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

 
 

    数据仓库如何设计宽表 更多内容
  • 获取数据仓库列表信息

    获取 数据仓库 信息 功能介绍 获取数据仓库 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id,获取方法请参见获取项目ID 2 Query参数

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  • GaussDB(DWS)表设计规则

    支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】的存储类型是定义设计的第一步,用户业务类型是决定的存储类型的主要因素,存储类型的选择依据请参考1。 1 的存储类型及场景 存储模型 优点 缺点 适用场景

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  • 表结构设计

    包括:选择存储方式、压缩级别、分布方式、分布列以及使用分区和局部聚簇等,从而实现性能的优化。 选择存储方式 的存储模型选择是定义的第一步。业务属性是的存储模型的决定性因素,根据下选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下,如果的字段比较多(大),查询中涉及到的列

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  • 数据仓库规格

    标准数仓(DWS 3.0)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3。 标准数仓(DWS 3.0)本地盘规格,该规格存储容量固定,不能够进行磁盘扩容和规格变更,只能进行节点扩容,规格详情请参见4。 3 标准数仓(DWS 3.0)云盘规格 规格名称 CPU架构 vCPU 内存(GB)

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  • 数据仓库类型

    备注1:存算分离数据存储在OBS上,无需重分布,但是元数据和索引存储在本地,仍然需要进行重分布。存算分离在重分布时,只支持读,元数据的重分布时间一般比较短,但是,如果上创建了索引,索引会影响重分布的性能,重分布完成时间与索引的数据量成正比关系,在此期间,只支持读。 实时

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  • 成长地图

    普通用户执行创建OBS外语句时报错:permission denied 创建GDS外失败,报错:ROUNDROBIN distribution type is built-in support. GDS导入失败后,磁盘占用空间增大 使用DLF服务创建DWS外时不支持中文,如何处理 更多 数据库使用

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  • 阅读指引

    ,引导您完成创建数据仓库集群、创建数据库、上传数据和测试查询这一过程。 如果打算或正在将应用程序从其他数据仓库 GaussDB (DWS)迁移,您可能想知道GaussDB(DWS)在实施方式上有什么区别。 GaussDB(DWS)进行数据库应用程序开发过程中,下将帮您找到对应的信息。

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  • 维度建模

    之后才能进行汇总的新建,将复合指标计算结果写入汇总中。 单击规范设计左侧“维度建模”,切换到汇总页面,单击新建,进入新增汇总编辑页面。 图5 汇总1 进入新增汇总编辑页面。填入所属主题、名称、编码、统计维度选择客户类型、数据连接类型、数据源、数据库和、Schema、资产责任人。

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  • ClickHouse应用场景

    在企业经营分析中,把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse,对数亿记录或更大规模的大和数百维度的查询,都能在亚秒级内响应,得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析,辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联,生成用户行为路径大同步到Cl

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  • Hudi表模型设计规范

    流式计算采用MOR。 流式计算为低时延的实时计算,需要高性能的流式读写能力,在Hudi中存在的MOR和COW两种模型中,MOR的流式读写性能相对较好,因此在流式计算场景下采用MOR模型。关于MOR在读写性能的对比关系如下: 对比维度 MOR COW 流式写 高 低 流式读

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 【建议】之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上,尽可能体现出明显的关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 使用前必读

    采用大写示。 小写 参数(语句中必须由实际值进行替代的部分)采用小写示。 [ ] 示用“[ ]”括起来的部分是可选的。 ... 示前面的元素可重复出现。 [ x | y | ... ] 示从两个或多个选项中选取一个或者不选。 { x | y | ... } 示从两个或多个选项中选取一个。

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  • 标准数仓开发指南(8.1.3.x)

    采用大写示。 小写 参数(语句中必须由实际值进行替代的部分)采用小写示。 [ ] 示用“[ ]”括起来的部分是可选的。 ... 示前面的元素可重复出现。 [ x | y | ... ] 示从两个或多个选项中选取一个或者不选。 { x | y | ... } 示从两个或多个选项中选取一个。

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  • 标准数仓开发指南(8.3.0.x)

    采用大写示。 小写 参数(语句中必须由实际值进行替代的部分)采用小写示。 [ ] 示用“[ ]”括起来的部分是可选的。 ... 示前面的元素可重复出现。 [ x | y | ... ] 示从两个或多个选项中选取一个或者不选。 { x | y | ... } 示从两个或多个选项中选取一个。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 【建议】之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • Hudi表分区设计规范

    议使用。 建议 事实采用日期分区,维度采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区要根据的总数据量、增量和使用方式来决定。从的使用属性看事实和维度具有的特点: 事实:数据总量大,增量大,数据读取多以日期做切分,读取一定时间段的数据。 维度:总量相对小,增量小

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。 父主题: 数据库对象设计

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。 父主题: 数据库对象设计

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  • 标准数仓开发指南(8.1.3.x)

    采用大写示。 小写 参数(语句中必须由实际值进行替代的部分)采用小写示。 [ ] 示用“[ ]”括起来的部分是可选的。 ... 示前面的元素可重复出现。 [ x | y | ... ] 示从两个或多个选项中选取一个或者不选。 { x | y | ... } 示从两个或多个选项中选取一个。

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  • 使用前必读

    采用大写示。 小写 参数(语句中必须由实际值进行替代的部分)采用小写示。 [ ] 示用“[ ]”括起来的部分是可选的。 ... 示前面的元素可重复出现。 [ x | y | ... ] 示从两个或多个选项中选取一个或者不选。 { x | y | ... } 示从两个或多个选项中选取一个。

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  • ClickHouse本地表设计

    ClickHouse本地设计 规则 单(分布式)的记录数不要超过万亿,对于万亿以上的查询,性能较差,且集群维护难度变大。单(本地)不超过百亿。 设计都要考虑到数据的生命周期管理,需要进行TTL属性设置或定期老化清理分区数据。 单的字段建议不要超过5000列。

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