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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，即可方便的迁移到云原生的容器和网格运行环境上来。 优势 无侵入的迁移方案：对于大量当前使用传统SDK开发的服务，当要使用服务网格能力时，ASM提供了一套迁移业务无侵入的迁移方案。在服务调用方将Outbound的流量引流到网格的数据面上来。即短路原有SDK里的服务发现和负载均衡，

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DDoS原生高级防护为软件DDoS防护服务，与成本相对较高的传统硬件防护相比，可一键提升华为云E CS 、ELB、WAF、EIP等云服务的DDoS防御能力，具有以下优势： 快速接入 无需配置转发规则，快速接入服务即可直接提升华为云上EIP的防护能力。 DDoS原生高级防护-全力防高级版只能防护专属EIP。

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月峰值带宽：根据传统型95计费去峰算法去峰后的高于当月保底带宽的带宽值。 月峰值带宽算法 实际月峰值带宽 以5分钟为粒度采样，每5分钟分别统计1个入云和出云方向的带宽峰值。 取入方向和出方向中较大值作为采样点的带宽值。 将使用天数内得到的全部采样点，按从高到低排序，去掉带宽数值最高的前5%

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满足系统性能的需求。而传统的高可用系统架构已经固定，不容易实现动态地扩展。 运维：云端高可用系统不需要租户自己维护，在云端由服务提供商维护。传统的高可用需要建立本地的运维团队。 可靠性：云端高可用可以根据租户的需求，部署在不同的地区，以实现跨区域的高可用性，满足系统的安全。 成本

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满足系统性能的需求。而传统的高可用系统架构已经固定，不容易实现动态地扩展。 运维：云端高可用系统不需要租户自己维护，在云端由服务提供商维护。传统的高可用需要建立本地的运维团队。 可靠性：云端高可用可以根据租户的需求，部署在不同的地区，以实现跨区域的高可用性，满足系统的安全。 成本

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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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提供完善的集群运维管理、监控告警等功能，使您无需关注底层基础设施，利用完善的SQL语句支持，专注于数据价值的分析。 首次使用CloudTable 如果您是首次使用CloudTable的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容，了解

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DB(DWS)服务的具体价格，请参见 GaussDB (DWS)价格详情。 包年/包月：客户可通过预付费，以包年/包月模式购买云服务，这种购买方式相对于按需付费提供更大的折扣，对于长期使用者，推荐该计费模式。购买的云服务和开通/使用的云服务实例一一对应和绑定。购买的使用期限到期、进入

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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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DDoS高防是软件高防还是硬件高防？ DDoS高防为软件高防服务，与成本相对较高的传统硬件高防相比，DDoS高防部署更方便，业务接入DDoS高防后即可防护，且可以查看DDoS高防的防护日志，了解当前业务的网络安全状态。 相比传统硬件高防，DDoS高防在防护性能上有以下优势： 海量带宽 15T以

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。 图1 传统周期作业依赖关系全景图 自然周期调度依赖，支持同周期、跨周期（大周期依赖于小周期、小周期依赖于大周期等）调度周期依赖，对于作业依赖来说，比较灵活，能够满足用户的复杂业务场景。详细依赖推断规则说明如下： 规则一：天、小时任务按自然天、自然小时，推断出任务的依赖关系。

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所有userinfo表中的数据要通过标签列聚合到userinfoset表中。可以采用对全量数据进行聚合的方法（如下命令所示）。也可以采用只对增量数据进行聚合的方法。只对增量数据进行聚合即对含有相同的标签的用户集合放到表的一条记录中，通常可以通过upsert来实现。考虑到其中频繁的update

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所有userinfo表中的数据要通过标签列聚合到userinfoset表中。可以采用对全量数据进行聚合的方法（如下命令所示）。也可以采用只对增量数据进行聚合的方法。只对增量数据进行聚合即对含有相同的标签的用户集合放到表的一条记录中，通常可以通过upsert来实现。考虑到其中频繁的update

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故障恢复 DSC提供多个在物理上独立且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，DSC可以在可用区之间无中断地自动实现故障应用程序和数据库的转移。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 父主题： 安全

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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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子问题分成更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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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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和开源Redis相比，GeminiDB Redis性能如何？ GeminiDB Redis采用多线程架构，QPS可随CPU数量线性扩展，可支持1w-1000w线性扩展；单点访问通常平均时延<1ms，P99<2ms，和开源Redis时延接近，详细性能数据可参考性能测试报告。 父主题：

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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，列与列之间也会由不同的文件分别保存。 在执行数据查询时，列式存储可以减少数据扫描范围和数据传输时的大小，提高了数据查询的效率。 例如在传统的行式数据库系统中，数据按如下表1顺序存储： 表1 行式数据库 row ID

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Q：线上方案相比线下方案有何优势？ A：主要包括： 线上以服务的维度进行销售，相关的服务能力均可按需灵活的购买开通，不需要客户单独建设机房维护设备。 配套APP支持远程视频实况调阅。 云上存储数据更安全。 父主题： 售前咨询类问题

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