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

 
 

    数据分析原则 更多内容
  • 资源和成本规划

    ABI一站式数据分析平台 标准版、50用户 1 包周期 1年 ¥50000.00 ABI一站式数据分析平台 标准版、100用户 1 包周期 1年 ¥100000.00 ABI一站式数据分析平台 标准版、不限用户 1 包周期 1年 ¥150000.00 ABI一站式数据分析平台 企业版、50用户

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  • 交易统计

    交易统计 商家在“经营数据分析>总览分析”页面可以根据商品类别、交易时间、商品名称等维度,查看截止至前一日24点的交易统计信息。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“经营数据分析>总览分析”。 查看交易信息。 经营数据分析可以通过点击页面上方“交易”和“流量”卡片切换页面;

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如,表dwcjk相关的部分

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  • 场景介绍

    的“single-file policy”的设计原则,它的三个主要模块Pipeline、Schedulers和预训练模型中,Pipeline和Schedulers都完全遵循了“single-file policy”原则。该设计原则更推荐复制粘贴代码而不是做抽象,因此所有和这个模型

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  • 数据集详情介绍

    数据参考,当前版本支持呈现1000条样例数据。可执行的操作如下。 :启动数据分析任务,在数据分析任务完成后,在页面呈现数据分析结果。 对于发布时分析失败的数据集,或者已经发布的数据集,以手工方式启动数据分析任务,进行数据的重新分析。 为已发布的数据集(一键式发布)追加文件:如果追

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  • 最新动态

    阶段 相关文档 1 IoT数据分析服务新增特性上线公测 IoT数据分析支持资产建模,实时分析,时序分析功能。 公测 资产建模 实时分析 时序分析 2019年12月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 IoT数据分析正式上线公测 IoT数据分析基于物联网资产模型,整合物联

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  • PL/pgSQL使用

    IS_OPEN判断游标是否已打开。 集合使用原则:引用集合中的元素时宜使用FORALL语句,不宜使用FOR循环语句。 动态语句使用原则: 联机系统的交易程序不宜使用动态SQL。 PL/pgSQL中要实现DDL语句和系统控制命令,可使用动态SQL。 尽量使用变量绑定。 拼装SQL的使用原则: 拼装SQL宜使用绑定变量。

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  • 计费说明

    计费说明 本小节介绍IoT数据分析服务的计费说明,包括计费模式、计费项等。具体的产品价格请参考:华为云 定价 >物联网>物联网数据分析。 计费模式 计费项 到期 欠费

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  • 计费项

    到下一个小时。具体分以下三类消息: 数据源接入消息:通过各种数据源接入到IoT数据分析服务的消息,按请求消息体除以1KB计算。 API消息:调用IoT数据分析服务API产生的消息,包括使用IoT数据分析服务控制台产生的消息和调用开放接口产生的消息,按请求消息体和响应消息体字节数之和除以1KB计算。

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  • 应用场景

    FS中进行批量分析,在1小时内 MRS 可以完成10TB的天气数据分析。 图1 环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。 低成本:利用OBS实现低成本存储。 海量数据分析:利用Hive实现TB/PB级的数据分析。 可视化的导入导出工具:通过可视化导入导出工具Loader,将数据导出到DWS,完成BI分析。

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  • 存储管理

    存储管理 IoT数据分析服务的存储管理统一展示了 IoT 数据分析服务上所有保存数据的存储,包括资产模型存储和由数据管道创建的存储,并支持对这些存储中的数据配置保存时间。 存储 存储组

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如,表dwcjk相关的部分

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如,表dwcjk相关的部分

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  • 应用场景

    企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、 DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征,数据体量巨大,例如,全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多,有结构化的遥感影像栅

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  • 应用场景

    调整。 图3 增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据,为了快速获取数据价值,需要对数据进行实时分析, GaussDB (DWS) 的快速入库和查询能力可支持实时数据分析。 图4 实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经

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  • 选择分布列

    选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要,需要满足以下原则: 列值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布列,如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如,表t1相关的部分查询中

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  • 合规使用指南

    范。 您作为开发者为最终用户提供服务,知悉并确认将遵守适用的法律法规和相关的标准规范,履行个人信息保护义务,并遵循合法、正当、必要和诚信的原则处理用户个人信息,包括但不限于《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》以及其他适用的法律法规和相关的标准规范。

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  • 数据集下载成功后有哪些使用方式

    数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后,目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载的数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载的数据集直接进行数据分析及挖掘,开发数据应用。 父主题: 常见问题

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  • Flink开发规范概述

    数据表设计 资源配置 性能调优 常见故障处理 常用参数配置 术语约定 本规范采用以下的术语描述: 规则:编程时必须遵守的原则。 建议:编程时必须加以考虑的原则。 说明:对此规则或建议进行的解释。 示例:对此规则或建议给出示例。 适用范围 基于MRS-Flink数据存储进行数据存储

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  • 方案概述

    该解决方案能帮助用户快速部署Smartbi平台,Smartbi是一站式BI大数据分析平台,可对接各种业务数据库、 数据仓库 和大数据分析平台,进行加工处理、分析挖掘和可视化展现;满足各种数据分析应用需求,如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示:

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  • 典型应用

    超强写入:相比于其他NoSQL服务,拥有超强写入性能。 大数据分析:结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业的风控体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时的反欺诈检测。

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