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

 
 

    数据仓库维度表设计样例 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 华为云大数据上云与实施服务可以提供哪些服务?

    据平台设计服务设计的方案实施,打造客户大数据平台样板,为后续的平台建设提供。 在大数据上云咨询过程中,面向客户的业务选择一条作业流开发作为标准样板模板建设,选型要求:大数据处理端到端流程在7个步骤以内。仅作为样板,不作生产使用。 场景范围包括:1)数据入湖集成设计与实施;

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  • 为什么要使用云数据仓库服务GaussDB(DWS) ?

    对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库数据的同时访问, 即需要同时锁住多张可能正在被不同事务更新的单。这对业务繁忙的数据库系统来说可能是一件非常困难的事情 。 一方面很难把多张同时锁住,造成复杂查询的时延增加。 另一方面如果锁住了多张,又会阻挡数据库单更新的事务,造成业务的延时甚至中断。

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  • DataArts Studio使用流程

    添加审核人 管理配置中心 管理配置中心 流程设计 流程设计 主题设计 主题设计管理 新建码 制定数据标准 新建数据标准 关系建模 关系建模 维度建模 维度建模 业务指标 业务指标 技术指标 技术指标 数据集市建设 数据集市 数据开发 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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  • GaussDB(DWS)入门实践

    DLI 数据仓库服务DWS 调优 调优实践 在本实践中,您将学习如何优化设计。您首先不指定存储方式,分布键、分布方式和压缩方式创建,然后为这些加载测试数据并测试系统性能。接下来,您将应用优秀实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些,并再次为这

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  • 参考:作业分片维度

    云数据库 MySQL 支持按字段分片。 仅当配置“按分区抽取”时,按分区分片。 云数据库 PostgreSQL 支持按字段分片。 仅当配置“按分区抽取”时,按分区分片。 云数据库 SQL Server 支持按字段分片。 仅当配置“按分区抽取”时,按分区分片。 MySQL

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  • 主机指标及其维度

    该指标用于统计主机是否成功连接上NTP服务器。 0、1 0示已连接 1示未连接 无 NTP同步状态(aom_node_ntp_status) 该指标用于统计主机本地时间与NTP服务器时间是否同步。 0、1 0示同步 1示未同步 无 进程数量(aom_node_process_number)

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  • 网络指标及其维度

    总Bps(aom_node_network_total_bytes) 该指标用于统计测试对象出方向和入方向的网络流速之和。 ≥0 字节/秒(Byte/s) 2 网络指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。

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  • 参考:作业分片维度

    云数据库 MySQL 支持按字段分片。 仅当配置“按分区抽取”时,按分区分片。 云数据库 PostgreSQL 支持按字段分片。 仅当配置“按分区抽取”时,按分区分片。 云数据库 SQL Server 支持按字段分片。 仅当配置“按分区抽取”时,按分区分片。 MySQL

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