(shù)據(jù)結(jié)果集。批量數(shù)據(jù)處理一般需要?jiǎng)佑枚鄠€(gè)數(shù)據(jù)處理腳本或任務(wù)協(xié)同工作,一般都具備容錯(cuò)和重啟的功能。企
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    3、DWS支持多種客戶端與開(kāi)發(fā)接口,使得開(kāi)發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式,輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS的數(shù)據(jù)上云解決方案,讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來(lái)。 6、提供(DWS + BI)海量數(shù)據(jù)分析與可視化方案。 7、給出SQL語(yǔ)句的優(yōu)化建議,使得執(zhí)行時(shí)避免性能瓶頸。
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