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  • 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市 內(nèi)容精選 換一換
  • 閱讀指引 總覽:無集群總覽頁 DMAX能做什么?:快速數(shù)據(jù)集成 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(tái)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(chǔ)方式):功能描述
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    SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析。 Data Studio是一款用于連接數(shù)據(jù)庫的客戶端工具,有著豐富的GUI界面,能夠管理數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫對象,編輯、運(yùn)行、調(diào)試SQL腳本,查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混
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  • 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市 相關(guān)內(nèi)容
  • 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
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    開發(fā)等操作。 資產(chǎn)集市 > 數(shù)據(jù)集:共享了數(shù)據(jù)集。 AI Gallery的數(shù)據(jù)模塊支持數(shù)據(jù)集的共享和下載。在AI Gallery的“數(shù)據(jù)”中,可以查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。也可以將自己本地的數(shù)據(jù)集發(fā)布至AI Gallery中,共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 算法:共享了算法。
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  • 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市 更多內(nèi)容
  • 集群高可用設(shè)計(jì) 第5章 數(shù)據(jù)庫高級特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ),提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分
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    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 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ? 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ?
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份、數(shù)據(jù)安全、商業(yè)智能、系統(tǒng)集成等全方位的IT解決方案。 除了Sparxsystems Enterprise Architect Pro外,云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品? 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù) 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫專家團(tuán)隊(duì)具有數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證,為客戶提供專業(yè)數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù)
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    提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù),耗時(shí)平均約1小時(shí),全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù),3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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    同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦,即保障了靈活性,又保障了時(shí)效性,更是實(shí)現(xiàn)全局數(shù)據(jù)的一致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進(jìn)一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負(fù)擔(dān)。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶提供多源數(shù)據(jù)的集成,通過數(shù)據(jù)開發(fā)編排實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的E
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    主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢,回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合,匯總,分組計(jì)算,窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報(bào)表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院
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    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    操作簡單,適用于小批量數(shù)據(jù)入庫。 使用COPY FROM STDIN導(dǎo)入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫 使用Java語言開發(fā)應(yīng)用程序時(shí),通過調(diào)用JDBC驅(qū)動(dòng)的CopyManager接口,從文件或其他數(shù)據(jù)庫向GaussDB(DWS)寫入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫直接寫入DWS的方式,具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無需落地成文件的優(yōu)勢。
    來自:專題
    分布式數(shù)據(jù)庫,其主要面向海量數(shù)據(jù)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。
    來自:百科
    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)營數(shù)字化分析平臺(tái) ,以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入:多源數(shù)據(jù)采集,打破數(shù)據(jù)孤島,形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。
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    ,其主要觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢,旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù),按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載,加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動(dòng),減少80%的數(shù)據(jù)搬遷,一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)按需支持批處理
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    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
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    MRS ”),采用“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè),加速現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構(gòu)建。 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖特點(diǎn) FusionInsight MRS云原生數(shù)據(jù)湖讓客戶在一個(gè)Lakehouse湖倉一體架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)“三湖一集市”,滿足您建設(shè)數(shù)據(jù)湖過程中快速構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái),持續(xù)演進(jìn)的需求 技術(shù)領(lǐng)先
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    intelligence)工具無縫對接,業(yè)務(wù)遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)加密,同時(shí)可與數(shù)據(jù)庫安全服務(wù)對接,保證云上數(shù)據(jù)安全。同時(shí)GaussDB(DWS)支持自動(dòng)數(shù)據(jù)全量、增量備份,提升數(shù)據(jù)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????????
    來自:百科
    goDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析; 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫,不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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)推薦等場景。
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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(gè)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(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
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