在左侧导航栏选择“威胁运营 > 安全分析”，进入安全分析页面。 图1 进入安全分析页面 在左侧数据空间导航栏中，单击数据空间名称，展开数据管道列后，再单击管道名称，右侧将显示管道数据的检索页面。 图2 管道数据页面 在管道数据检索页面，选择查询分析时间，设置查询条件或直接输入查询语句进行溯源分析。 设置查

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监控分析 告警监控 用户登录记录 桌面使用记录

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诊断分析 大Key诊断 热key诊断 父主题： 用户指南

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负荷分析 负荷分析概述 负荷信息快照 负荷诊断报告 父主题： 数据库监控（DMS）

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死锁分析 操作场景 RDS for SQL Server具有强大的死锁检测功能。当多个用户同时访问同一资源时，可能会出现死锁现象，即两个或多个进程互相等待对方释放资源，导致所有进程都无法继续执行。此时，SQL Server将选择其中一个进程终止（Kill），其他进程就可以完成其事务。

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解决方案 数据仓库 主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同

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之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮

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级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 典型场景：数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 发布区域：全部

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数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮

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0108 查询DN REDO失败。 请查看租户侧日志分析失败原因。如未解决请联系技术支持人员。 DWS.0109 存在主备追赶，请稍后重试。 等待主备追赶做完之后重试主备恢复。 DWS.0110 查询主备追赶失败。 请查看租户侧日志分析失败原因。如未解决请联系技术支持人员。 DWS.0111

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热门案例 数据库、数据仓库、 数据湖 、湖仓一体分别是什么？ 无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？ 无法连接数据仓库集群时怎么处理？ 可以通过SSH访问DWS集群的节点吗？ 如何选择公有云DWS或者公有云RDS？ 数据在数据仓库服务中是否安全？

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数据仓库自定义属性 获取数据仓库自定义属性列表 父主题： API

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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

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AI融合分析 AI服务对图像、文本等数据的分析结果可在GaussDB(DWS) 中与其他业务数据进行关联分析，实现融合数据分析。 电商场景 华为云GaussDB(DWS) 是支撑华为商城Vmall进行数据分析的数据仓库引擎。电商的数据分析，主要用于支撑营销推荐、运营分析、全文检索、客户分析等业务。

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为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 DWS提供标准数仓（DWS 2.0）、标准数仓（DWS3.0）、IoT数仓和实时数仓等多种产品形态，围绕企业级内核、实时分析、协同计算、融合分析、云原生五大方向构筑业界第一数据仓库。详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2

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操作指导 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 快照管理 04:01 数据仓库服务快照管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 集群管理 02:27 数据仓库服务集群管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 快速入门 03:19 数据仓库服务快速入门 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet

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一站式操作：提供可视化流程式 数据治理 能力、自助式分析模式，简单易操作的属性，让业务人员通过拖拉拽的方式完成数据分析的全流程，所有分析过程可视化，从而实现以业务为主导的数据体系。 智能化分析：通过增强分析，可以大大缩短数据分析时间，帮助用户洞察数据，即使是普通业务人员也能通过简单操作挖掘数据价值

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分析任务类型 分析任务有三种类型，“转换计算”和“聚合计算”这两种类型的计算公式在资产建模模块进行定义，而“流分析”类分析任务的计算过程通过编辑对应的实时分析作业来定义。 表1 分析任务的类型和功能 类型 功能说明 转换计算 转换计算表达式含义：对单个或多个参数的属性值进行常规数学计算，表达式中不能使用时间聚合。

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作业运行成功后，CampusGo服务使用post请求将作业的运行结果，包括告警结构化数据和图片数据，以JSON数据流的形式输出到用户指定的Webhook URL。例如运行Webhook Service中的示例脚本，将接收到的Webhook消息写在与脚本同目录的post.txt文件中。算法输出的JSON结果示例如下，表示识别出视频中在指定区

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