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- 数据仓库维度和层次 内容精选 换一换
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扩展性，基于MPP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来自：百科来自：百科
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2、数据链路层：此层指定拓扑并提供硬件寻址。常用设备包括电桥和开关。在【这一层中，数据被框定，流控制被处理。屏蔽物理层，为网络层提供数据链路连接，并对可能出错的物理连接执行几乎无错误的数据传输（错误控制）】 3、网络层：它包括通过互连网络路由和中继数据；除了路由，网络层还负责建立和维护连接，控制网络拥塞，并在必来自：百科来自：百科
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ogoff)的相关信息，如登入登出时间，连接方式及参数信息，登入途径等。 2.用户与管理员审计：针对用户和管理员执行的活动进行分析和报告。 3.安全活动监控：记录数据库中任何未授权或者可疑的活动生成审计报告。 4.漏洞与威胁审计：发现数据库可能存在的漏洞，以及想要利用这些漏洞的“用户”。来自：百科![]()
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能力可以极大的降低改造和迁移工作量。两地三中心等极致高可用能力，可以为核心业务保驾护航。 交易型事务处理性能领先 通过Numa-Aware技术大幅度降低单节点内CPU跨核的内存访问时延，同时结合分布式GTM-Lite的分布式强一致与轻量化事务快照，将单节点和分布式性能提升了5倍。来自：专题![]()
生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据仓库服务提供专业高效的服务管理控制平台，让用户自助完成数据仓库的管理和维护，系统可用性高。用户可以快速创建DWS集群并开展业务。来自：百科![]()
把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库一般来说采用了一些和标准的面向事务的数据库(Oracle，MS SQL Server，MySQL等)不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为了来自：百科![]()
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