。 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 数据仓库与普通数据库的区别？

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向下签发从属CA的能力，同时影响证书链的长度。 恰当的CA层次设计，有利于CA的管理。PCA服务支持最多可创建七层CA结构，不同CA结构的区别请参见私有CA层次结构设计 证书的轮换 证书有效期到期前需要进行新旧证书的替换，避免因证书过期导致业务中断，新旧证书替换的过程即为证书的轮换。

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Partitioning）功能，即根据表的一列或者多列，将要插入表的记录分为若干个范围（这些范围在不同的分区里没有重叠），然后为每个范围创建一个分区，用来存储相应的数据。其中，列表分区（List Partitioning）仅8.1.3及以上集群版本支持。 因此，在设计数据仓库时，需要考虑这些因素并进行实验来确定最佳设计方案。

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储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 图1 产品架构 应用层 数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与 GaussDB (DWS)

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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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HCatalog建立在Hive Metastore之上，具有Hive的DDL能力。从另外一种意义上说，HCatalog还是Hadoop的表和存储管理层，它使用户能够通过使用不同的数据处理工具（比如MapReduce），更轻松地在网格上读写HDFS上的数据，HCatalog还能为这些数据处理

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数据平台层：平台层主要包括了数据支撑建设和接口管理平台。数据支撑建设包括了数据资源目录平台、数据交换平台、 数据治理 平台、数据共享平台、数据开放平台、数据服务体系、数据平台对接管理。接口管理平台提供接口目录管理功能。 数据架构 本建设方案聚焦数据资源层建设方案，为业务层提供数据支

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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华为云数据仓库高级工程师培训 培训简介 智能数据时代，数据库产业技术趋势发生着显著变化，早期数据库产品形态从单机到集群、一体机，当前已经向分布式、云化、智能化演进。面对这些变化趋势及市场机遇，华为云专为打造了云化分布式数据仓库高级工程师培训，旨在培养掌握分布式数据仓库知识体系，熟知

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修改业务代码就能提供服务访问安全。应用服务网格提供了一个透明的分布式安全层，并提供了底层安全的通信通道，管理服务通信的认证、授权和加密，提供Pod到Pod、服务到服务的通信安全。开发人员在这个安全基础设施层上只需专注于应用程序级别的安全性。 多集群安全：在多集群场景下ASM提供了

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Studio数据架构践行数据治理方法论，将数据治理行为可视化，打通数据基础层到汇总层、集市层的数据处理链路，落地数据标准和数据资产，通过关系建模、维度建模实现数据标准化，通过统一指标平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑，对外提供主题式数据查询与挖掘服务。 图2

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管理控制台错误码 用户通过管理控制台执行数据仓库服务的相关操作后，如果操作请求在执行过程中出现异常，将在管理控制台提示异常信息，异常信息包括返回的错误码及其说明。 错误码说明 您可以通过表1中的处理建议进行下一步操作，处理相应的异常。 表1 错误码 错误码 错误信息 处理建议 DWS

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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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。 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

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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，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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信息架构L1-L5层元素间的实体联接： “属性-被包含-逻辑数据实体”：描述信息架构中L5层属性和L4层逻辑实体的关系。 “逻辑数据实体-被包含-业务对象”：描述信息架构中L4层逻辑数据实体和L3层业务对象的关系。 “业务对象-被包含-主题域”：描述信息架构中L3层业务对象和L2层主题域的关系。

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： 一个平台：搭建统一数据分析和报表管理平台； 两个统一：数据规范统一，报表分析规范统一； 三个层次：基础业务层自主分析快速汇报、中间管理层汇总预警及时处理、最高决策层全局把控科学决策； 四个改善：改善数据质量、改善业务流程规范、改善决策科学性和准确性、改善企业的可持续竞争力。 图1

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