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

 
 

    数据仓库事实表维表主题表 更多内容
  • 分区表运维管理

    分区管理 分区管理包括分区管理、分区管理、分区索引管理和分区业务并发支持等。 分区管理:也称分区级DDL,包括新增(Add)、删除(Drop)、交换(Exchange)、清空(Truncate)、分割(Split)、合并(Merge)、移动(Move)、重命名(Rename)共8种。

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  • 分区表运维管理

    分区管理 分区管理包括分区管理、分区管理、分区索引管理和分区业务并发支持等。 分区管理:也称分区级DDL,包括新增(Add)、删除(Drop)、交换(Exchange)、清空(Truncate)、分割(Split)、合并(Merge)、移动(Move)、重命名(Rename)共8种。

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  • 分区表运维管理

    分区管理 分区管理包括分区管理、分区管理、分区索引管理和分区业务并发支持等。 分区管理:也称分区级DDL,包括新增(Add)、删除(Drop)、交换(Exchange)、清空(Truncate)、分割(Split)、合并(Merge)、移动(Move)、重命名(Rename)共8种。

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  • 分区表运维管理

    分区管理 分区管理包括分区管理、分区管理、分区索引管理和分区业务并发支持等。 分区管理:也称分区级DDL,包括新增(Add)、删除(Drop)、交换(Exchange)、清空(Truncate)、分割(Split)、合并(Merge)、移动(Move)、重命名(Rename)共8种。

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  • 获取数据仓库的数据列表

    获取 数据仓库 的数据列 功能介绍 获取数据仓库的数据列 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 管理表及表数据

    重命名 右键单击,选择“重命名”重命名。弹出“重命名”对话框,提示输入新名称输入名称。 输入名,单击“确定”。“对象浏览器”中显示更新的名称。 分区ORC不支持此操作。 删除 右键单击,选择“删除”选项来删除。可按下Ctrl+左键逐个选择对象,批量删除。 该

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  • 表设计

    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 行存 数据按照行进行存储,在查询某一行数据时,可以快速定位到目标位置。

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  • 分区表(母表)

    分区(母) 实际对用户体现的,用户对该进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义,创建成功以后在pg_class中新增一个entry,并且parttype列内容为'p',明该entry为分区的母。分

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  • KV表转普通表

    KV转普通 概述 用于将KV(Key:Value)格式的为普通格式。其中Key转换成的某列名,Value转换成该列在对应行的值。 格式定义 KV格式定义:Key是列名的index,Value支持BIGINT,DOUBLE和STRING类型。在该组件中可以输入用户定义

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  • 表设计

    集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度、数据量较小的事实。 Roundrobin 的每一行被轮番地发送给各个DN,因此数据会被均匀地分布在各个DN中。 数据量较大的事实,且使用Hash分布时找不到合适的分布列。 选择分区方案 当中的数据量很大时,应当对进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 分区表(母表)

    分区(母) 实际对用户体现的,用户对该进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义,创建成功以后在pg_class中新增一个entry,并且parttype列内容为'p',明该entry为分区的母。分

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  • 分区表(母表)

    分区(母) 实际对用户体现的,用户对该进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义,创建成功以后在pg_class中新增一个entry,并且parttype列内容为'p'(一级分区)或者's'(二级分区)

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  • 分区表(母表)

    分区(母) 实际对用户体现的,用户对该进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义,创建成功以后在pg_class中新增一个entry,并且parttype列内容为'p'(一级分区)或者's'(二级分区)

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  • 普通表转KV表

    转换后的结果不会显示原中的空值。您可以在结果中指定需要保留的列,并且输出的列与原的列一致。 如果存在输入Key_map,则转化的列为Key_map与KV中Key的交集。(在col和keymap中都存在) 如果存在的输入Key_map与输入类型冲突,则输出的Key

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  • 查找表模型列表

    : 维度 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实属性 FACT_DIMENSION: 事实维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实 FACT_MEASURE: 事实度量 FUNCTION:

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  • 表设计

    选择分布方案 的分布方式的选择如1所示。 1 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度、数据量较小的事实。 Range

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  • 表设计

    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,客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 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。

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  • 表设计

    选择分布方案 的分布方式的选择如2 的分布方式及使用场景所示。 1 的分布方式及使用场景 分布方式 描述 适用场景 Hash 数据通过Hash方式散列到集群中的所有DN上。 数据量较大的事实。 Replication 集群中每一个DN都有一份全量数据。 维度、数据量较小的事实表。

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  • 选择表模型

    选择模型 在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和为事实数据提供描述性属性信息的多个维度组成。维度通过主键关联事实中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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  • 获取数据仓库自定义属性列表

    获取数据仓库自定义属性列 功能介绍 获取数据仓库自定义属性列 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses/custom-attributes 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

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  • 维度建模

    事实表:归属于某个业务过程的事实逻辑,可以丰富具体业务过程所对应事务的详细信息。创建事实逻辑即完成公共的事务明细数据沉淀,从而便于提取业务中事务相关的明细数据。 单击“维度建模”,右侧选择事实切换到事实管理界面。 图3 事实1 单击新建,进入事实新建页面,选择所属主题,填入名称、编码、

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