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

 
 

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    体系,构建出汇总模型。 数据集成:多种方式异构数据源高效接入 DAYU数据集成支持批量数据迁移和实时数据接入两种方式。 批量数据迁移 批量数据迁移提供20+同构/异构数据源之间批量数据迁移的功能,帮助您实现数据自由流动。支持自建和云上的文件系统,关系数据库,数据仓库,NoSQL,大数据云服务,对象存储等数据源。

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  • 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析

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  • 数据仓库和数据库的区别是什么

    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、数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。

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  • 公有云数据仓库服务GaussDB(DWS) 的优势

    GaussDB (DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程,在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程,使用数据仓库的方式,降低使用数据仓库的代价和门槛,让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业,让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。

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  • 云速云盘案例——中山瓜豆咨询项目

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  • 华为云弹性云服务器细粒度授权之二:创建用户组并授权

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  • IAM和企业管理的区别

    )、内容分发网络( CDN )、关系型数据库(RDS)、分布式缓存服务(D CS )、 文档数据库服务 ( DDS )、云容器引擎服务(CCE)、DDoS防服务(AAD)、裸金属服务器(BMS)、专属主机(DeH)、微服务引擎(CSE)、弹性文件服务(SFS)、软件开发云(DevCloud)、

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  • EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库?

    华为云计算 云知识 EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库? EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库? 时间:2021-07-09 10:59:36 云小课 Data Studio是一款运行在Windows操作系统上的SQL客户端工具,有着丰富的G

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  • 普通CDN和高防CDN有什么不同?

    的,加速CDN节点不会进行部署硬件防火墙,所以没有防护效果。 还有一种是加速防御一体的防CDN,是在加速的同时,带有防御效果。节点都是采用的防独享节点,每个节点都配备相对应的硬件防火墙,防CDN同时还能防护DDoS多种攻击类型,无视CC以及危害网站行为包括恶意刷流量,恶意爬

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  • 传统数仓在大数据时代的劣势

    L和PostgreSQL/Oracle生态。 自建传统数仓在大数据时代的劣势 投入:自建数据仓库前期需要投入较多固定成本。 周期长:自建数据仓库项目周期长。 运维工作量大:自建数据仓库运维难度,需要招聘专业运维人员。 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。

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  • 华为云数据安全产品汇总_安全与合规_数据安全期刊第一期-华为云

    企业 数据库安全 审计,异常操作告警,提供审计报表 重要功能: DBSS 支持审计非关系型MongoDB数据库 重要功能:DBSS支持审计瀚、达梦、人大金仓、神通等国产数据库 重要功能:DBSS支持审计云数据仓库 GaussDB(DWS) 重要功能:DBSS支持MYSQL和GaussDB(for MySQL)的RDS数据库免安装Agent

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  • 境外服务器_买境外服务器_好用的海外云服务器

    在促销、秒杀、爆款、直播等场景下,满足电商网站对云服务器的高性能、快速弹性、稳定的业务诉求,推荐搭配弹性负载均衡,自动调整弹性计算资源,应对高并发,保证业务平稳健康运行,全动态BGP高速接入,站点内容动静分离,实现流畅的网站体验。 境外服务器-图形渲染 对图像视频质量要求、大内存,大量数据处理,I/O并发能力。

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  • Hive

    华为云计算 云知识 Hive Hive 时间:2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了

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  • 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例

    Teradata成本,一体机封闭架构,技术无法自主可控; 数据交换平台历史数据保留时间短,重算过程非常复杂; 数据集市中批量和联机业务分离,灵活性差. 解决方案: 用DWS替换Teradata,分布式架构实现线性扩展(已上线10000+作业); 用DWS建立数据集市,企业级多租户和资源隔离

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  • 数据库中表的物理化

    数据库设计中,对于表要进行反范式操作。 首先要决定是否要分区。对于大表进行分区,减少IO扫描量,加速范围查询。另外分区粒度也不是越细越多就好。比如日期分区,不是直接按日期分区。如果查询一般都知道按月汇总和按月查询的情况,那么只要分区到月份的程度就足够了。 其次要决定是否要拆分历史表和当前表。历史表是

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