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分布式数据库，其主要面向海量数据分析场景。 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。来自：百科![]()
操作简单，适用于小批量数据入库。 使用COPY FROM STDIN导入数据 其他文件或数据库 使用Java语言开发应用程序时，通过调用JDBC驱动的CopyManager接口，从文件或其他数据库向GaussDB(DWS)写入数据。 从其他数据库直接写入DWS的方式，具有业务数据无需落地成文件的优势。来自：专题![]()
主可控; 数据交换平台历史数据保留时间短，重算过程非常复杂; 数据集市中批量和联机业务分离，灵活性差. 解决方案： 用DWS替换Teradata，分布式架构实现线性扩展（已上线10000+作业）; 用DWS建立数据集市，企业级多租户和资源隔离能力支持批量处理和联机业务的混合负载，已上线2000集市作业;来自：百科![]()
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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![]()
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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科技，包括机器码级别的向量计算来自：百科![]()
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