第五章 大數據融合數倉場景化解決方案.pdf

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1、版權所有 2019 華為技術有限公司 大數據融合數倉場景化解決方案 第2頁版權所有 2019 華為技術有限公司 前言 隨著大數據和物聯網技術的迅猛發展，數據進入爆炸式增長期，原有數據倉庫處理 分析的低擴展性、高擴展成本、單一數據格式、高時延，成為了客戶挖掘數據金礦 的阻力。如何構建一個全新的數據倉庫分析平臺，集高擴展性、低擴展成本、處理 多種數據格式文件、低時延等特性，成為當下急需解決的問題。 第3頁版權所有 2019 華為技術有限公司 目標 學完本課程后，您將能夠： 區分數據庫、數據倉庫、融合數倉的概念 熟悉華為融合數倉在行業中的應用 描述GaussDB 200中的概念和架構 掌握Gauss

2、DB 200的基本用法 熟悉GaussDB 200的核心特性 第4頁版權所有 2019 華為技術有限公司 目錄 1.數據倉庫與融合數倉 2.GaussDB 200 概述 3.GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4.GaussDB 200 操作 5.融合數倉實戰 第5頁版權所有 2019 華為技術有限公司 數據庫架構設計 Shared - Disk 各個處理單元使用自己的私有 CPU和Memory，共享磁盤系 統。 Shared - Nothing 各個處理單元都有自己私有的CPU/Memory/ 硬盤等，不存在共享資源，各處理單元之間通 過協議通信，并行處理和擴展能力更好。 Share

3、d - Everything 一般是針對單個主機，完全透明共享 CPU/Memory/IO，并行處理能力是最 差的。 數據庫 架構設 計 第6頁版權所有 2019 華為技術有限公司 數據庫架構設計（續） 三者的區別如下所示： Disk DB SAN/共享存儲 DBDBDBDB DBDBDBDB DiskDiskDiskDisk Shared - EverythingShared - DiskShared - Nothing 第7頁版權所有 2019 華為技術有限公司 數據處理機制 主要分為OLAP和OLTP。 OLAPOLTP 用戶決策人員、高級管理人員操作人員、低級管理人員 功能分析決策日常操作處理 DB設計面向主題面向應用 數據 歷史的、聚集的、多維的、 集成的、統一的 當前的、最新的、細節的、 二維的、分立的 存取讀上百萬條記錄讀/寫數十條記錄 工作單位復雜的查詢簡單的事務 用戶數上