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能降低电商和物联网行业数据分区维护成本 场景介绍 对于分区列为时间的分区表，分区自动管理功能可以自动创建新分区和删除过期分区，降低分区表的维护成本，改善查询性能。为了便于查询和维护数据，用户通常使用分区列为时间的分区表来存储时间相关的数据，例如电商的订单信息、 物联网采集的实时数
式。core文件名称由字符串core以及操作系统进程ID组成。 core文件不依赖于任何平台。 Core Dump 通常在程序异常终止时，核心转储（Core Dump）、内存转储或系统转储用于记录特定时间计算机程序工作内存的状态。实际上，其它关键程序的状态经常在同一时间进行转储，
数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么？ 如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来，数据管理工具也得到了飞速的发展，大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生，如数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么，又有着怎样的联系，同时，对应的
基本概念 GaussDB(DWS)的管理概念 集群 表示由多个节点组成的服务器群组。GaussDB(DWS)以集群为单位进行组织，一个GaussDB(DWS)集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务。 节点 每个GaussDB(DWS)集群部署节点取值范围为3~2
Turbo引擎提升数据查询性能 使用GaussDB(DWS)冷热数据切换功能降低业务成本 使用GaussDB(DWS)分区自动管理功能降低电商和物联网行业数据分区维护成本 使用GaussDB(DWS)视图重建功能实现视图解耦以提升开发效率 HStore表使用优秀实践 GIN索引使用实践 实现数据列的加解密
系统表和系统视图概述 系统表是GaussDB(DWS)存放结构元数据，是GaussDB(DWS)数据库系统运行控制信息的来源，也是数据库系统的核心组成部分。系统表包含集群安装信息以及GaussDB(DWS)上运行的各种查询和进程的信息。可以通过查询系统表来收集有关数据库的信息。 系统
实现数据列的加解密 数据加密作为有效防止未授权访问和防护数据泄露的技术，在各种信息系统中广泛使用。作为信息系统的核心，GaussDB(DWS)数仓也提供数据加密功能，包括透明加密和使用SQL函数加密。本章节主要讨论SQL函数加密。 GaussDB(DWS)目前不支持从Oracle
系统表和系统视图概述 系统表是GaussDB(DWS)存放结构元数据，是GaussDB(DWS)数据库系统运行控制信息的来源，也是数据库系统的核心组成部分。系统表包含集群安装信息以及GaussDB(DWS)上运行的各种查询和进程的信息。可以通过查询系统表来收集有关数据库的信息。 系统
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS)是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据分析处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务，兼容ANSI/ISO标准的SQL92、SQL99和SQL 2003语法，同时兼容PostgreSQL/Oracle/T
源池使用的CPU核，当一个CPU满负载时，在该CPU上运行作业的资源池按照权重的比例抢占CPU时间片。 可利用专属限额限制语句运行的CPU核心，利用配额指定语句争抢CPU时间片的能力。 设置异常规则及时终止高CPU语句。 防止极端场景下某个语句占用CPU资源过多，导致数据库内其他
在设计数据仓库模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。
式。core文件名称由字符串core以及操作系统进程ID组成。 core文件不依赖于任何平台。 Core Dump 通常在程序异常终止时，核心转储（Core Dump）、内存转储或系统转储用于记录特定时间计算机程序工作内存的状态。实际上，其它关键程序的状态经常在同一时间进行转储，
数据在DWS中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系统级别
降低分区表的维护成本，改善查询性能。为了便于查询和维护数据，用户通常使用分区列为时间的分区表来存储时间相关的数据，例如电商的订单信息、 物联网采集的实时数据。这些时间相关的数据导入分区表时，需要保证分区表要有对应时间的分区，由于普通的分区表不会自动创建新的分区和删除过期的分区，所
了数据库运维的效率。并且将一切繁重的IT运维工作都集中在云后台管理，从专业，复杂，繁重的数据中心运维活动中解放出来，使客户能够更加专注于其核心业务。在IT运维与数据库运维上深耕细作，发挥其团队稳定，专业化程度高，掌握海量数据库运行数据的优势。同时充分利用目前机器学习、人工智能领域
同时GaussDB(DWS)支持数据自动全量、增量备份，提升数据可靠性。 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。
使用函数进行加密 数据加密作为有效防止未授权访问和防护数据泄露的技术，在各种信息系统中广泛使用。作为信息系统的核心，GaussDB(DWS)数仓也提供数据加密功能，包括透明加密和使用SQL函数加密。 GaussDB(DWS)主要提供了哈希函数和对称密码算法来实现对数据列的加解密。
整体业务逻辑相对复杂，在数据库层面需要分别对核心交易和报表服务进行合理的资源管控，以保障业务系统正常运行。 报表分析类业务的优先级和实时性相对较低，但是复杂度更高，为有效进行资源管控，将报表分析和核心交易业务进行数据库用户分离，例如核心交易业务使用数据库用户budget_conf
cost），进而选出整体执行代价最小/首元组返回代价最小的执行方式进行执行。这些特征值就是统计信息。从上面描述可以看出统计信息是查询优化的核心输入，准确的统计信息将帮助优化器选择最合适的查询规划，一般来说通过ANALYZE语法收集整个表或者表的若干个字段的统计信息，周期性地运行A
cost），进而选出整体执行代价最小/首元组返回代价最小的执行方式进行执行。这些特征值就是统计信息。从上面描述可以看出统计信息是查询优化的核心输入，准确的统计信息将帮助优化器选择最合适的查询规划，一般来说通过ANALYZE语法收集整个表或者表的若干个字段的统计信息，周期性地运行A
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