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数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形
计算子集群函数 pv_compute_pool_workload() 描述：返回计算子集群当前的负载状态。 返回类型：void 示例： 1 2 3 4 5 6 SELECT * from pv_compute_pool_workload(); nodename | rpinuse
计算子集群函数 pv_compute_pool_workload() 描述：返回计算子集群当前的负载状态。 返回类型：void 示例： SELECT * from pv_compute_pool_workload(); nodename | rpinuse | maxrp |
导入数据最佳实践 从OBS并行导入数据 将导入数据拆分为多个文件 导入大数据量的数据时，通常需要较长的时间及耗费较多的计算资源。 从OBS上导入数据时，如下方法可以提升导入性能：将数据文件存储到OBS前，尽可能均匀地将文件切分成多个，文件的数量为DN的整数倍更适合。 在导入前后验证数据文件
由浅入深，带您玩转DWS 01 了解 了解华为云数据仓库服务的产品架构、功能和应用场景，有助于您更准确地匹配实际业务，让数据分析变得更简单、更方便。 产品介绍 什么是数据仓库服务 产品功能 应用场景 如何访问DWS 一张图了解DWS 技术指标 MySQL、TD和Oracle语法差异 与PostgreSQL差异
集群磁盘扩容 升级集群 仅8.1.1.300及以上版本集群支持 缩容集群 当用户需要的计算或者存储资源冗余超出业务需求时，可在管理控制台对已有集群进行缩容操作，以便充分利用GaussDB(DWS) 提供的计算资源和存储资源。 发布区域：全部 缩容集群 导入数据 GaussDB(DWS)提供
普通的聚集函数只能用来计算一行内的结果，或者把所有行聚集成一行结果。而窗口函数可以跨行计算，并且把结果填到每一行中。 通过查询筛选出的行的某些部分，窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能，所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行，并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。
上。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并且集群可以随时删除，但计算性能取决于OBS访问性能，相对HDFS有所下降，建议在数据计算不频繁场景下使用。 数据存储在HDFS：数据存储和计算不分离，集群成本较高，计算性能高，但存储量受磁盘空间限制，删
仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性伸缩，极致性价比，采用多逻辑集群（Virtual Warehouse，以下简称VW）共享存储技术，实现不同负载的计算隔离和并发扩展，适用于OLAP分析场景。 GaussDB(DWS)数仓之间暂
原始数据大小 1280 bytes HLL在计算速度和所占存储空间上都占优势。在时间复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上， Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进
anager和enable_perm_space为开启状态。 在大集群大数据量业务场景下进行全库各表所占磁盘空间倾斜率分析时，PGXC_WLM_TABLE_DISTRIBUTION_SKEWNESS视图的查询性能优于gs_table_distribution()函数和PGXC_G
出ORC和PARQUET格式数据到HDFS或者OBS上。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并且集群可以随时删除，但计算性能取决于OBS访问性能，相对HDFS有所下降，建议在数据计算不频繁场景下使用。 数据存储在HDFS：数据存储和计算不分离，
PG_LARGEOBJECT_METADATA PG_LARGEOBJECT_METADATA系统表存储与大数据相关的元数据。实际的大对象数据存储在PG_LARGEOBJECT里。 表1 PG_LARGEOBJECT_METADATA字段 名字 类型 引用 描述 oid oid -
Incrementals。用来管理Hadoop大数据体系下存储在DFS上大型分析数据集。 Hudi不是单纯的数据格式，而是一套数据访问方法（类似GaussDB(DWS)存储的access层），在Apache Hudi 0.9版本，大数据的Spark，Flink等组件都单独实现各自客户端。Hudi的逻辑存储如下图所示：
原始数据大小 1280 bytes HLL在计算速度和所占存储空间上都占优势。在时间复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上， Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进
PG_LARGEOBJECT_METADATA PG_LARGEOBJECT_METADATA系统表存储与大数据相关的元数据。实际的大对象数据存储在PG_LARGEOBJECT里。 表1 PG_LARGEOBJECT_METADATA字段 名字 类型 引用 描述 oid oid -
实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为金融、教育、移动互联网、O2O（Online
TABLE对象设计规范（重点） 规则2.9 创建表时必须选择正确的分布方式和分布列 违反规范的影响： 分布式和分布列选择错误，导致表数据存储倾斜，访问性能下降，严重情况会触发存储和计算资源过载。 方案建议： 创建表时通过DISTRIBUTE BY显式指定分布方式和分布列，分布列选择原则如下表所示。 表1 分布列选择原则
WAL日志段文件数量。每个日志文件大小为16MB。 参数类型：SIGHUP 取值范围：整型，最小值为1。 默认值：64 提升此参数可加快大数据的导入速度，但需要结合checkpoint_timeout、shared_buffers这两个参数统一考虑。这个参数同时影响WAL日志段文
步骤1：创建初始表并加装样例数据 支持区域 当前已上传OBS数据的区域如表1所示。 表1 区域和OBS桶名 区域 OBS桶名 华北-北京一 dws-demo-cn-north-1 华北-北京二 dws-demo-cn-north-2 华北-北京四 dws-demo-cn-north-4 华北-乌兰察布一 dws-demo-cn-north-9
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