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快速升级，降低版本升级对业务的影响度； 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来自：百科
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华为云计算 云知识 什么是数据仓库服务 GaussDB(DWS)？ 什么是数据仓库服务 GaussDB(DWS)？ 时间：2024-03-30 09:53:49 数据仓库 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来自：百科![]()
满足高性能高可靠的诉求。 对于数据仓库场景，在选择云硬盘规格时，我们建议选用超高IO云硬盘，因为超过IO云盘可以满足低延迟、高读写速率以及大吞吐量的应用需求。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 块存储服务EVS：云上坚实的数据底座 通过本课程的学习，用户将来自：百科![]()
可以在各种环境中广泛应用。；3、企业级功能：Oracle 提供了多种企业级功能，如数据库重复和不一致性检查、自动备份和恢复、高可用性和容错性等，这使得 Oracle 成为了许多企业级应用的首选数据库系统 Sparxsystems Enterprise Architect Pro对于企业有哪些价值？来自：专题![]()
提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析案例 业务痛点： 探索查询HDFS 10PB级历史数据，耗时平均约1小时，全量扫描耗资源。 业务系统存储3个月热数据，3个月至2年历史数据存储于HDFS，现有系统对热数据和历史数据无法进行关联分析。来自：百科![]()
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【业务迁移难】：现有数据库种类多，业务迁移工作量大。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台； 利用DWS汇聚各业务数据库数据，实现统一数据存储和分析； 结合BI工具，实现数据可视化。 客户价值： 数据统一存储，统一分析，支持客户实现综合数据分析挖掘；来自：百科![]()
定义、数据库对象定义等元数据的导入。 适用于元数据迁移。 GaussDB(DWS)数据迁移经典实践教程 GaussDB(DWS)数据迁移最佳实践 教程：Oracle迁移到GaussDB(DWS) 本实践的Oracle数据库在云下，通过云数据迁移服务CDM连接Oracle和DWS。来自：专题![]()
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来自：百科![]()
数据价值，需要对数据进行实时分析，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、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入DWS。 实时监控与预测 围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。来自：百科![]()
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 产品详情立即注册一元域名华为云桌面来自：百科![]()
一盏智能灯，点亮家庭和工业照明的新未来 一盏智能灯，点亮家庭和工业照明的新未来 时间：2022-12-06 11:14:36 物联网 点亮一盏灯，一个简单的开关控制即可，这是传统的照明场景。在AI、IoT技术快速发展的当下，亮灯这个动作有了无限的想象空间和可能性，承载着诸如安全、舒适和健康等更来自：百科![]()
华为云学院 华为数据库产品GaussDB介绍 HCIA-GaussDB系列课程。本课程重点介绍华为GaussDB(for MySQL)云数据库的特性和应用场景，并介绍部分应用案例。来自：百科![]()
goDB数据无法做复杂关联分析； 数据存储在不同库，不易进行统一管理和维护。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台； 利用DWS汇聚各类数据（业务数据、用户行为数据、招投标数据等），实现一站式数据存储、加工、分析，支撑业务数据查询、BI报表、精准推荐等场景。来自：百科![]()
课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科
