数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    简述数据仓库定义特点和功能 更多内容
  • 审视和修改表定义

    审视修改表定义 审视修改表定义概述 选择分布方式 选择分布列 使用分区表 选择数据类型 父主题: SQL调优指南

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  • 审视和修改表定义

    审视修改表定义 审视修改表定义概述 选择存储模型 选择分布方式 选择分布列 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 父主题: SQL调优指南

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  • 修订记录

    新增了个人数据保护机制章节。 2019-09-06 第五次正式发布。 本次更新说明如下: 新增了什么是云 堡垒机 ?中运维专家服务云堡垒机实例说明; 新增了功能介绍中运维专家服务云堡垒机实例说明。 2018-09-18 第四次正式发布。 2018-07-27 第三次正式发布。 2018-06-04

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  • 阅读指引

    开发人员刚接触 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。 管理数据库安全涵盖数据库安全主题。 监控优化系统性能。 系统表系统视图

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  • 审视和修改表定义

    审视修改表定义 审视修改表定义概述 使用分区表 选择数据类型 父主题: SQL调优指南

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  • 审视和修改表定义

    审视修改表定义 审视修改表定义概述 选择分布方式 选择分布列 使用分区表 选择数据类型 父主题: SQL调优指南

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  • Hive应用开发简介

    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分析。 Hive主要特点如下: 通过HiveQL语言非常

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  • 审视和修改表定义

    up by列为分布列可以最大程度的实现这点。 从上述描述来看表定义中最重要的一点是分布列的选择。创建表定义一般遵循图 1 表定义流程所示流程。表定义在数据库设计阶段创建,在SQL调优过程中进行审视修改。 图1 表定义流程 父主题: SQL调优指南

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  • 审视和修改表定义

    审视修改表定义 审视修改表定义概述 选择存储模型 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 父主题: SQL调优指南

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  • 审视和修改表定义

    审视修改表定义 审视修改表定义概述 选择存储模型 选择分布方式 选择分布列 使用局部聚簇 使用分区表 选择数据类型 父主题: SQL调优指南

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  • 数据仓库专家服务

    实施所需的通信基础架构组件 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 理解客户业务需求,结合客户需求场景分析结果,提供华为云数据仓库产品及解决方案咨询服务。 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 提供华为云数据仓库软件组网规划、安装、配置与调测服务。 数据仓库迁移方案设计与实施支持

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  • 无法使用自定义词库功能

    无法使用自定义词库功能 遇到该问题,请按照如下操作步骤排查解决。 排查集群的创建时间 登录 云搜索服务 管理控制台。 在左侧导航栏,选择“集群管理”。 在集群管理列表页,查看待配置自定义词库的集群的“创建时间”。 如果创建时间早于2018年3月10日,则创建该集群时自定义词库功能尚未上线,当前无法为该集群配置自定义词库。

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  • Hive应用开发简介

    DDL命令。为MapReduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能,Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息,避免中间转换调整,能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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  • 数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案

    ,挖掘探索数据价值。 数据湖 就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化非结构化数据的大型数据仓库,它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据,数据无需经过结构化处理,就可以进行存取、处理、分析传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘探索数据价值。

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  • Hive应用开发简介

    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HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL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分析。 Hive主要特点如下: 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。

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  • 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么?

    ,挖掘探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化非结构化数据的大型数据仓库,它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据,数据无需经过结构化处理,就可以进行存取、处理、分析传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘探索数据价值。

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  • 审视和修改表定义概述

    审视修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标: 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建,在SQL调优过程中进行审视修改。 父主题: 审视修改表定义

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  • 审视和修改表定义概述

    by列为分布列可以最大程度的实现这点。 从上述描述来看表定义中最重要的一点是分布列的选择。创建表定义一般遵循图1所示流程。表定义在数据库设计阶段创建,在SQL调优过程中进行审视修改。 图1 表定义流程 父主题: 审视修改表定义

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  • 审视和修改表定义概述

    审视修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标: 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建,在SQL调优过程中进行审视修改。 父主题: 审视修改表定义

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  • 审视和修改表定义概述

    by列为分布列可以最大程度实现这点。 从上述描述来看表定义中最重要的一点是分布列的选择。创建表定义一般遵循图1所示流程。表定义在数据库设计阶段创建,在SQL调优过程中进行审视修改。 图1 表定义流程 父主题: 审视修改表定义

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  • 审视和修改表定义概述

    审视修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标: 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量极少随机IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建,在SQL调优过程中进行审视修改。 父主题: 审视修改表定义

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