Huawei Cloudのウェブサイトを開いて、アカウントを作成します。

標準的なデータウェアハウス、ハイブリッドデータウェアハウス、ストリームデータウェアハウスのいずれかを選択し、分析シナリオとサービスの規模に基づいてデータストレージ容量を選択します。単一障害点（SPOF）を回避するには、Elastic Load Balance (ELB)を使用する必要があります。

JDBC (Java Database Connectivity)やODBC (Open Database Connectivity)など、SQLクライアントツールまたはサードパーティードライバを使用して、クラスターに接続し、クラスター内のデータベースにアクセスすることができます。

OBSおよびGDS外部テーブル、CDM、DRS、DLIリアルタイムインポートなどのさまざまなインポートツールおよびメソッドを使用し、リモートMRSデータソースにアクセスして、メタデータをエクスポートおよびインポートし、DSCを使用してSQLスクリプトを移行することで、複数のデータソースからデータをインポートできます。

データをインポートした後、SQLコマンドを実行して、さまざまなサービスシナリオでデータを分析します。

Oracleでの移行、MySQLのリアルタイム同期、GaussDB(DWS)へのKafkaのリアルタイム書き込み。

このセクションでは、テーブル構造の設計を通じて（たとえば、テーブルのストレージモード、圧縮レベル、分散モード、分散列、パーティション化されたテーブル、ローカルクラスタリングを設定して）、GaussDB(DWS)でテーブルのパフォーマンスを最適化する方法について説明します。

SQLステートメントの最適化により、引き続き正確な結果を取得しつつ、より迅速にデータベースでSQLステートメントを実行することが可能になります。

GaussDB(DWS)には自動パーティション管理機能が備わっており、テーブルレベルのパラメータの期間とTTLを設定し、自動パーティション管理を有効にすることができます。これにより、自動で新規のパーティションが作成され、期限切れのパーティションが削除されるため、パーティションテーブルのメンテナンスコストが減少し、クエリのパフォーマンスが高まります。

このセクションでは、サービスに最適な時系列テーブルをすばやく作成する方法と、パーティションによって時系列テーブルを管理する方法について説明します。

このセクションでは、GaussDB(DWS)のリソース管理機能を紹介します。この機能を使用すると、データ分析中に複数のユーザーのクエリジョブによって生じるパフォーマンスのボトルネックを解決し、多数のユーザーのSQLジョブを個別に処理することを実現して、リソースの消費を低減することができます。