数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库的数据钻取实验报告 内容精选 换一换
  • 政务大数据的发展趋势

    量化”,将多源、多种类各部门数据数据加工成标准、清洁数据资产供业务使用。 提升政府治理能力 大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现关联关系,推动政府数据开放共享,促进社会事业数据融合和资源整合,提升政府整体数据分析能力,为有效处理复杂社会问题提供新手段。 政府及公共事业解决方案

    来自:百科

    查看更多 →

  • 鲲鹏大数据的软件移植步骤

    华为云计算 云知识 鲲鹏大数据软件移植步骤 鲲鹏大数据软件移植步骤 时间:2021-05-24 10:28:04 大数据 鲲鹏大数据软件移植步骤如下。简单常规配置,华为鲲鹏仓库提供基本依赖下载,版本灵活选择。 1. 基础环境配置:gcc, jdk, maven等基本环境配置;

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据仓库的数据钻取实验报告 相关内容
  • 数据管理服务的优势

    企业版 DAS 服务帮助企业实现大规模数据库下标准化、规范化、高效率、超安全管理手段,满足企业多样化DevOPS数据管理需求。 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据管理技术的新挑战

    华为云计算 云知识 数据管理技术新挑战 数据管理技术新挑战 时间:2021-05-21 11:30:13 数据数据系统 数据管理 数据管理技术面临新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据仓库的数据钻取实验报告 更多内容
  • 大数据分析系统包括哪些方面_大数据分析要满足什么条件

    认证价值:掌握基于流计算可视化平台搭建,实时展现业务成果,帮助企业办公效率快速提升 认证课程详情 【中级】车联网大数据驾驶行为分析 作为智能交通基础,车联网应用预示着工业技术,交通效率,出行方式重大改变。微认证为您揭秘车联网大数据背后密码,实现科学高效车队管理。 车联网解

    来自:专题

    查看更多 →

  • 云数据库RDS的优势

    华为云计算 云知识 云数据库RDS优势 云数据库RDS优势 时间:2020-09-19 11:29:11 云数据库RDS服务具有完善性能监控体系和多重安全防护措施,并提供了专业数据库管理平台,让用户能够在云中轻松进行设置和扩展云数据库。通过云数据库RDS服务管理控制台,用户

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据库技术的发展历程

    华为云计算 云知识 数据库技术发展历程 数据库技术发展历程 时间:2021-05-20 15:57:30 数据数据系统 数据管理 数据管理是指对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护,是数据处理中心问题。数据管理在应用需求推动下,以软硬件飞速发展为基础,发展为三个阶段:人工管理、文件系统、数据库系统。

    来自:百科

    查看更多 →

  • SQL的数据限制功能有哪些

    云知识 SQL数据限制功能有哪些 SQL数据限制功能有哪些 时间:2021-07-02 10:49:49 数据库 云数据库 云数据 GaussDB (for MySQL) 数据限制功能包括两个独立子句,LIMIT子句和OFFSET子句。 LIMIT子句允许限制查询返回行。 可以

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据分片的作用列举

    华为云计算 云知识 数据分片作用列举 数据分片作用列举 时间:2021-05-31 16:18:21 数据库 一个社交网站数据库扩展路线通常如下图所示。 在初始阶段,所有的数据都放在一个数据库里。而随着规模越来越大,可以用数据分片来解决数据库扩展瓶颈。 小规模(<500Q

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据加密技术的优点

    此服务开发自己加密应用。数据加密技术优点如下: 第一,数据加密技术能够始终保障数据安全性。一般来说,当数据从一个位置移动到另一个位置时候可以说是较为脆弱,而这时候使用数据加密技术,既能够让所移动数据信息能够得到更安全保障,不会因为位置变化而加大泄漏风险。 第二,

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大数据应用范围有哪些_大数据技术与应用要学习什么课程

    供精准、高效支持。 基于流计算可视化大屏,为企业、政府带来全新视觉体验 适合人群:面向对实时流计算和可视化感兴趣从业人员,社会大众和高校师生 培训方案:结合华为云服务搭建基于流计算可视化平台 技术能力:了解流计算关键技术,掌握华为云基于流计算可视化解决方案 认证价值

