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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：百科分层分角色观测，覆盖业务、应用、中间件和基础设施4层指标体系，超1万+种指标类型；按运维角色划分权限和运维视图，支持跨层分析。 全链路监控，覆盖移动端、微服务、中间件和数据库100+观测对象；跨云&跨Region运维；兼容Prometheus、OpenTelemetry和SQL等开源生态，云内云外数据接入更灵活。来自：百科
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主备形态。具有如下2个主要优势： 1. 安全可靠 支持SSL加密连接和KMS 数据加密 等功能，确保数据安全；支持数据库主备架构，主机故障时，备机自动升级成主机，确保业务连续性。 2. 超高性能 高性能、低延时的事务处理能力，典型配置下sysbench性能数据高出开源数据库30%到50%。来自：百科![]()
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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![]()
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![]()
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