- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的全量型和增量型 內(nèi)容精選 換一換
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適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的 GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 時(shí)間:2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用,華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自:百科
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以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn),即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能,可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析來(lái)自:百科效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM 圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案,提供了簡(jiǎn)單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力,降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性,有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。在 數(shù)據(jù)治理中心 ( DataArts Studio )服務(wù)中,CDM作為其中的“數(shù)據(jù)集來(lái)自:專題
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單配置幾分鐘即可完成遷移任務(wù)開(kāi)發(fā)。 成本低:按需付費(fèi),根據(jù)使用資源量進(jìn)行計(jì)費(fèi)。無(wú)須自建專用軟硬件。 應(yīng)用場(chǎng)景 企業(yè)數(shù)據(jù)遷移到云上:使用大數(shù)據(jù)云服務(wù)的彈性和按需能力作為線下自建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的替代或備用,數(shù)據(jù)量大,全量遷移。 公有云服務(wù)間數(shù)據(jù)遷移:在華為云各類公有云服務(wù)之間遷移數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)。來(lái)自:百科代企業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析來(lái)自:百科PP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 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自:百科云知識(shí) 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)? 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)? 時(shí)間:2020-06-16 00:18:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),是指采用了關(guān)系模型來(lái)組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù),其以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù),以便于用戶理解。關(guān)系模型可以簡(jiǎn)單理解為二維表格模型,而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是由二維表及其之間的關(guān)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 磁盤增強(qiáng)型D2型 彈性云服務(wù)器 規(guī)格及使用場(chǎng)景介紹 磁盤增強(qiáng)型D2型彈性云服務(wù)器規(guī)格及使用場(chǎng)景介紹 時(shí)間:2020-03-31 16:40:22 云服務(wù)器 磁盤增強(qiáng)型D2型彈性云服務(wù)器基于KVM虛擬化平臺(tái),采用本地存儲(chǔ)設(shè)計(jì),提供高存儲(chǔ)性能和高內(nèi)網(wǎng)帶寬,適用于Hadoop來(lái)自:百科。 庫(kù)倉(cāng)一體:邏輯集群,支持一套集群容納數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn),體量龐大,需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ,以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。來(lái)自:專題MD5校驗(yàn)一致性 支持使用MD5校驗(yàn),檢查端到端文件的一致性,并輸出校驗(yàn)結(jié)果。 臟數(shù)據(jù)歸檔 支持將遷移過(guò)程中處理失敗的、被清洗過(guò)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(dú)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(lái)決定任務(wù)是否成功。 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移(Cloud來(lái)自:百科大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機(jī)事務(wù)處理為主的交易型應(yīng)用和詳單查詢業(yè)務(wù) 快速 購(gòu)買GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù) 在GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的管理控制臺(tái)購(gòu)買實(shí)例,目前,GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)支持“按需計(jì)費(fèi)”和“包年/包月”計(jì)費(fèi)方式購(gòu)買。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制相應(yīng)計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間的GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例。 GaussDB索引來(lái)自:專題實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視,提供數(shù)據(jù)智能搜索和運(yùn)營(yíng)監(jiān)控。 元 數(shù)據(jù)管理 元數(shù)據(jù)管理模塊是數(shù)據(jù)湖治理的基石,支持創(chuàng)建自定義策略的采集任務(wù),可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型,批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣來(lái)自:百科集群管理器實(shí)例Active-Standby冗余。 除此之外,GaussDB還通過(guò)全量+增量備份,打造閃回和PITR等企業(yè)級(jí)能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)按需回退、任意時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)恢復(fù),最終進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)庫(kù)的高可用。 第五個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是跨AZ/Region容災(zāi)技術(shù)帶來(lái)的高可用 首先是集群內(nèi)高可用,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)不丟失和業(yè)務(wù)秒級(jí)中來(lái)自:專題
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