数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-冷热数据管理:冷热数据简介
冷热数据简介
海量大数据场景下,随着业务和数据量的不断增长,数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求,对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理,不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。
例如,在网络流量分析系统中,用户可能对最近一个月内安全事件和网络访问情况感兴趣,而很少关注几个月前的数据。针对这样的一些场景,可以将数据按照时间分为:热数据、冷数据。
冷热数据主要从数据访问频率、更新频率进行划分。
- Hot(热数据):访问、更新频率较高,未来被调用的概率较高的数据,对访问的响应时间要求很高的数据。
- Cold(冷数据):不允许更新或更新频率比较低,访问频率比较低,对访问的响应时间要求不高的数据。
用户可以定义冷热管理表,将符合规则的冷数据切换至OBS上进行存储,可以按照分区自动进行冷热数据的判断和迁移。
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