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- oltp系統(tǒng) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 OLTP的場景有哪些 OLTP的場景有哪些 時間：2021-07-01 10:28:59 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLTP是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的主要應用 面向基本的，日常的事務處理，例如銀行儲蓄業(yè)務的存取交易，轉(zhuǎn)賬交易等。 特點 大吞吐量：大量的短在線事務（插入、更新、刪除），非?？焖俚牟樵兲幚?。來自：百科華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科
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云知識 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 時間：2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機事務處理(OLTP)：存儲/查詢業(yè)務應用中活動的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務活動； 聯(lián)機分析處理(OLAP)：存儲歷史數(shù)據(jù)以支撐復雜的分析操作，側(cè)重決策支持。來自：百科10:33:44 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLAP 聯(lián)機分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級上的匯總，聚合操作使得事務處理操作比較復雜。 特點來自：百科
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數(shù)據(jù)庫，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是專門針對聯(lián)機交易處理系統(tǒng)（OLTP系統(tǒng)）的規(guī)范，一般情況下我們也把這類系統(tǒng)稱為業(yè)務處理系統(tǒng)。幾乎所有在OLTP市場提供軟硬平臺的國外主流廠商都發(fā)布了相應的TPC-C測試結(jié)果，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，這些測試結(jié)果也在不斷刷新。來自：專題![]()
當您的數(shù)據(jù)及查詢的復雜性增加時，或者在您要防止報告和分析處理對OLTP工作負荷造成干擾時， GaussDB (DWS)可提供橫向擴展能力。 您可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用GaussDB(DWS)或RDS。 表1 OLTP和OLAP特性比較 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是專門針對聯(lián)機交易處理系統(tǒng)（OLTP系統(tǒng)）的規(guī)范，一般情況下我們也把這類系統(tǒng)稱為業(yè)務處理系統(tǒng)。幾乎所有在OLTP市場提供軟硬平臺的國外主流廠商都發(fā)布了相應的TPC-C測試結(jié)果，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，這些測試結(jié)果也在不斷刷新。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是專門針對聯(lián)機交易處理系統(tǒng)（OLTP系統(tǒng)）的規(guī)范，一般情況下我們也把這類系統(tǒng)稱為業(yè)務處理系統(tǒng)。幾乎所有在OLTP市場提供軟硬平臺的國外主流廠商都發(fā)布了相應的TPC-C測試結(jié)果，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，這些測試結(jié)果也在不斷刷新。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是專門針對聯(lián)機交易處理系統(tǒng)（OLTP系統(tǒng)）的規(guī)范，一般情況下我們也把這類系統(tǒng)稱為業(yè)務處理系統(tǒng)。幾乎所有在OLTP市場提供軟硬平臺的國外主流廠商都發(fā)布了相應的TPC-C測試結(jié)果，隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，這些測試結(jié)果也在不斷刷新。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫市場總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是市場主力，占據(jù)80%以上市場空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫市場占比為7:3； 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括專用 文檔數(shù)據(jù)庫 、圖數(shù)據(jù)庫等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面向細分場景、更具針來自：百科![]()
在鯤鵬生態(tài)中是主力場景之一。數(shù)據(jù)庫總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，有企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫。針對OLTP應用場景華為推出云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL)和GaussDB(openGauss) ；OLAP場景來自：百科![]()
性能管理的目標有哪些 時間：2021-07-01 15:51:49 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應用性能管理 性能管理的目標 1.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本指標 吞吐量； 響應時間。 2.OLTP 在可接受的響應時間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資源消耗，快速通過并發(fā)共享區(qū)域，減少瓶頸制約。 3.OLAP來自：百科![]()
Spark。 適用場景： E3型：開啟超線程，同時支持OLAP和OLTP場景。 E2型：主要針對OLAP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP HANA SoH）、高性能數(shù)據(jù)庫以及分布式內(nèi)存緩存等應用。 E1型：主要支持OLTP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP HANA BWoH）、大數(shù)據(jù)處理引擎以及數(shù)據(jù)挖掘等應用。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫服務提供專業(yè)高效的服務管理控制平臺，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉庫的管理與維護，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫服務集群并開展業(yè)務。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 數(shù)據(jù)倉庫服務 數(shù)據(jù)倉庫服務基于華為 FusionInsight來自：百科![]()
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載等場景，廣泛應用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng) 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費體驗 中心]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫來自：百科![]()
2016年：華為高斯部啟動分布式OLTP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)工作 2017年：華為與招商銀行開始就GaussDB進行聯(lián)合創(chuàng)新 2017年：華為啟動了面向事務和分析混合處理的數(shù)據(jù)庫研發(fā)。 2018年3月：Gauss OLTP數(shù)據(jù)庫開始在招商銀行綜合支付交易系統(tǒng)成功上線投產(chǎn)，順利承接招商銀行來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫PostgreSQL PostgreSQL是一個開源對象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，并側(cè)重于可擴展性和標準的符合性，被業(yè)界譽為“最先進的開源數(shù)據(jù)庫”。云數(shù)據(jù)庫PostgreSQL面向企業(yè)復雜SQL處理的OLTP在線事務處理場景，支持NoSQL數(shù)據(jù)類型（JSON/XML/hstore）來自：百科![]()
GaussDB(openGauss) PostgreSQL是一個開源對象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，并側(cè)重于可擴展性和標準的符合性，被業(yè)界譽為“最先進的開源數(shù)據(jù)庫”。云數(shù)據(jù)庫PostgreSQL面向企業(yè)復雜SQL處理的OLTP在線事務處理場景，支持NoSQL數(shù)據(jù)類型（JSON/XML/hstore）來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務痛點： 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù)，耗時平均約1小時，全量掃描耗資源。 業(yè)務系統(tǒng)存儲3個月熱數(shù)據(jù)，3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進行關(guān)聯(lián)分析。 解決方案： DWS支持以外表方式訪問HDFS數(shù)據(jù)。 DWS兼容標準ANSI來自：百科
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