安全可靠的在线 数据仓库 服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 助力某高校打破数据孤岛，实现数据综合分析，性能提升10倍 客户痛点： 【数据分散】：现有业务系统部署在不同环境，包括华为云和用户本地IDC，不能统一分析； 【数据量大】：数据量不断增大，查询性能下降； 【业务

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按需付费：DWS按实际使用量和使用时长计费。您需要支付的费率很低，只需为实际消耗的资源付费。 门槛低：您无需前期投入较多固定成本，可以从低规格的数据仓库实例起步，以后随时根据业务情况弹性伸缩所需资源，按需开支。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。

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库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 助力某银行提升数据分析性能30%，实现分析决策一体化 应用场景：替换Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala数据仓库，建设满足未来IT架构云化演进的分布式数据仓库。 客户痛点： Teradata成本高，一体机封闭架构，技术无法自主可控;

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随着IT、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”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。 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

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您可以从企业门户控制台的“更多 > 多用户管理”中获取管理用户名和密码 ③单击“确定访问”，进入网站界面，查看网站编辑效果。 测试 域名 只用来测试和预览网站编辑效果，如果您需要对客户开放您的网站，请为网站绑定您自己的域名 底板的编辑使用 底版的作用是在网站中会有一些每页都会重复出现的内容，可以

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面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为 云桌面 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费

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随着数据库技术和分布式技术的长足发展，数据仓库也朝着分布式数据库的架构演进。目前比较流行的分布式数据仓库架构是MPP（Massive-Parallel Processing）架构。MPP架构特性如下： MPP架构的数据仓库一般由多个对等的数据计算节点构成。 MPP架构的数据仓库中的数据被按照某

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华为云计算 云知识 数据仓库DWS冷热数据分离 数据仓库DWS冷热数据分离 时间：2021-03-05 15:08:32 数据仓库 DWS将 OBS 上存储的结构化数据映射为外部表，从而利用数据库SQL引擎的能力对OBS上的数据进行分析。DWS数据仓库 SQL On OBS，冷热数据分离，历史数据查询免搬迁。

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云知识 逻辑模型建设的方法 逻辑模型建设的方法 时间：2021-06-02 14:25:16 数据库 在建设数据库的逻辑模型时，应当按照以下流程展开： 1. 建立命名规则； 2. 按照设计流程设计逻辑数据模型； 3. 确定实体和属性； 4. 确定实体与实体之间的关系； 5. 补充实体的非健值属性。

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管理数据量急剧增大； 生态化； 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为云桌面

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用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 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中获取信息。 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

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业数据仓库、数据仓库专用平台。 Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据。它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI 最大化。 Teradata数据仓库架构 Par

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ussDB产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 DWS核心技术优势 性能 全并行极致性能的MPP DB； 行列混存及向量化计算； 极速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障； CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性；

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master是Greenplum数据库系统的入口，接受客户端连接及提交的SQL语句，将工作负载分发给其它数据库实例（segment实例），由它们存储和处理数据。Greenplum interconnect负责不同PostgreSQL实例之间的通信。Greenplum segment是独立的PostgreS

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、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。兼容PostgreSQL生态，您可基于标准SQL，结合商业智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例

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Express使用按需付费的计费模式，即根据Express实际扫描的字节数收费，无需为数据定义语言 (DDL) 语句（如 CREATE/ALTER/DROP TABLE）、管理分区的语句和失败的查询付费。详细的计费规则是： • 每扫描1TB需支付30元。 • 扫描的数据量四舍五入至下一个兆字节，最小计费单元为10MB。

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le和Teradata的处理。应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移。 接口 支持应用程序通过标准JDBC 4.0和ODBC 3.5连接DWS。 DWS（MPP大规模并行处理集群） 一个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。集群的每个DN负责存储数据，其

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在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数

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ata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑

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另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数

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产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据仓库服务提供专业高效的服务管理控制平台，让用户自助完成数据仓库的管理和维护，系统可用性高。用户可以快速创建DWS集群并开展业务。

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