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

 
 

    数据仓库物理模型设计 更多内容
  • 修改物理连接

    在左侧导航栏,选择“云专线 > 物理连接”。 在物理连接列表中,单击物理连接操作列的“修改”,根据界面提示,修改对应的物理连接名称、带宽、机房地址和描述信息。 修改完成后单击“确定”,完成物理连接的修改。 修改一站式接入物理连接 操作场景 用户开通一站式接入物理连接后,可以修改已开通物理连接的带宽。

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  • 鲲鹏物理资源服务

    鲲鹏物理资源服务 服务概述 服务内容及范围 申请流程 服务周期 服务清单 责任分工 修订记录 父主题: 计算增值服务

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  • 批量建模

    单击“模型编码”或者,可前往物理表对应创建的数据模型详情页,查看或者编辑该数据模型。 具体操作请参见数据实体或关系实体。 建模失败 “状态”仍显示为“未建模”,且带有标识。 将鼠标移动至,显示建模失败的详细信息。 后续操作 反向建模完成后,您可以根据业务需求在应用设计态进行如下操作:

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  • 数据仓库规格

    数据仓库 规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异,详情请参见数据仓库类型。 标准数仓(DWS 2.0)规格 标准数仓(DWS 2.0)云盘规格,该规格弹性伸缩,无限算力、无限容量,规格详情请参见表1。

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  • 数据仓库类型

    数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓(DWS 2.0):面向数据分析场景,为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务,支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析,存储、计算弹性伸缩,并按需、按量计价,为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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  • 关系建模

    落地的。除了将逻辑模型转换外为物理模型外,您也可以参考本章节直接新建一个物理模型。 本章节主要介绍以下内容: 物理模型设计时的考虑事项 新建物理模型 新建表并发布 通过逆向数据库导入物理物理模型设计时的考虑事项 物理模型要确保业务需求及业务规则所要求的功能得到满足,性能得到保障。

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  • 通过反向建模将已有数据库物理表转为iDME模型

    实体类型 数据实体。 沿用表名称 是。 模型表名称 物理表的名称。 模型英文名称 物理表的名称。 模型中文名称 物理表的名称。 模型英文描述 - 模型中文描述 物理表的名称。 模型模型 BasicObject。 模型分类 业务数据模型模型责任人 - 生成的建模信息可能会存在偏

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  • 流程设计

    流程设计 宏观层面:重点是组织架构与流程架构匹配,组织设置必须支撑流程价值实现,组织职责必须清晰具体,不能有重叠、空白、过多、过少; 微观层面:看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实,岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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  • 表设计

    设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【关注】将表

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值,那么,不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 设计中心

    设计中心 解决方案工作台提供设计引擎,用户可在线进行解决方案技术架构设计(含集成架构、部署架构)、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题: 标准空间

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  • 设计架构

    设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台,进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”,即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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  • VN设计

    VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN,实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通,不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽,保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题: 用户业务设计

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 设计原则

    设计原则 以下是常用的性能优化指导原则: 中心化原则:识别支配性工作量负载功能,并使其处理过程最小化,把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则:选择靠近的活动、功能和结果的资源;避免通过间接的方式去达到目的,导致通信量或者处理量大辐增加,性能大辐下降。 共享资源:

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  • 设计原则

    进行任何通信之前都将通过显式的验证,减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型(非黑即白),变成基于持续风险评估和逐次授权的动态信任模型。 零信任不根据网络空间位置决定可信度,其重心在于保护资源,而不是网段。与传统安全理念对比,它将网络防御的重心

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  • 设计原则

    故障对系统造成的影响,并持续稳定地运行,建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患,因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余,甚至是多级冗余的组合,包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点:

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  • 设计优化

    设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 逻辑模型

    在数据架构控制台,单击左侧导航树中的“逻辑模型”。 在总览图中找到所需要的逻辑模型,将光标移动到该卡片上,单击该模型的转换按钮。 图10 逻辑模型转化为物理模型 在“转换为物理模型”对话框中,配置如下参数,然后单击“确定”。 图11 转换为物理模型 逻辑模型转换为物理模型时,系统会先校验是否有前缀,无前缀会自动添加前缀。

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  • 物理复制库检查

    物理复制库检查 Oracle同步场景 表1 物理复制库检查 预检查项 物理复制库检查。 描述 Oracle为源的增量链路,源数据库进行物理复制库检查。 待确认原因及处理建议 待确认原因: PHYSICAL STANDBY模式下日志从主库直接复制,自身不产生任何日志,请检查主库补全日志是否符合增量同步要求。

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