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

 
 

    数据仓库各层特点分区 更多内容
  • 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、

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品特点

    产品特点 华为IdeaHub S2系列(简称IdeaHub或终端)面向协同共创、远程会议数字化办公场景,例如企业常规会议室、经理室、开放区等。依托全新一代硬件平台架构,在算力和AI算法处理等性能方面表现卓越。 配套4K视频会议专用摄像头,用户长时间开会,画面依然清晰真实。 高保真

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 元数据简介

    按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据。元数据打通了源数据、 数据仓库 、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据仓库

    数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据仓库

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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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和分析。 Hive主要特点如下: 通过HiveQL语言非常

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区子表、子分区分区表中实际保存数据的表,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例:t1_hash为一个一级分区表: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区子表、子分区分区表中实际保存数据的表,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1:t1_hash为一个一级分区表: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区子表、子分区分区表中实际保存数据的表,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1:t1_hash为一个分区表: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区(分区子表、子分区)

    分区分区子表、子分区分区表中实际保存数据的表,对应的entry通常保存在pg_partition中,各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例:t1_hash为一个分区表: gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 为什么要使用云数据仓库服务GaussDB(DWS) ?

    为什么要使用云数据仓库服务 GaussDB (DWS) ? 传统的数据仓库售价昂贵,设备系统选型,采购周期长,扩容复杂,整体运行成本十分高昂,因此很难为中小企业所采纳。 云数据仓库服务GaussDB(DWS)与传统的数据仓库相比,主要有以下特点与显著优势: 一款分布式MPP数据仓库云化服务

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据仓库规格

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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据仓库类型

    数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓(DWS 2.0):面向数据分析场景,为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务,支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析,存储、计算弹性伸缩,并按需、按量计价,为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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和分析。 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)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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和分析。 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)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 云桌面有哪些特点和优势?

    云桌面有哪些特点和优势? 管理员通过管理控制台,可以自主的完成购买和退订云桌面,让终端用户灵活使用云桌面,达到即开即用,用完归还的目的。 云桌面具有以下特性: 即开即用:传统的私有桌面云部署需要花费数天以上的时间,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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区(Partition)

    分区Partition分区用于将数据划分成不同区间,逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列,分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型,在写分区值时,都需要加双引号。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 更新分区

    更新分区 功能介绍 更新分区 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /api/v3/projects/{project_id}/clusters/{cluster_id}/partitions/{partition_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分区策略

    分区策略 分区策略在使用DDL语句建表语句时通过PARTITION BY语句的语法指定,分区策略描述了在分区表中数据和分区路由映射规则。常见的分区类型有基于条件的Range分区/Interval分区、基于哈希散列函数的Hash分区、基于数据枚举的List列表分区: CREATE TABLE

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了