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

 
 

    数据仓库社交维度表设计样例 更多内容
  • 示例场景说明

    新建数据标准并发布 关系建模 数仓规划:新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模:在DWR层新建并发布维度 维度建模:在DWR层新建并发布事实 指标设计 指标设计:新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市:在DM层新建并发布汇总 步骤6:数据开发处理 可管理多种大数据服务,提供一站式的大数据开发环境。

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  • VDN维度实时接口

    VDN维度实时接口 查询指定VDN下的系统接入码信息 查询指定VDN下的座席休息情况 查询指定VDN下的座席电话号码 查询指定VDN下的所有座席信息 查询指定VDN下的所有座席的当前状态信息 查询指定VDN下的所有座席的静态配置信息 查询指定VDN下的IVR详细状态信息 查询指定VDN下的IVR流程接入码信息

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  • 服务指标及其维度

    服务指标及其维度 服务指标是由实例指标汇聚而来的,其指标维度与实例指标维度相同。 实例指标详见:实例指标及其维度。 父主题: 指标总览

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  • 磁盘指标及其维度

    tes) 该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。 ≥0 千字节/秒(kB/s) 2 磁盘指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 diskDevice 磁盘名称。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 nodeIP 主机IP。 nodeName

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  • 实例指标及其维度

    实例指标及其维度 实例指标是由容器或进程指标汇聚而来的,其指标维度与容器或进程指标维度相同。 容器指标详见:容器组件指标及其维度 进程指标详见:虚机组件指标及其维度。 父主题: 指标总览

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  • 查看指标维度信息

    可选,有Body体的情况下必选,没有Body体则无需填写和校验。 响应参数 状态码: 200 4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object data,统一的返回结果的最外层数据结构。 5 data 参数 参数类型 描述 value Array of strings

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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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  • 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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  • 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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  • TaurusDB库表设计规范

    避免使用分区,如有需要,可以使用多个独立的代替。 分区的缺点: DDL操作需要锁定所有分区,导致所有分区上操作都被阻塞。 当数据量较大时,对分区进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区使用较少,存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时,对分区进行分拆的成本较高。

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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,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表索引设计规范

    Hudi索引设计规范 规则 禁止修改索引类型。 Hudi的索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下: 布隆索引:Spark引擎独有索引,采用bloomfiter机制,将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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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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  • 座席维度实时接口

    座席维度实时接口 批量查询座席签入的技能队列 批量查询座席信息 查询指定座席的当前呼叫ID 批量查询所有座席的呼叫信息 查询指定座席的私有呼叫 批量查询座席状态下的座席个数 查询指定座席详细信息 查询座席休息信息 查询座席是否有通话在处理 查询座席维度系统状态信息 获取座席实时监控指标

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  • 集群指标及其维度

    rtual_memory_usage) 该指标用于统计测量对象已使用虚拟内存占虚拟内存总量的百分比。 0~100 百分比(%) 2 集群指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 clusterName 集群名称。 projectId 项目ID。 父主题: 指标总览

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  • 产品介绍

    数量和性能)。 责任分工矩阵 工作项目说明 在实施 数据仓库 咨询与规划服务前,需要收集客户现有系统环境中的必要信息,用以支撑服务范围和交付周期。需要收集的信息包括且不限于:数仓集群版本信息、数仓及大数据集群组件信息、数仓及大数据集群用户和权限信息、代码demo具体场景、服务例行维护范围信息。

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  • 数据指标设计

    业务指标模板如30所示。 1 业务指标模板 序号 指标编码 *业务域 *主题域 指标名称 指标定义 指标Owner - - - - - - - 指标编码:对数据指标进行归类编码,ZB +六位行政区划+中央业务指导部门编码(2位)+流水号(4位);示例:340000为安徽省

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  • ClickHouse宽表设计原则

    ClickHouse宽设计原则 宽设计原则 由于ClickHouse的宽查询性能较优,且当前ClickHouse可支持上万列的宽横向扩展。 在大部分场景下,有大join以及多join的场景,且多个join的数据变化更新频率较低,这种情况,建议对多个join查询逻辑提

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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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  • Hudi表索引设计规范

    Hudi索引设计规范 规则 禁止修改索引类型。 Hudi的索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下: 布隆索引:Spark引擎独有索引,采用bloomfiter机制,将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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