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

 
 

    数据仓库的定义和特点 更多内容
  • 产品特点

    高保真立体音场,支持Auto-Framing发言人跟踪功能,全面提升沉浸式高清智能会议体验。 支持4K高清投屏,搭载Wi-Fi 6,无线投屏稳定流畅。 全新电子白板工具栏布局,书写更流畅,操作更顺手。 搭载HarmonyOS,分布式智慧办公,为用户提供更友好,更便捷协作交互体验。 实现云、管

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  • 产品特点

    无需安装App,无需关注服务号,常驻消息入口,强通知定制化的菜单按钮和底部、悬浮菜单,支持自定义H5、快应用、App跳转,有效提升转换率企业名称+品牌logo,提升企业可信度,拉近用户距离;品牌高频曝光,提升品牌认知度支持单卡片和多卡片样式,高清图片、音频、视频、位置、文件等富媒体内容,视觉冲击力更强聊天式的智能交互, 语音识别 、语意识别、

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  • DIS有哪些特点和优势?

    无限扩展:DIS数据通道的吞吐量每小时可从数MB扩展到数TB,PUT记录每秒钟可从数千次扩展到数百万。易于使用:您可以在几秒钟内创建DIS数据通道,轻松的将数据放入通道中,并构建用于数据处理的应用程序。成本低廉:DIS没有前期成本,您只需要为实际使用的资源付费即可。并行处理:DIS可让您用多个应用程序同时处理同一个数据通道。例如,您可以让

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  • 数据仓库自定义属性

    uses/custom-attributes octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题: 权限授权项

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  • 数据仓库自定义属性

    数据仓库 定义属性 获取数据仓库定义属性列表 父主题: API

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  • 云桌面有哪些特点和优势?

    云桌面有哪些特点优势? 管理员通过管理控制台,可以自主完成购买退订云桌面,让终端用户灵活使用云桌面,达到即开即用,用完归还目的。 云桌面具有以下特性: 即开即用:传统私有桌面云部署需要花费数天以上时间,云桌面可以快速地开通,实现即开即用。 管理方便:管理员可以通过管理控制台,可以同时高效管理数百个云桌面。

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  • 数据仓库

    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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  • 为什么要使用云数据仓库服务GaussDB(DWS) ?

    系统对数据增删改需求。引入了基于代价查询优化器,以及当前数据仓库系统所流行一些黑科技,包括机器码级别的向量计算,算子间算子内并行,节点内节点间并行,使用LLVM优化编译查询计划本机代码等。这些黑科技极大地提高了数据查询分析性能,为用户带来了更好体验,解决了特定场景当中的业务痛点。

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  • 数据仓库

    :list √ √ 获取数据仓库数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题: 权限授权项

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  • 数据仓库

    数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库数据列表 父主题: API

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  • 获取数据仓库自定义属性列表

    CREATE_TIME(按自定义属性创建时间降序排列) 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token,通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token值) 响应参数 状态码:

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  • 数据仓库规格

    数据仓库规格 GaussDB (DWS)规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型不同差异,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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  • 数据仓库类型

    ”,支持单机部署集群部署两种部署方式。 IoT数仓:在标准数仓基础上,提供高效时序计算IoT分析能力,支持实时历史数据关联,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OBS外表,将两

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  • Hive应用开发简介

    Hive是一个开源,建立在Hadoop上数据仓库框架,提供类似SQLHiveQL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集群中存储海量数据进行查询分析。 Hive主要特点如下: 通过Hiv

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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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  • 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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  • 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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  • 审视和修改表定义

    on或者group 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一点是分布列选择。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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