- 本文对DWS变更规格功能的实现原理和如何使用进行介绍。 本文对DWS变更规格功能的实现原理和如何使用进行介绍。
- GaussDB(for openGauss)是华为公司倾力打造的自研企业级分布式关系型数据库，该产品具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持优异的分布式事务，同城跨AZ部署，数据0丢失，支持1000+扩展能力，PB级海量存储等企业级数据库特性。拥有云上高可用，高可靠，高安全，弹性伸缩，一键部署，快速备份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。 GaussDB(for openGauss)是华为公司倾力打造的自研企业级分布式关系型数据库，该产品具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持优异的分布式事务，同城跨AZ部署，数据0丢失，支持1000+扩展能力，PB级海量存储等企业级数据库特性。拥有云上高可用，高可靠，高安全，弹性伸缩，一键部署，快速备份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。
- 在GaussDB(DWS)中关于字符截取功能的支持有个函数三胞胎，它们分别是substrb()、substr()、substring()，很多人大概只知道它们可以操作字符串截取，再深入一点可能就不是很清楚了，有的是参数截取长度、有的参数是结束位置、有的参数可以是负数、有的不能接受负数参数·····下面就来给大家介绍这三个函数在字符截取时的一些用法与区别吧。 在GaussDB(DWS)中关于字符截取功能的支持有个函数三胞胎，它们分别是substrb()、substr()、substring()，很多人大概只知道它们可以操作字符串截取，再深入一点可能就不是很清楚了，有的是参数截取长度、有的参数是结束位置、有的参数可以是负数、有的不能接受负数参数·····下面就来给大家介绍这三个函数在字符截取时的一些用法与区别吧。
- 数仓迁移是一个系统的复杂的过程，涉及数据迁移、加工逻辑迁移及应用改造。在掌握通用迁移方法论的基础上，还需要结合源数据库和目标数据库的数据库特性进行迁移方案的优化，不然就有可能导致迁移项目失败，浪费人力和财力。本文通过真实的项目实践，对数仓迁移的方法和流程进行了总结。 数仓迁移是一个系统的复杂的过程，涉及数据迁移、加工逻辑迁移及应用改造。在掌握通用迁移方法论的基础上，还需要结合源数据库和目标数据库的数据库特性进行迁移方案的优化，不然就有可能导致迁移项目失败，浪费人力和财力。本文通过真实的项目实践，对数仓迁移的方法和流程进行了总结。
- DWS是谁? DWS能做什么? 市场上这么多分析产品，DWS的对手有谁？ DWS的优势和亮点在哪里 ？笔者拿它和其它产品做了综合对比。 DWS是谁? DWS能做什么? 市场上这么多分析产品，DWS的对手有谁？ DWS的优势和亮点在哪里 ？笔者拿它和其它产品做了综合对比。
- 在线运维-集群在线扩缩容 随着业务周期场景特性和数据量变化，需要集群节点具备可扩展性和可收缩性，同时在运维变更中，不影响客户业务，为了减短变更时间窗，只需协调在业务低峰期执行即可。 在线运维-集群在线扩缩容 随着业务周期场景特性和数据量变化，需要集群节点具备可扩展性和可收缩性，同时在运维变更中，不影响客户业务，为了减短变更时间窗，只需协调在业务低峰期执行即可。
- GaussDB(DWS)提供了复杂多样的资源负载管理手段：既可以从单个cn的总并发数限制作业的数量(max_active_statements)，也可以创建资源池，对于指定资源池的用户进行并发限制。在资源池上，即可以进行内存、CPU的限制，也可以不进行资源限制。如此多的功能，实际效果如何，应该如何配置，还是要用实测数据来说话。 GaussDB(DWS)提供了复杂多样的资源负载管理手段：既可以从单个cn的总并发数限制作业的数量(max_active_statements)，也可以创建资源池，对于指定资源池的用户进行并发限制。在资源池上，即可以进行内存、CPU的限制，也可以不进行资源限制。如此多的功能，实际效果如何，应该如何配置，还是要用实测数据来说话。
- 选择一款数据库产品考虑技术因素和非技术因素，技术因素例如产品架构和复杂性、容量和速度限制、事务处理、软件支持工具的可用性、性能评测、包括实时统计信息、可扩展性、软件、内存和存储需求、弹性，包括错误处理和错误报告。非技术因素包括组织对组织对技术风险的偏好、提供训练有素的技术专业人员、拥有成本、如软件许可费、维护费和计算资源成、供应商声誉、供应商支持策略和版本计划、相关客户案例 ，可以参考考虑高斯。 选择一款数据库产品考虑技术因素和非技术因素，技术因素例如产品架构和复杂性、容量和速度限制、事务处理、软件支持工具的可用性、性能评测、包括实时统计信息、可扩展性、软件、内存和存储需求、弹性，包括错误处理和错误报告。非技术因素包括组织对组织对技术风险的偏好、提供训练有素的技术专业人员、拥有成本、如软件许可费、维护费和计算资源成、供应商声誉、供应商支持策略和版本计划、相关客户案例 ，可以参考考虑高斯。
- analyze执行的是否及时，在一定程度上直接决定了SQL执行的快慢。因此，GaussDB(DWS)引入了自动统计信息收集，可以做到让用户不再担心统计信息是否过期。1. 自动收集场景需要进行自动统计信息收集的场景通常有五个：批量DML结束时，增量DML结束时，DDL结束时，查询开始时和后台定时任务。场景语句触发理由是否支持批量DML结束时INSERT,UPDATE,DELETE,UPSERT... analyze执行的是否及时，在一定程度上直接决定了SQL执行的快慢。因此，GaussDB(DWS)引入了自动统计信息收集，可以做到让用户不再担心统计信息是否过期。1. 自动收集场景需要进行自动统计信息收集的场景通常有五个：批量DML结束时，增量DML结束时，DDL结束时，查询开始时和后台定时任务。场景语句触发理由是否支持批量DML结束时INSERT,UPDATE,DELETE,UPSERT...
