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- 大數(shù)據(jù)日志分析 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)架構產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構:數(shù)據(jù)建模可視化、自動化、智能化 數(shù)據(jù)架構:數(shù)據(jù)建??梢暬⒆詣踊?、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構踐行數(shù)據(jù)治理方法論,將數(shù)據(jù)治理行為可視化,打通數(shù)據(jù)基礎層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路,落地數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過關系建模、維度建模實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化,通過來自:專題云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計算平臺 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL在實例被誤刪除或數(shù)據(jù)故障、損壞的情況下,如何通過備份來恢復數(shù)據(jù)? 云數(shù)據(jù)庫來自:專題
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擴展、高實時的搜索與數(shù)據(jù)分析引擎。它能很方便的使大量數(shù)據(jù)具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸縮性,能使數(shù)據(jù)在生產(chǎn)環(huán)境變得更有價值。 場景—:使用Elasticsearch作為主要的后端 傳統(tǒng)項目中,搜索引擎是部署在成熟的數(shù)據(jù)存儲的頂部,以提供快速來自:百科2、減少數(shù)據(jù)的冗余度:同文件系統(tǒng)相比,由于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享,從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數(shù)據(jù),減少了數(shù)據(jù)冗余,維護了數(shù)據(jù)的一致性。 3、保持數(shù)據(jù)的獨立性:數(shù)據(jù)的獨立性包括邏輯獨立性(數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)庫的邏輯結構和應用程序相互獨立)和物理獨立性(數(shù)據(jù)物理結構的變化不影響數(shù)據(jù)的邏輯結構)。來自:專題
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