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PP的 数据仓库 系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不尽相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 表1数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较 数据仓库和H来自:百科
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户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 客户痛点: 【数据处理耗时】:使用开源Hadoop处理数据耗时长,每次处理耗时1天; 【不支持关联分析】:ES不能支持关联等复杂查询分析; 【数据更新难】:数据使用宽表存储,维度数据变化需要更新整个宽表,工作量大。来自:百科
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降低成本 这款产品的设计和生产过程都经过精心优化,以降低成本。这不仅使我们能够以更低的价格提供商品,也使我们的客户能够在购买时节省更多的费用。 盈利分析 我们对这款产品的盈利潜力进行了深入的分析。通过精确的市场定位和合理的 定价 策略,我们确信这款产品将为客户带来良好的投资回报。 成本效益高来自:专题云知识 使用建模软件进行物理化 使用建模软件进行物理化 时间:2021-06-02 14:53:49 数据库 使用建模软件来进行逻辑建模和物理建模,有如下的优点: 功能强大而丰富; 正向生成DDL,反向解析; 在逻辑模型和物理模型中自由切换使用视图; 全面满足建模中的各种需求,高效进行建模。来自:百科仓库系统所流行的一些黑科技,包括机器码级别的向量计算,算子间和算子内的并行,节点内和节点间并行,使用LLVM优化编译查询计划的本机代码等。这些黑科技极大地提高了数据查询和分析的性能,为用户带来了更好的体验,解决了特定场景当中的业务痛点。 GaussDB (DWS)服务即开即用 相比来自:百科表的模型存储。该方案的优势在于可以灵活的定义数据模型,不需要考虑因模型变化导致的DDL语句。再具体实践中,宽表可以有不同的选型,例如 文档数据库 ,搜索、分析型数据库、关系数据库等。不同类型的存储的宽表选型面临着事务一致性、行列扩展限制、索引构建不同的挑战。 | 2.2 页面编排 页来自:百科