术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的 数据仓库 中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。OL

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主要用于衡量大数据产品的分析性能。TPC-DS查询共包含24张表，99个查询测试语句。 SSB SSB（Star Schema Benchmark）是一种在学术界和工业界广泛应用的数据库系统性能评估基准测试方法。它能够对比不同数据仓库在处理星型模型查询时的性能，帮助数据库管理员和

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Processing），联机事务处理。是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 支持结构化数据和非结构化数据 结构化数据是指可以用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等。另一类无法用结构化来表示的数据，如文本、图像、声音、网页等，则称之为非结构化数据。 SAP提供丰富的周边应用软件，包括数据复制、BI等。

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接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。 集群中，CN有多个并且CN的角色是对等的（执行DML语句时连接到任何一个CN都可以得到一致的结果）。只需要在CN和应用程序之间增加一个负载均衡器，使得CN对应用是透明的。CN故障时，

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什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库

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一一进行对比介绍。 什么是数据库？ 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库

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在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成

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DLV 的优势 丰富多样的可视化组件 提供丰富的可视化组件，包括常用的数据图表、图形、控件等。 专业级地理信息可视化 支持绘制地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地球等效果，支持地理数据多层叠加。 图形化编辑界面 拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松

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GaussDB (DWS)支持行列混合存储，可以同时为用户提供更优的数据压缩比（列存）、更好的索引性能（列存）、更好的点更新和点查询（行存）性能。 数据加载快 GaussDB(DWS)提供了GDS极速并行大规模数据加载工具。 列存下的数据压缩 对于非活跃的早期数据可以通过压缩来减少空间占用，降低采购和运维成本。

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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漏洞管理服务的漏洞库是基于什么的？ 主机扫描的漏洞库信息主要基于操作系统厂商公开发布的安全公告，二进制扫描的漏洞库主要是基于NVD漏洞库。 父主题： 产品咨询类

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ClickHouse为您提供方便易用、灵活稳定的云端ClickHouse托管服务。只需要几分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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SAP HANA的应用场景有哪些？ SAP HANA可以应用于多个场景： SAP HANA作为其他数据库的加速器。 SAP HANA直接作为报表分析的数据源。 SAP HANA直接用作OLAP分析型数据仓库。 SAP HANA直接作为OLTP套件的数据库。 SAP HANA直接作为SAP公司统一的数据库平台。

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数据按照您显式定义的枚举值列表进行分区，适用于按枚举值来查询和管理数据。您需要显式列出每个 List 分区所包含的枚举值列表，并且值不需要连续。 List分区适用于存储具有少量枚举值列的数据、并且经常按列的枚举值来查询和管理数据的场景。例如表示地理位置、状态、类别的列。列的每个值都代表

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CarbonData基本架构 使用CarbonData的目的是对大数据即席查询提供超快速响应。CarbonData是一个OLAP引擎，采用类似于RDBMS中的表来存储数据。用户可将大量（10TB以上）的数据导入到以CarbonData格式创建的表中，CarbonData将以压缩的多维索引列格式自动组织和存储

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数据服务的优势是什么 数据准备支持任务、工程的复用，通过复用任务和工程，可以快速的创建工程和启动工程。 父主题： 数据准备

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竞享实例的优势 性能保障 与按需实例使用相同底层E CS 资源，与同类型同规格实例性能一致 成本降低 价格低至按需价格的1.5折，保障期内被系统回收可免除部分费用 灵活便捷 随租随用，秒速提升性能，支持设置时长，到期后自动释放 规模运行 支持超大规模工作负载，支撑企业快速完成批处理任务

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ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。

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数据按照您显式定义的枚举值列表进行分区，适用于按枚举值来查询和管理数据。您需要显式列出每个 List 分区所包含的枚举值列表，并且值不需要连续。 List分区适用于存储具有少量枚举值列的数据、并且经常按列的枚举值来查询和管理数据的场景。例如表示地理位置、状态、类别的列。列的每个值都代表

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