获取 数据仓库 自定义属性列表 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID

查看更多 →

CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。 ClickHouse：万列大宽表多维聚合分析，亚秒级响应，全自助分析。 HBase：高并发，毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景：兼容HBase、D

查看更多 →

数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

查看更多 →

数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 -

查看更多 →

创建FlinkServer作业写入数据至数据仓库服务(DWS) 本章节适用于 MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 数据仓库服务(DWS)是在线数据分析处理数据库。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，以DWS作为sink表，以及创建表时使用的with参数和

查看更多 →

储，支持高吞吐实时写入与更新，同时支持大批量写入场景。 数据实时写入并经实时计算之后，可以用于实时大屏、实时分析、实时监控、实时风控、实时推荐。 多VW支持业务隔离和极致弹性（存算分离架构） 通过多VW实现业务的负载隔离，相比资源管理的软隔离，基于VW的虚拟机级别的硬隔离可以最大化的降低业务间的互相影响。

查看更多 →

示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

查看更多 →

适用于数据仓库服务（DWS）的最佳实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 dws-clusters-no-public-ip DWS集群未绑定弹性公网IP dws DWS集群绑定弹性公网IP，视为“不合规”

查看更多 →

建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 图5 数据治理方案图 数据集成 支持批量数据迁移、实时数据集成和数据库实时同步，支持20+异构数据源，全向导式

查看更多 →

传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖，只支持同周期或者大周期依赖于小周期，不支持小周期依赖于大周期。详细说明如下： 同周期依赖，依赖时间段范围为从当前批次时间往前推一个周期。 跨周期依赖，依赖时间段范围为上一个周期时间段内。

查看更多 →

存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价

查看更多 →

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。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：

查看更多 →

B(DWS)上，即传统IDC上云。 将现有阿里云数据仓库如ADB，Hologres上的数据迁移至DWS。 将海外数据仓库Redshift，BigQuery，Snowflake等搬迁至DWS。 四类场景 对大量数据通过批处理的方式进行离线分析。 将数据湖和数据仓库相结合，形成一个统一的数据存储和管理系统，即湖仓一体。

查看更多 →

-Lite。 从传统单机数据库的应用开发模式到并行数据库，为确保获得更好的性能，可能需要对业务进行少量改动，尤其是传统Oracle的存储过程互相嵌套的开发模式，如果要保证高性能，需要进行业务修改及对应的适配。 解决方案： 如遇到此类问题，请参考《数据仓库服务数据库开发指南》中的“优化查询性能”章节。

查看更多 →

知数据仓库行业发展趋势与解决方案，协助企业管理者构建具有竞争力的数据仓库解决方案，助力数字化转型。 培训对象 信息技术主管 数据库管理员 数据库开发者 培训目标 完成该培训后，您将熟悉云化分布式数据仓库的架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和高可

查看更多 →

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，生成用户行为路径大宽表同步

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

术的高性能实时数据计算平台，用户可以基于SAP HANA提供的内存计算技术，直接对大量实时业务数据进行查询和分析。 SAP HANA具有以下特点： 数据处理速度快 SAP HANA的数据存储在内存数据库中，访问速度极快。根据已有的成功案例，数据处理速度比客户原数据库系统快成百上千、甚至上万倍。

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →