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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 数据仓库和来自：百科
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业数据仓库、数据仓库专用平台。 Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据。它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI 最大化。 Teradata数据仓库架构 Par来自：百科![]()
Processing)，大规模并行处理系统，这样的系统是由许多松耦合的处理单元组成的，要注意的是这里指的是处理单元而不是处理器。 每个单元内的CPU都有自己私有的资源，如总线，内存，硬盘等。在每个单元内都有操作系统和管理数据库的实例复本。 这种结构最大的特点在于不共享资源。 MPP的特性？ MPP是由多个 SMP来自：专题![]()
因关联的EIP或云硬盘等为按需计费，请确保您的账户余额充足，避免因资源欠费导致账户资源进入冻结期不可用。 性价比高的 云手机 应用场景 云游戏 云游戏 云游戏作为游戏行业的热门发展方向，通过视频流化的方式面向玩家提供免下载，脱离手机性能的一种游戏服务方式，其本身包含了PC游戏的流化和来自：专题![]()
ussDB产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 DWS核心技术优势 性能 全并行极致性能的MPP DB； 行列混存及向量化计算； 极速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障； CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性；来自：百科![]()
GaussDB 产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。 数据来自多个数据源，并整合到一个数据库中。 华为云DWS简介 1、数据仓库服务（Data Warehouse来自：百科![]()
用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更来自：百科![]()
云主机，也就是云服务器，是云计算的新一代产品。云服务器是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。云服务器创建成功后，可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用云服务器。 云主机，也就是云服务器，是云计算的新一代产品。云服务器是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。来自：专题![]()
ata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑来自：百科![]()
存储。如果只读节点越多，节省的存储成本更多。 2. Active-active架构 与传统的 RDS for MySQL 相比，不再有备库的存在，所有的只读都是 active 状态，并且承担读流量，使得资源利用率更高。 3. 日志即数据架构 与传统的RDS for MySQL 相比，不再需要刷来自：百科![]()
。 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与维护，系统可用性高。用户可以快速创建数据仓库服务集群并开展业务。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 数据仓库服务 数据仓库服务基于华为 FusionInsight LibrA企业级数据来自：百科![]()
在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 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、数来自：百科![]()
S)是基于Postgres的MPP的数据仓库。 Hive的数据在HDFS中存储，GaussDB(DWS)的数据可以在本地存储，也可以通过外表的形式通过 OBS 进行存储。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查询速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持来自：百科![]()
另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 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情报供决策者参考。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，业务运营数来自：百科
