傳統(tǒng)的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 售價(jià)昂貴,設(shè)備系統(tǒng)選型,采購(gòu)周期長(zhǎng),擴(kuò)容復(fù)雜,整體運(yùn)行成本十分高昂,因此很難為中小企業(yè)所采納。
公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì):
一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云化服務(wù),具備開(kāi)放,高效,兼容,可擴(kuò)展,易運(yùn)維等特點(diǎn)。
基于FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品內(nèi)核,以云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能力提供給公有云上的企業(yè)用戶(hù),打造云上云下一致的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用戶(hù)體驗(yàn)。
FusionInsight LibrA是具有國(guó)產(chǎn)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新一代分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。目前已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在國(guó)內(nèi)外政府,金融,運(yùn)營(yíng)商等行業(yè)和財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)當(dāng)中。該產(chǎn)品不僅兼容主流開(kāi)源Postgres系列 數(shù)據(jù)庫(kù) ,而且特別針對(duì)Oracle和Teradata的SQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼容性增強(qiáng),在很多場(chǎng)合都可以替代國(guó)外同類(lèi)型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)工程師重點(diǎn)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時(shí)也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運(yùn)作系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價(jià)的查詢(xún)優(yōu)化器,以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)所流行的一些黑科技,包括機(jī)器碼級(jí)別的向量計(jì)算,算子間和算子內(nèi)的并行,節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間并行,使用LLVM優(yōu)化編譯查詢(xún)計(jì)劃的本機(jī)代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析的性能,為用戶(hù)帶來(lái)了更好的體驗(yàn),解決了特定場(chǎng)景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。
GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用
相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門(mén)檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。
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