- 借助本次沙箱实战，我们可以熟悉华为云GaussDB(DWS)云服务购买及数据库连接的操作，掌握OBS外表数据导入和查询操作 借助本次沙箱实战，我们可以熟悉华为云GaussDB(DWS)云服务购买及数据库连接的操作，掌握OBS外表数据导入和查询操作
- IO高？业务慢？在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题非常多，其中大多为应用业务设计不合理导致。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。 IO高？业务慢？在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题非常多，其中大多为应用业务设计不合理导致。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。
- 一、软件升级的意义不断更新和演进是软件的一个重要行为，升级和补丁是软件更新演进的重要保证。伴随着新特性不断推出和历史问题修复，软件升级和打补丁显得格外重要。软件升级和打补丁需要满足如下要求：软件版本的无缝、平滑过渡。业务中断时间尽量少，以至于在线。用户体验前向兼容。而数据库升级比其他软件升级更为复杂，不光是软件本身的更新，还要支持其管理的数据的升级。数据库升级需要考虑如下因素： 软件升级，即... 一、软件升级的意义不断更新和演进是软件的一个重要行为，升级和补丁是软件更新演进的重要保证。伴随着新特性不断推出和历史问题修复，软件升级和打补丁显得格外重要。软件升级和打补丁需要满足如下要求：软件版本的无缝、平滑过渡。业务中断时间尽量少，以至于在线。用户体验前向兼容。而数据库升级比其他软件升级更为复杂，不光是软件本身的更新，还要支持其管理的数据的升级。数据库升级需要考虑如下因素： 软件升级，即...
- 本文针对8.1.2版本中的NOT IN场景的Mixed-HashJoin新技术进行介绍。该技术在GaussDB(DWS)与招商银行的联创项目中落地，为招商银行的批量作业带来了总体15%的性能提升。同时，该文件也同时介绍了NOT IN的使用场景和在GaussDB(DWS)中的调优手段，希望各位读者试用该技术。 本文针对8.1.2版本中的NOT IN场景的Mixed-HashJoin新技术进行介绍。该技术在GaussDB(DWS)与招商银行的联创项目中落地，为招商银行的批量作业带来了总体15%的性能提升。同时，该文件也同时介绍了NOT IN的使用场景和在GaussDB(DWS)中的调优手段，希望各位读者试用该技术。
- unix时间戳是指UTC标准时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数。在大多数的UNIX系统中UNIX时间戳存储为32位，这样会引发2038年问题或Y2038。 unix时间戳是指UTC标准时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数。在大多数的UNIX系统中UNIX时间戳存储为32位，这样会引发2038年问题或Y2038。
- 数据体系建设数据中台是企业数据汇集地，但并不是简单的数据堆积，而是进行分层建模，数据体系建设最终呈现一套完整、规范、准确的数据。数据体系建设就是大数据中数据仓库建设。如下图：贴源数据层ODS(Operational Data Store)：贴源层又称操作数据层，对各业务系统数据进行采集、汇集，尽可能保留原始业务流程数据，与业务系统基本保持一致，仅做简单整合、非结构化数据结构化处理，或者... 数据体系建设数据中台是企业数据汇集地，但并不是简单的数据堆积，而是进行分层建模，数据体系建设最终呈现一套完整、规范、准确的数据。数据体系建设就是大数据中数据仓库建设。如下图：贴源数据层ODS(Operational Data Store)：贴源层又称操作数据层，对各业务系统数据进行采集、汇集，尽可能保留原始业务流程数据，与业务系统基本保持一致，仅做简单整合、非结构化数据结构化处理，或者...
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