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

 
 

    数据仓库抽取清洗案例 更多内容
  • 成长地图

    作业管理 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 数据库、 数据仓库 数据湖 、湖仓一体分别是什么? 为什么要使用云数据仓库服务 GaussDB (DWS)? 无法连接数据仓库集群时怎么处理? 如何选择公有云DWS或者公有云RDS? 数据在数据仓库服务中是否安全? 如何清理与回收存储空间?

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  • 数据仓库自定义属性

    数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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  • 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

    数据仓库服务 GaussDB(DWS) Organizations服务中的服务控制策略(Service Control Policy,以下简称SCP)可以使用以下授权项元素设置访问控制策略。 SCP不直接进行授权,只划定权限边界。将SCP绑定到组织单元或者成员账号时,并没有直接对

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  • 数据仓库优化与支持服务

    数据仓库优化与支持服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题: 优化与提升

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  • 没有受到攻击,触发了流量清洗?

    没有受到攻击,触发了流量清洗? Anti-DDoS检测到IP的入流量超过流量清洗阈值时,触发流量清洗。如果不想被清洗,可以调高流量清洗阈值,具体操作请参考“配置Anti-DDoS防护策略”。 父主题: 业务故障类

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  • 使用DSL加工函数清洗LTS日志数据

    使用DSL加工函数清洗LTS日志数据 您可以通过日志加工函数清洗您所采集的海量日志数据,实现数据格式标准化。本文介绍调用函数清洗数据的常见场景和相关操作。 DSL加工的功能在邀测中,支持华北-北京四、华东-上海一、华南-广州局点,仅针对用户内测使用,后续将全网开放,敬请期待! 场景一:过滤LTS日志

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  • IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析

    转发到kafka中。 3、数据上报及验证数据是否转发成功。 4、配置DWS数据仓库服务。 5、配置 DLI 数据湖探索服务实现将kafka中的数据进行清洗并转发至DWS。 6、配置Astro大屏服务,从数据仓库服务DWS中获取数据并进行展示。 7、模拟数据上报及结果验证。 图1 示例说明

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  • SQL调优案例

    SQL调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整局部聚簇键 案例:调整中间表存储方式 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL排除剪枝干扰

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。可以尝试将语句改写为子查询,使排序下推。

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  • 历史待下线案例

    历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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  • 案例:调整分布键

    案例:调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况: 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点,并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解),

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题:

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  • 数据集成概述

    MD5校验一致性 支持使用MD5校验,检查端到端文件的一致性,并输出校验结果。 脏数据归档 支持将迁移过程中处理失败的、被清洗过滤掉的、不符合字段转换或者不符合清洗规则的数据单独归档到脏数据日志中,便于用户查看。并支持设置脏数据比例阈值,来决定任务是否成功。 CDM 迁移原理 用户使用

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  • 基于NL2JSON助力金融精细化运营

    大模型输入: 请改写命令案例,生成10个相似命令,保证每个命令都可以调用正确的指标接口。 请注意: 1. 命令必须契合人类常见的提问方式,命令方式必须保证多样化 2. 生成的命令只能改写命令案例中文表达部分的内容 指标接口名称:利润的平均值、市值的平均值 命令案例:科技行业公司的平均利润和市值是多少

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  • 新建整库迁移作业

    参数 说明 取值样例 同时执行的表个数 抽取时并发执行的表的数量。 3 抽取并发数 当前任务从源端进行读取最大线程数。 说明: 由于数据源限制,实际执行时并发的线程数可能小于等于此处配置的并发数,如 CSS ,ClickHouse数据源不支持多并发抽取。 1 是否写入脏数据 选择是否记录脏数据,默认不记录脏数据。

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  • SQL调优案例

    SQL调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整局部聚簇键 案例:调整中间表存储方式 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL排除剪枝干扰

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整分布键 案例:调整局部聚簇键 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL消除子查询

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  • 案例:调整分布键

    案例:调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况: 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点,并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解),

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改建分区表 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题: SQL调优指南

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:调整分布键 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL排除剪枝干扰 案例:改写SQL消除in-clause 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案

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