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

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以roo

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云桌面有哪些特点和优势？ 管理员通过管理控制台，可以自主的完成购买和退订云桌面，让终端用户灵活使用云桌面，达到即开即用，用完归还的目的。 云桌面具有以下特性： 即开即用：传统的私有桌面云部署需要花费数天以上的时间，云桌面可以快速地开通，实现即开即用。 管理方便：管理员可以通过管理控制台，可以同时高效管理数百个云桌面。

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本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 步骤3：发布大屏 完成大屏的编辑后，单击右上角“保存并发布”。 编辑大屏的名称，单击确定，发布的大屏。 更多大屏的功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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开发设计建议介绍数据库应用程序开发过程中，应当遵守的设计规范。依据这些规范进行建模，能够更好的契合 GaussDB (DWS)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，

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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。但是不同的数据库之

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开发设计建议介绍数据库应用程序开发过程中，应当遵守的设计规范。依据这些规范进行建模，能够更好的契合GaussDB(DWS)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，

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无法连接数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 基本原因可能有以下几种： 集群状态是否正常。 连接命令是否正确，用户名、密码、IP地址或端口无误。 安装客户端的操作系统类型、版本是否正确。 安装客户端的操作是否正确。 如果是在公有云环境无法连接，还需要检查以下可能导致异常的原因： 弹

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库的权限被修改，会影响当前用户，用户组，其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围。会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库权限发生更改。

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文、英文、下划线（_）或中划线（-）组成的字符串。

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 检查是否用户已经没有配额创建新的数据仓库集群。 联系服务人员 如果无法确定原因并解决问题，请提交工单反馈问题。您可以登录管理控制台，在右上方单击“工单>新建工单”填写并提交工单。 父主题： 集群管理

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随着数据库的大规模应用，以及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。但是不同的数据库之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。

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而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。 图2 大数据融合分析 优势 统一分析入口 以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过Hiv

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新型冠状病毒（COVID-19）虚拟药物筛选 虚拟药物筛选简介 获取示例数据 创建虚拟药物筛选任务

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ubject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload CustomAttributePayload object 实际返回信息 meta_info MetaInfo object 元数据 表5 CustomAttributePayload

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按需计费：适用于临时、突发的业务场景； 包年包月：通过预付一定周期的资源使用费用，来获取优惠的计费模式。一般适用于资源长期使用，业务较稳定的场景； 资源包：一种特殊的包年包月，可通过预付一定周期下某种资源使用量的费用，来获取优惠的计费模式。资源包可以抵扣多个资源的用量，适用于长期使用且用量比较稳定的场景；

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针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of things）

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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