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高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离（DWS 3.0）：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 War
使用外表功能实现GaussDB(DWS)集群间数据迁移 大数据融合分析场景下，支持同一区域内的多套GaussDB(DWS)集群之间的数据互通互访，本实践将演示通过Foreign Table方式从远端DWS导入数据到本地端DWS。 本实践演示过程为：以gsql作为数据库客户端，gs
数据仓库服务是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库
升数据可靠性。 大数据融合分析 随着信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力用户实现预测性分析的关键要素。 图2 大数据融合分析 优势 统一分析入口
Join 也称作“融合连接”，是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 因为Merge join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多，因此通常情况下执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge
Join 也称作“融合连接”，是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 因为Merge join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多，因此通常情况下执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge
参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on enable_mergejoin 参数说明：控制优化器对融合连接规划类型的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：off enable_nestloop
控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化器对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化器对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化器对索引扫描规划类型的使用。 enable_indexonlyscan=on
on Hadoop 导入MRS-Hive数据源 创建数据仓库集群GaussDB(DWS)，并导入MRS的Hive数据，实现跨集群进行大数据融合分析。 1.5h 二次开发 使用Java进行二次开发 使用JDBC驱动连接GaussDB(DWS)进行二次开发，熟悉简单的适配DWS的Java开发用例。
控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化器对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化器对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化器对索引扫描规划类型的使用。 enable_indexonlyscan=on
控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化器对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化器对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化器对索引扫描规划类型的使用。 enable_indexonlyscan=on
方法。 GaussDB(DWS)支持通过GDS外表将TXT、CSV和FIXED格式的数据导入到集群进行查询。 导入远端DWS数据源 大数据融合分析场景下，支持同一区域内的多套GaussDB(DWS)集群之间的数据互通互访，本实践将演示通过Foreign Table方式从远端DWS导入数据到本端DWS。
供有竞争力的解决方案。 DWS提供存算一体（DWS 2.0）、存算分离（DWS 3.0）多种产品形态，围绕企业级内核、实时分析、协同计算、融合分析、云原生五大方向构筑业界第一数据仓库。详情请参见数据仓库类型。 存算一体（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展
同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 实时数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 实时数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 实时入库+分析混合业务，上游数据实时入库+数据入库后实时高效查
同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 实时数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 实时数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 实时入库+分析混合业务，上游数据实时入库+数据入库后实时高效查
同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 实时数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 实时数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 实时入库+分析混合业务，上游数据实时入库+数据入库后实时高效查
大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。 湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。湖里的“显性
新增函数pgxc_get_cstore_dirty_ratio，用于获取目标表的CU、Delta以及CUDesc的脏页率(仅支持hstore_opt)。 【融合统一】 一键湖仓：通过create external schema直接对接HiveMetaStore元数据，避免复杂的create foreign
Join 归并连接或融合连接，是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 因为Merge join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多，因此通常情况下执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge
Join 归并连接或融合连接，是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 因为Merge Join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多，因此通常情况下执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge
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