建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。

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建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。

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建立ClickHouse连接 本章节介绍建立ClickHouse连接样例代码。 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。 在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3

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创建 数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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供其他能力，如预测分析、推荐模型等，这些模型能刺激企业能力的后续增长。 对于数据仓库与 数据湖 的不同之处，可以类比为仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物；而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比 维度 数据湖 数据仓库 应用场景

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DLI 将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse

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方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定弹性公网IP DWS集群运维时间窗检查 DWS集群VPC检查 父主题： 系统内置预设策略

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DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse

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FTP/SFTP到搜索的迁移仅支持如CSV等文本文件，不支持二进制文件。 HTTP到OBS的迁移推荐使用obsutil工具，请参见obsutil简介。 SFTP HTTP Hadoop： MRS HDFS 关系型数据库 云数据库 MySQL 数据仓库：数据仓库服务（DWS）， 数据湖探索 （DLI）

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FTP/SFTP到搜索的迁移仅支持如CSV等文本文件，不支持二进制文件。 HTTP到OBS的迁移推荐使用obsutil工具，请参见obsutil简介。 SFTP HTTP Hadoop：MRS HDFS 关系型数据库 云数据库 MySQL 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI）

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FTP/SFTP到搜索的迁移仅支持如CSV等文本文件，不支持二进制文件。 FTP/SFTP到OBS的迁移仅支持二进制文件。 HTTP到OBS的迁移推荐使用obsutil工具，请参见obsutil简介。 SFTP HTTP Hadoop：MRS HDFS 关系型数据库 云数据库 MySQL 数据仓库：数据仓库服务（DWS），数据湖探索（DLI）

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供其他能力，如预测分析、推荐模型等，这些模型能刺激企业能力的后续增长。 对于数据仓库与数据湖的不同之处，可以类比为仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物；而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比 维度 数据湖 数据仓库 应用场景

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INDEX idx_o_custkey ON orders (o_custkey) LOCAL; 执行SQL语句查询建立索引后的执行计划，发现执行时间为18毫秒。 父主题： SQL调优案例

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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创建job_hive_sql作业 然后进入到作业开发页面，拖动MRS Hive SQL节点到画布中并单击，配置节点的属性。 图3 配置MRS Hive SQL节点属性 关键属性说明： 节点名称：默认显示为SQL脚本“hive_sql”的名称，支持修改。 SQL脚本：关联开发Hive SQL脚本中开发完成的Hive

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