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GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 時(shí)間：2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 統(tǒng)一分析入口：以GaussDB(DWS)的SQL作來自：百科來自：百科
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GaussDB(DWS)的易使用體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的易使用體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:16:19 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，易使用，體現(xiàn)在如下的方面： 一站式可視化便捷管理：通過使用GaussDB(DWS)管理控制臺(tái)，完成來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 公有云GaussDB(DWS) 和公有云RDS對(duì)比 公有云GaussDB(DWS) 和公有云RDS對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:50:21 公有云GaussDB(DWS)和公有云RDS都讓您能夠在云中運(yùn)行傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，同時(shí)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)庫管理負(fù)載。您可來自：百科![]()
冷熱 數(shù)據(jù)管理 優(yōu)秀實(shí)踐 分區(qū)自動(dòng)管理優(yōu)秀實(shí)踐 導(dǎo)入數(shù)據(jù)最佳實(shí)踐 GaussDB(DWS)產(chǎn)品詳情 GaussDB(DWS)產(chǎn)品介紹 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) 集群管理指南 如何使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)開發(fā)指南 如何查詢和維護(hù)數(shù)據(jù)倉庫所需的信息 更多精選文章推薦來自：專題![]()
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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(chǎng)景。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 時(shí)間：2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)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(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的有效技術(shù)，是由一批數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合，這些數(shù)據(jù)被存放在結(jié)構(gòu)化來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫：IoT、互聯(lián)來自：百科![]()
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![]()
ussDB(DWS) 寫入數(shù)據(jù)時(shí)GaussDB(DWS) 會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，而在用戶查詢數(shù)據(jù)時(shí)GaussDB(DWS) 會(huì)將數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行解密后再將結(jié)果返回給用戶。 使用KMS服務(wù)加密GaussDB(DWS) 數(shù)據(jù)庫 當(dāng)選擇KMS（密鑰管理服務(wù)）對(duì)GaussDB(DWS)進(jìn)行密鑰管來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間：2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)：來自：百科![]()
表盤上圖表使用的數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)倉庫當(dāng)中通過查詢實(shí)時(shí)提取出來的。很多商業(yè)智能系統(tǒng)都在一定程度上提供儀表盤的功能。 探索式和交互式數(shù)據(jù)分析 探索式數(shù)據(jù)分析是一種用來分析總結(jié)數(shù)據(jù)特征屬性的方法，一般來說都是和數(shù)據(jù)可視化結(jié)合在一起發(fā)揮作用。數(shù)據(jù)探索人員可以預(yù)先假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)模型，然后用統(tǒng)計(jì)來自：百科![]()
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(duì)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)方法來自：百科![]()
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。 課程簡(jiǎn)介 介紹數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS服務(wù)，并通過實(shí)踐學(xué)習(xí)如何使用DWS。 課程目標(biāo) 了解DWS的發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS功能特性，掌握DWS基本應(yīng)用操作。 課程大綱 第1章 什么是數(shù)據(jù)倉庫 第2章 DWS全景研討 第3章 DWS解決方案探討 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科![]()
Lanuage），即結(jié)構(gòu)化查詢語言，是關(guān)系數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)語言，SQL是一種通用的、功能極強(qiáng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫語言。廣泛應(yīng)用于存取，查詢，升級(jí)，和管理相關(guān)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它可以分為數(shù)據(jù)定義語言（DDL），數(shù)據(jù)操縱語言（DML）和數(shù)據(jù)控制語言（DCL）。數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）支持SQL2003，兼容來自：百科![]()
SQL作業(yè)的開發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 汽車駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS PostgreSQL來自：專題
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