    来自:专题

    查看更多 →

  • 时序数据库的优势_时序数据库有哪些_主流时序数据

    是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障假设进行设计,是基于 任何单台计算机都无足够能力处理海量数据假设进行设计,因此 TDengine 从研 发第一天起,就是按照分布式高可靠架构进行设计,是完全去中心化 TDengine免费时序数据库如何保证高效性 TDengine 对每个数据采集点单独建

    来自:专题

    查看更多 →

  • 云数据库免费_mysql数据库是免费的吗_有哪些数据库

    容纳更多行,进而减少磁盘IO,更有效利用缓存。 · 经常一起使用列尽量放到一个表中,避免过多关联操作。 · 禁止在表中建立预留字段,否则修改列类型会导致锁表,修改一个字段类型成本要高于增加一个字段。 · 禁止在数据库中存储图片、文件等大二进制数据。 云数据库免费精选推荐

    来自:专题

    查看更多 →

  • PostgreSQL数据库同步_本地PostgreSQL数据库的数据同步

    可以在业务运行时产生一份时间水平一致快照数据,具有业务数据分析价值,过程中数据变化不会体现在导出数据中。 说明:全量阶段使用快照模式导出能够有效提升全量+增量场景下数据同步效率,但PostgreSQL快照机制会使导出期间数据历史数据不能被回收,可能有空间膨胀现象。建议在全量或增量数据量大且源库磁盘空间充足的情况下使用该方式。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据库需求分析阶段的数据字典

    华为云计算 云知识 数据库需求分析阶段数据字典 数据库需求分析阶段数据字典 时间:2021-06-02 10:01:20 数据库 在数据库设计需求分析阶段,要求输出数据字典。这里数据字典是进行需求分析阶段,数据收集和数据分析所获得成果。而不是某个数据库产品中DD(Data Dictionary)。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 数据治理中心_数据架构_数据架构使用示例-华为云

    成,指标名称及其涵义体现了指标质规定性和量规定性两个方面的特点,指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下数量表现。 原子指标:原子指标中度量和属性来源于多维模型中维度表和事实表,与多维模型所属业务对象保持一致,与多维模型中最细数据粒度保持一致。 衍生指标:是原子指

    来自:专题

    查看更多 →

  • 为什么说大数据的发展是需求驱动的

    云知识 为什么说大数据发展是需求驱动 为什么说大数据发展是需求驱动 时间:2021-05-24 09:15:11 大数据数据技术发展是由社会进步过程中,不断变化需求而驱动。 互联网发展,让人们需要对海量非结构化数据进行分布式存储,并行计算。所以大数据进入了1.0时代。

    来自:百科

    查看更多 →

  • ECS自建数据库的数据迁移到华为云数据库GaussDB for MySQL_数据实时同步

    名称进行保存。如果有切换源数据操作或源库迁移对象变化情况,请务必在选择迁移对象前单击右上角,以确保待选择对象为最新源数据库对象。 说明: · 若所选数据库进行迁移时,由于视图、表等对象可能与其他数据视图、表存在依赖关系,若所依赖视图或表未迁移,则会导致迁移失败。建议您在迁移之前进行确认。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 常见的数据分析方法有哪些_数据分析的过程包括哪些阶段

    算子,简单拖拽即可完成对原始数据清洗。物联网数据分析服务提供资产建模能力,将帮助用户实现对企业各种物理资产建模,规范数据格式和交互语义接口;物联网数据分析内置高性能流计算引擎,满足毫秒级实时处理性能要求 智能交通下数据分析 智能交通下数据分析: 业务挑战 智能交通场

    来自:专题

    查看更多 →

  • 传统数仓在大数据时代的劣势

    业运维人员。 弹性不足:扩容需要较长部署周期,资源利用率较低,需要自行实现可扩展性架构。 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战

    择不同存储及压缩策略,在保证一定查询效率条件下,降低综合存储成本。 充分数据挖掘 如何尽可能使用各种分析手段,从海量物联网数据中挖掘有价值信息。 提升处理效率 面对IoT设备持续不断数据注入,如何在数据处理各个环节(接入,清洗,入库,分析,呈现)实现最佳处性能。 管理数据质量

    来自:百科

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了