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来自：专题并行拉取方式，性能好，横向扩展。 使用GDS从远端服务器导入数据 Servers（即远端服务器） 使用 GaussDB (DWS)提供的GDS工具，利用多DN并行的方式，将数据从远端服务器导入到GaussDB(DWS)。这种方式导入效率高，适用于大批量数据入库。 并行拉取方式，性能好，横向扩展。来自：专题
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来自：百科分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移来自：百科
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TeraData数据仓库架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科![]()
MES运维工程师 MES运维工程师 遵循GMP法规，为中国药企量身定制，易实施、易维护、易使用。实现生产作业协同运作，实时管理。保障数据完整性的同时，提升市场响应速度、持续生产质量稳定的产品，全面增强药企效率竞争力。 遵循GMP法规，为中国药企量身定制，易实施、易维护、易使用。实来自：专题![]()
析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题![]()
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放、处理以及分析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 了解详情 【初级】球星薪酬决定性因素分析 随着大数据、云计算的发展，数据规模也随之扩大，也更加关注数据的存放、处理以及分析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对来自：专题![]()
华为云计算 云知识 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 时间：2021-06-17 12:36:40 数据库 GaussDB(DWS)在数据仓库迁移的应用如下图所示。迁移过程有如下的特点： 1. 平滑迁移 GaussDB来自：百科![]()
[ 免费体验 中心]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例来自：百科![]()
除了RPA教学管理云平台外，云商店还有哪些相关产品？ Cyclone RPA标准版软件 弘玑Cyclone RPA是一套智能化软件，能够按照预先编辑好的规则，模拟真人的各种电脑界面操作。实现无缝打通企业内外部各个系统，完成大量“规则固定，重复性高”的工作。 访问店铺 Pan业务平台 Pan来自：专题![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 时间：2021-03-08 14:54:32 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。来自：百科![]()
类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库？ EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库？ 时间：2021-07-09 10:59:36 云小课 Data Studio是一款运行在Windows操作系统上的SQL客户端工具，有着丰富的G来自：百科![]()
为什么要使用数据仓库？ 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自：专题![]()
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