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

 
 

    OLAP与OLTP 更多内容
  • 系统视图

    系统视图 分区表 OLTP表压缩 通信 段页式存储 SPM计划管理 审计 用户和权限管理 动态脱敏 透明加密 DATABASE LINK 物化视图 其他系统视图 父主题: 系统表和系统视图

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    系统表 分区表 OLTP表压缩 密态等值查询 通信 账本数据库 SPM计划管理 AI 审计 用户和权限管理 连接和认证 动态脱敏 DATABASE LINK 物化视图 其他系统表 父主题: 系统表和系统视图

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  • GS

    触发打点操作时的当前LSN。 ilm_ticker_time timestamp with time zone 触发打点操作时的当前时间。 父主题: OLTP表压缩

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    触发打点操作时的当前LSN。 ilm_ticker_time timestamp with time zone 触发打点操作时的当前时间。 父主题: OLTP表压缩

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  • GS

    策略类型: m:DATA MOVEMENT。 flag smallint 取值范围: 0:策略整体启用状态。 1:策略整体被禁用。 父主题: OLTP表压缩

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  • GS

    策略类型: m:DATA MOVEMENT flag smallint 取值范围: 0:策略整体启用状态。 1:策略整体被禁用。 父主题: OLTP表压缩

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  • GS

    GS_ILM_OBJECT GS_ILM_OBJECT记录数据对象策略的关系,同时记录策略在该数据对象上的调度信息等。注意当给分区表的表上设置策略时,此表会为每一个分区/子分区都生成独立的一条记录。 表1 GS_ILM_OBJECT字段 名称 类型 描述 pidx integer

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  • GS_MY_ILMOBJECTS

    GS_MY_ILMOBJE CTS GS_MY_ILMOBJECTS视图反映所有存在ILM策略应用的数据对象相应策略的概要信息,包含策略名称、数据对象名称、策略的来源、策略的启用删除状态。 表1 GS_MY_ILMOBJECTS 名称 类型 描述 policy_name character

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  • GS

    zone 变成活动状态的时间。 completion_time timestamp with time zone 完成时间。 父主题: OLTP表压缩

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  • GS

    character varying(6) 策略是否开启。 deleted character varying(7) 策略是否被删除。 父主题: OLTP表压缩

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  • GS

    取值范围: 1:'INACTIVE' 2:'ACTIVE' 3:'COMPLETED' flag smallint 预留字段。 父主题: OLTP表压缩

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  • 数据表

    。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段,可以根据实际情况采用不同的数据类型(如整型、字符串、布尔型等)。 从OLAP场景看,Column可以分为两大类:Key和Value。Key表示维度列,Value表示指标列。 父主题: Doris数据表和数据模型

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  • ClickHouse数据入库工具

    (批量)/FlinkSQL(增量)加工成大宽表后,通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse,下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工 建议使用Hive/Spark进行数据批量加工,FilkSQL进行数据增量加工。 数据入库 建议使用CDL(增量实时同步

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  • GS

    completion_time timestamp with time zone 完成时间。 node_name name 数据来源节点的名称。 父主题: OLTP表压缩

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  • GS

    scope "char" 策略作用域,仅支持Row(‘r’)。 predicate pg_node_tree 策略行级表达式。 父主题: OLTP表压缩

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  • ClickHouse基本原理

    安全性。 数据备份恢复:提供了数据备份导出导入恢复机制,满足生产环境的要求。 分布式管理:提供集群模式,能够自动管理多个数据库节点。 列式存储数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库,数据按列进行组织,属于同一列的数据会被保存在一起,列列之间也会由不同的文件分别保存。

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  • 非阻塞DDL

    --percentile=99 --threads=8 --time=6000 prepare 通过SysBench中的oltp_read_write.lua模拟用户业务。 ./oltp_read_write.lua --mysql-host="集群地址" --mysql-port="端口号"

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  • Kudu应用开发简介

    展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载。 支持MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 Apache Impala的紧密集成,使其成为将HDFSApache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活

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  • 10亿级数据量场景的解决方案有哪些?

    10亿级数据量场景的解决方案有哪些? 问: 10亿级数据量场景的解决方案有哪些? 答: 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景,建议使用云数据库 GaussDB (for MySQL)。 MRS 的Impala + Kudu也能满足该场景,Impala + Kudu可以在j

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