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

 
 

    数据仓库开发模型设计 更多内容
  • 设计架构

    设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台,进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”,即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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  • 设计原则

    设计原则 以下是常用的性能优化指导原则: 中心化原则:识别支配性工作量负载功能,并使其处理过程最小化,把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则:选择靠近的活动、功能和结果的资源;避免通过间接的方式去达到目的,导致通信量或者处理量大辐增加,性能大辐下降。 共享资源:

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  • 设计优化

    设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 设计原则

    故障对系统造成的影响,并持续稳定地运行,建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患,因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余,甚至是多级冗余的组合,包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点:

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  • 设计原则

    DevSecOps的核心理念是将安全性纳入到整个软件开发生命周期中,从需求分析、设计开发、测试、部署、运维、运营的每个阶段都考虑安全性,以确保系统的安全性和稳定性。 通过将安全性与DevOps的自动化流程相结合,DevSecOps可更快地检测和修复安全漏洞,并提高软件开发的效率和质量。 父主题: 安全性支柱

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  • VN设计

    VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN,实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通,不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽,保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题: 用户业务设计

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  • 表设计

    设计 GaussDB 是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【关注】将表

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值,则不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 选择表模型

    选择表模型设计 数据仓库 模型的时候,最常见的有两种:星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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  • 资源和成本规划

    数据使能信息架构设计 数据使能信息架构设计-基础包 套 数据使能信息架构设计-增量包 套 数据使能技术架构设计 数据使能技术架构设计 套 数据使能技术平台集成实施 数据使能技术平台集成实施 套 IT数采集成实施 套 OT数采集成实施 套 数据使能方案设计 数据湖 治理方案设计-基础包 套

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  • 应用场景

    应用场景 多种模型设计 应用:软件设计开发。 场景特点:软件设计开发过程会有不同的角色参与其中,统一设计建模语言减少沟通成本。 适用场景:支持4+1视图和UML模型在线设计,为用户提供可视化建模语言。 模型协同设计 应用:项目协同设计。 场景特点:工程庞大、周期短的情况,需要投入多人同时开发建模。

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  • 数据架构概述

    数据架构概述 模型设计方法概述 根据业务需求抽取信息的主要特征,模拟和抽象出一个能够反映业务信息(对象)之间关联关系的模型,即数据模型。数据模型也是可视化的展现企业内部信息如何组织的蓝图。数据模型应满足三方面要求:能比较真实地模拟业务(场景);容易被人所理解;便于在IT系统中实现。

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  • 技术支持

    不负责基于GaussDB(DWS)集群之上的客户业务应用开发问题答疑和处理,例如业务设计、代码开发、作业性能调优和业务迁移等。如需支持,可咨询购买对应专家服务。 在GaussDB(DWS)集群组件服务无明显异常或明确产品质量缺陷的情况下,不负责作业运行异常问题的排查分析。 数据仓库专家服务 如需获得更多支持,

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  • 基本概念

    DataArts Studio 数据架构中,维度建模是以维度建模理论为基础,构建总线矩阵、抽象出事实和维度,构建维度模型和事实模型,同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系,构建出汇总模型。 指标(数据架构) 指标是衡量目标总体特征的统计数值,是能表征企业某一业务活动中业务状况的数值指示器。

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  • 上云与实施

    CSS专家服务 交通智能体专家服务 数据仓库专家服务 云视频交付实施服务 数据库迁移服务 计算增值服务 大数据基础设施专家服务 工业智能体使能服务 AI平台开发与实施服务 云会议交付实施服务 数据上云设计与实施服务 行业AI上云与实施服务 华为云DevSecOps设计与实施服务 物联网上云与实施服务

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  • 规范设计

    规范设计 配置中心 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模 业务指标 技术指标 维度建模 父主题: 实施步骤

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  • 安全设计

    安全设计 有标签和安全标识。 部件安全设计满足欧盟和中国等国家和地区的准入要求。 父主题: 安全性和可靠性

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  • 设计原则

    “N”个行业领域实现低成本快速扩展,如在PCB云工厂、模具云工厂的基础上,未来能够拓展到更多的行业场景。 中试中心设计原则 中试中心设计主要围绕装备制造和电子信息制造两大产业作为重点方向,为设计数字化和生产制造数字化两大业务提供中试服务,装备制造围绕模具加工制造工艺试制、汽车零部件加工制造工艺

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  • 设计思路

    务,降低客户运维成本;也可以提供本地云管平台,满足客户本地运维要求。 知识中心设计思路 知识中心是 工业互联网 的“操作系统”,核心围绕数据、知识、软件的工业知识价值化开发逻辑,聚焦中小企业在数字化研发设计和数字化生产制造两方面的典型产业数字化业务场景进行建设。 数据汇聚。通过网络采

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  • 主题设计

    主题设计 主题设计是为了更好地组织和管理模型,基于某个特定领域或问题定义,使得模型更加清晰。解决方案工作台支持新建L1-L3主题,支持手动创建主题、支持从文件和DataArts Studio导入主题、支持导出主题。 手动新建主题 架构师登录解决方案工作台后,单击“工作空间”下对应

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