技术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的数据仓库中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。O

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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使用场景 dws2.olap.4xlarge.i3 X86 16 128 1490GB 1 推荐在生产环境下使用，适用于绝大部分企业大数据量OLAP分析系统，BI报表，可视化大屏等场景。 有着极致的性能，适用于高吞吐数仓加工，高并发在线查询生产环境。 dws2.olap.4xlarge

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使用应用程序连接HTAP实现OLAP的复杂查询 本章节主要介绍使用应用程序直连HTAP实现OLAP的复杂查询的流程。 使用流程 步骤1：购买HTAP标准版实例 步骤2：将 GaussDB (for MySQL)数据同步至HTAP标准版实例 步骤3：连接HTAP实例进行OLAP查询 前提条件 GaussDB(for

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使用应用程序连接HTAP实现OLAP的复杂查询 本章节主要介绍使用应用程序直连HTAP实现OLAP的复杂查询的流程。 使用流程 步骤1：购买HTAP标准版实例 步骤2：将TaurusDB数据同步至HTAP标准版实例 步骤3：连接HTAP实例进行OLAP查询 前提条件 TaurusDB实例需要按照如下表格进行参数设置。

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理，将处理后的数据写入到一个宽表中，宽表中包含所有要查询的数据字段，以供后续应用完全自助OLAP的高性能查询。 表命名规范 数据库表名称命名规则：

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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云RDS？ 公有云GaussDB(DWS)和公有云RDS都让您能够在云中运行传统的关系数据库，同时转移数据库管理负载。您可将RDS数据库用于联机事务处理 (OLTP) ，报告和分析，对于大量数据的读（一般是复杂的只读类型查询）支持不足。GaussDB(DWS)利用多节点的规模和资

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在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成用户行为路径大宽表同步

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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要用于衡量大数据产品的分析性能。TPC-DS查询共包含24张表，99个查询测试语句。 SSB SSB（Star Schema Benchmark）是一种在学术界和工业界广泛应用的数据库系统性能评估基准测试方法。它能够对比不同数据仓库在处理星型模型查询时的性能，帮助数据库管理员和决

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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E CS /EVS dws2.olap.4xlarge.i3 16 128 X86 ECS/本地直通 dws2.olap.8xlarge.i3 32 256 X86 ECS/本地直通 dws2.olap.16xlarge.i3 64 512 X86 ECS/本地直通 dws2.olap.4xlarge

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let数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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