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

 
 

    dws表设计 更多内容
  • DWS

    DWS DWS Connector概述 DWS(不推荐使用) DWS结果(不推荐使用) DWS(不推荐使用) 父主题: Connector列

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  • 表结构设计

    包括:选择存储方式、压缩级别、分布方式、分布列以及使用分区和局部聚簇等,从而实现性能的优化。 选择存储方式 的存储模型选择是定义的第一步。业务属性是的存储模型的决定性因素,根据下选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下,如果的字段比较多(大宽),查询中涉及到的列

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  • 导入DWS表数据至ClickHouse

    在ClickHouse实例节点上创建和DWS结构相同的。 例如,当前执行以下建语句,在ClickHouse实例上的默认数据库和用户下创建和3中相同结构的ReplicatedMergeTreewarehouse_t1。 CREATE TABLE warehouse_t1 (

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  • 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

    g:EnterpriseProjectId dws:cluster:listTable 授予获取用户权限。 list cluster * g:ResourceTag/<tag-key> g:EnterpriseProjectId dws:cluster:listDatabase 授予获取用户数据库列权限。 list

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  • 创建数据仓库GaussDB(DWS)

    创建 数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后,记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通,GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域,同一个虚拟私有云和子网下。 1 DWS规格

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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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  • Hudi表模型设计规范

    流式计算采用MOR。 流式计算为低时延的实时计算,需要高性能的流式读写能力,在Hudi中存在的MOR和COW两种模型中,MOR的流式读写性能相对较好,因此在流式计算场景下采用MOR模型。关于MOR在读写性能的对比关系如下: 对比维度 MOR COW 流式写 高 低 流式读

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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,尽可能体现出明显的关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 导入DWS表数据至ClickHouse

    在ClickHouse实例节点上创建和DWS结构相同的。 例如,当前执行以下建语句,在ClickHouse实例上的默认数据库和用户下创建和3中相同结构的ReplicatedMergeTreewarehouse_t1。 CREATE TABLE warehouse_t1 (

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  • GaussDB(DWS)

    GaussDB(DWS) 数据库管理 SQL操作 管理 视图管理 存储过程管理 触发器管理 序列管理 操作审计

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  • 使用MRS Spark SQL访问DWS表

    需执行kinit命令。) hdfs dfs -put /tmp/gsjdbc200.jar /tmp 在 MRS Spark中创建数据,并访问DWS: 登录Spark客户端节点,执行如下命令: cd 客户端安装目录 source ./bigdata_env kinit sparkuser

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  • 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

    当变更规格时,选择了不支持变更的规格。 选择规格列中的其他规格。 DWS.8903 当变更规格时,选择的规格已经售罄。 选择规格列中的其他规格。 DWS.8904 当变更规格时,租户下剩余的CPU资源不足,不能变更到对应规格。 选择规格列中CPU数较少的规格,或购买CPU资源。 DWS.8905 当变更规

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  • Hudi表分区设计规范

    持跨分区进行数据更新,但Global索引性能较差一般不建议使用。 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和维度具有的特点: 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。

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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 【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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  • 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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  • 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 【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 【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,尽可能体现出明显的关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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