设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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: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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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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储和本服务需要调用的服务的相关信息，可以将Envoy的内存占用最小化。 Mantis工作原理 Mantis的架构和工作流程如下图所示： 网格安装Mantis后，会在用户集群安装CentralGateway（CGW）组件。CGW包含网格全局的服务路由信息，用于转发首包流量；网格控制

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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”，支持单机部署和集群部署两种部署方式。 IoT数仓：在标准数仓基础上，提供高效的时序计算和IoT分析能力，支持实时和历史数据关联，内置时序算子，最高40x压缩。适用于物联网IoT等实时分析场景。 GaussDB(DWS)数仓之间暂不支持互相访问，用户可通过创建的OBS外表，将两

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赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能章节还是期望能尽量系统性的对性能调优方法加以说明，方便应用开发人员和刚接触GaussDB(DWS)的DBA参考。 加载数据。 导入数据介绍数据入库GaussDB(DWS)的方法和途径。 导入最佳实践提供有关快速高效数据导入的经验提示。 管理用户、组和数据库安全。

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赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能一节还是期望能尽量系统性的对性能调优方法加以说明，方便应用开发人员和刚接触GaussDB(DWS)的DBA参考。 加载数据。 导入数据介绍数据入库GaussDB(DWS)的方法和途径。 导入最佳实践提供有关快速高效数据导入的经验提示。 管理用户、组和数据库安全。

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逻辑实体：是具有一定逻辑关系的逻辑数据实体合； 业务属性：是描述所属业务对象的性质和特征，反映信息管理最小粒度； 业务定义及用途：属性的具体业务含义，表达业务的内容，以及属性对业务的反馈的业务用途； 业务规则：对属性进行规范的内容，如对办事人员的姓名要求必须与实际的办事人员一一对应； 数据类型：数据的保存类型，如字符型、日期型等；

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本项目华为云数据仓库专家服务不包括以下内容： 应用程序改造、应用程序设计、数据库逻辑结构设计 迁移未明确认定为“范围内”的应用系统 迁移未明确认定为“范围内”的数据 云平台基础架构设施及环境的设计与搭建 实施所需的通信基础架构和组件 服务内容 服务内容 服务说明 华为云数据仓库产品咨询服务

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设计处理方案。 串行同步衔接 给线程/进程间的串行衔接设计紧密的衔接和同步措施，减少同步等待延时。 将一个串行处理通过划分多个线程并行处理，但各线程的处理又有一定的顺序和同步关系，需要设计合适的衔接和同步措施。同步方式可以是定时查询，也可以选择消息同步，或Event关联，选择的原则是衔接时间缝隙满足性能目标要求。

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化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技，包括机器码级别的向量计算，算子间和算子内的并行，节点内和节点间并行，使用LLVM优化编译查询计划的本机代码等。这些黑科技极大地提高了数据查询和分析的性能，为用户带来了更好的体验，解决了特定场景当中的业务痛点。 GaussDB(DWS)服务即开即用

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技

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解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同

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s数据库。 【建议】一个数据库实例内，用户自定义的Database数量推荐值为3个，不建议超过10个。用户自定义的Database数量过多会导致升级、备份等运维操作的效率降低。 【建议】为了适应全球化的需求，使数据库编码能够存储与表示绝大多数的字符，建议创建Database的时候使用UTF-8编码。

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下的对象，需要同时给用户赋予Schema的usage权限和对象的相应权限。 【关注】如果要在Schema下创建对象，需要授予操作用户该Schema的CREATE权限。 【关注】Schema的owner默认拥有该Schema下对象的所有权限，包括删除权限。删除权限影响较大，请谨慎使用。

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下的对象，需要同时给用户赋予Schema的usage权限和对象的相应权限。 【关注】如果要在Schema下创建对象，需要授予操作用户该Schema的CREATE权限。 【关注】Schema的owner默认拥有该Schema下对象的所有权限，包括删除权限。删除权限影响较大，请谨慎使用。

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是该Schema的owner，要访问Schema下的对象，需要同时给用户授予Schema的usage权限和对象的相应权限。 如果要在Schema下创建对象，需要授予操作用户该Schema的CREATE权限。 Schema的owner默认拥有该Schema下对象的所有权限，包括删除权限。删除权限影响较大，请谨慎使用。

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