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• 存算一體：面向數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，為用戶提供高性能、高擴(kuò)展、高可靠、高安全、易運(yùn)維的企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)服務(wù)，支持2048節(jié)點(diǎn)、20PB級(jí)超大規(guī)模數(shù)據(jù)分析能力，適用于“庫(kù)、倉(cāng)、市、湖”一體化的融合分析業(yè)務(wù)。

• 存算分離：采用存算分離云原生架構(gòu)，計(jì)算、存儲(chǔ)分層彈性伸縮，極致性價(jià)比，采用多邏輯集群（Virtual Warehouse，以下簡(jiǎn)稱VW）共享存儲(chǔ)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同負(fù)載的計(jì)算隔離和并發(fā)擴(kuò)展，適用于OLAP分析場(chǎng)景。

   

GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)，可以解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)與通用平臺(tái)管理問(wèn)題：

• 一站式可視化便捷管理

• 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成

• 提供一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移工具

• 云化分布式架構(gòu)

• 查詢高性能，萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)

GaussDB(DWS)通過(guò)算子并行執(zhí)行、向量化執(zhí)行引擎實(shí)現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行，以及LLVM動(dòng)態(tài)編譯減少查詢時(shí)冗余的條件邏輯判斷，助力數(shù)據(jù)查詢性能提升。

GaussDB(DWS)支持行列混合存儲(chǔ)，可以同時(shí)為用戶提供更優(yōu)的數(shù)據(jù)壓縮比（列存）、更好的索引性能（列存）、更好的點(diǎn)更新和點(diǎn)查詢（行存）性能。

• 數(shù)據(jù)加載快

• 列存下的數(shù)據(jù)壓縮

對(duì)于非活躍的早期數(shù)據(jù)可以通過(guò)壓縮來(lái)減少空間占用，降低采購(gòu)和運(yùn)維成本。

GaussDB(DWS)列存儲(chǔ)壓縮支持Delta Value Encoding、Dictionary、RLE 、LZ4、ZLIB等壓縮算法，且能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特征自適應(yīng)的選擇壓縮算法，平均壓縮比7:1。壓縮數(shù)據(jù)可直接訪問(wèn)，對(duì)業(yè)務(wù)透明，極大縮短歷史數(shù)據(jù)訪問(wèn)的準(zhǔn)備時(shí)間。

• MPP大規(guī)模并行處理框架，支持行列混存、向量化執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)億數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。
• 內(nèi)存計(jì)算，基于Bloom Filter的Hash Join優(yōu)化，性能提升2~10倍。
• 支持全對(duì)稱分布式的Active-Active多節(jié)點(diǎn)集群架構(gòu)，系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障。
• 基于電信技術(shù)優(yōu)化的大規(guī)模集群通信，提升計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的傳輸效率。
• 基于代價(jià)的智能優(yōu)化器，根據(jù)集群規(guī)模、數(shù)據(jù)量、生成最優(yōu)計(jì)劃，提高執(zhí)行效率。

從OBS（對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)）并行導(dǎo)入數(shù)據(jù)：

• 使用GDS從遠(yuǎn)端服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù)；

• 通過(guò)INSERT語(yǔ)句直接寫入數(shù)據(jù)；

• 使用COPY FROM STDIN導(dǎo)入數(shù)據(jù)；

• 使用gsql元命令導(dǎo)入數(shù)據(jù)；

• 從MRS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群；

• 使用CDM（云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)）遷移數(shù)據(jù)到GaussDB(DWS)；

• 使用DSC工具遷移SQL腳本；

• GaussDB(DWS)還支持主流第三方ETL工具進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入。

支持調(diào)用JDBC接口；支持調(diào)用ODBC接口；Python第三方psycopg2等標(biāo)準(zhǔn)接口。

gsql工具；Data Studio工具；GDS工具；DSC SQL語(yǔ)法遷移工具。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)倉(cāng)產(chǎn)品面臨數(shù)據(jù)存不下、查不出、擴(kuò)容難、成本高的痛點(diǎn)。GaussDB(DWS)作為新一代全場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備極致性能、高擴(kuò)展、極簡(jiǎn)易用、一站式分析等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)構(gòu)建新型數(shù)倉(cāng)的需求。

優(yōu)勢(shì)：

• 平滑遷移

提供配套的遷移工具，支持Teradata、Oracle/Exadata、Greenplum等數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的平滑遷移。

• 完備的數(shù)據(jù)庫(kù)及SQL能力

支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)，兼容Oracle/Teradata的部分語(yǔ)法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持全局事務(wù)、存儲(chǔ)過(guò)程、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性保證。

• 庫(kù)倉(cāng)一體

邏輯集群，支持一套集群容納數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大、需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。

優(yōu)勢(shì)：

• 多源數(shù)據(jù)接入

多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。

• 統(tǒng)一分析決策平臺(tái)

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)決策平臺(tái)，多維分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，有效支撐企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策。

• 多場(chǎng)景展現(xiàn)

搭配BI工具多終端數(shù)據(jù)展現(xiàn)PC端/移動(dòng)端/大屏，滿足業(yè)務(wù)部門各種報(bào)表訴求。

整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。DWS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ)OBS上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

優(yōu)勢(shì)：

• 統(tǒng)一分析入口

以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。

• 實(shí)時(shí)交互式分析

針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員通過(guò)DWS Express，可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。

• 彈性伸縮

客戶可使用DWS Express提供的由成百上千節(jié)點(diǎn)組成的加速集群，相比本地托管集群，效率提升數(shù)百倍。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫(kù)和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。

優(yōu)勢(shì)：

• 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù)

IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入DWS。

• 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)

圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。

• AI融合分析

AI服務(wù)對(duì)圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在DWS中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。