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  • mysqlin的數(shù)據(jù)范圍 內(nèi)容精選 換一換
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    來(lái)自:百科
    招聘專業(yè)DBA,運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件; 租用云主機(jī); 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無(wú)需購(gòu)買和安裝任何軟硬件; 按需隨時(shí)租用 DDS ; 無(wú)需招聘DBA,運(yùn)維人員。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行
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    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)新挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)新挑戰(zhàn) 時(shí)間:2021-05-21 11:30:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理技術(shù)面臨新挑戰(zhàn)主要來(lái)自高度可擴(kuò)展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類型多樣和異構(gòu)處理能力、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求以及大數(shù)據(jù)來(lái)臨這四個(gè)方面。 1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性
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    來(lái)自:專題
    區(qū)域。 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限策略是什么? 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色: IAM 最初提供一種根據(jù)用戶工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請(qǐng)求條件
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-19 11:29:11 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)具有完善性能監(jiān)控體系和多重安全防護(hù)措施,并提供了專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái),讓用戶能夠在云中輕松進(jìn)行設(shè)置和擴(kuò)展云數(shù)據(jù)庫(kù)。通過云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)管理控制臺(tái),用戶
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展歷程 時(shí)間:2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù),是數(shù)據(jù)處理中心問題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下,以軟硬件飛速發(fā)展為基礎(chǔ),發(fā)展為三個(gè)階段:人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。
    來(lái)自:百科
    云知識(shí) SQL數(shù)據(jù)限制功能有哪些 SQL數(shù)據(jù)限制功能有哪些 時(shí)間:2021-07-02 10:49:49 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL) 數(shù)據(jù)限制功能包括兩個(gè)獨(dú)立子句,LIMIT子句和OFFSET子句。 LIMIT子句允許限制查詢返回行。 可以
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)分片作用列舉 數(shù)據(jù)分片作用列舉 時(shí)間:2021-05-31 16:18:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 一個(gè)社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展路線通常如下圖所示。 在初始階段,所有的數(shù)據(jù)都放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里。而隨著規(guī)模越來(lái)越大,可以用數(shù)據(jù)分片來(lái)解決數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展瓶頸。 小規(guī)模(<500Q
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    此服務(wù)開發(fā)自己加密應(yīng)用。數(shù)據(jù)加密技術(shù)優(yōu)點(diǎn)如下: 第一,數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)安全性。一般來(lái)說,當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置時(shí)候可以說是較為脆弱,而這時(shí)候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù),既能夠讓所移動(dòng)數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全保障,不會(huì)因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏風(fēng)險(xiǎn)。 第二,
    來(lái)自:百科
    是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會(huì)有故障假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì),是基于 任何單臺(tái)計(jì)算機(jī)都無(wú)足夠能力處理海量數(shù)據(jù)假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì),因此 TDengine 從研 發(fā)第一天起,就是按照分布式高可靠架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),是完全去中心化 TDengine免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)如何保證高效性 TDengine 對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建
    來(lái)自:專題
    可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生一份時(shí)間水平一致快照數(shù)據(jù),具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析價(jià)值,過程中數(shù)據(jù)變化不會(huì)體現(xiàn)在導(dǎo)出數(shù)據(jù)中。 說明:全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場(chǎng)景下數(shù)據(jù)同步效率,但PostgreSQL快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫(kù)歷史數(shù)據(jù)不能被回收,可能有空間膨脹現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫(kù)磁盤空間充足的情況下使用該方式。
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    容納更多行,進(jìn)而減少磁盤IO,更有效利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用列盡量放到一個(gè)表中,避免過多關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段,否則修改列類型會(huì)導(dǎo)致鎖表,修改一個(gè)字段類型成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)圖片、文件等大二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)精選推薦
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段數(shù)據(jù)字典 時(shí)間:2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段,要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段,數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中DD(Data Dictionary)。
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    云知識(shí) 為什么說大數(shù)據(jù)發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng) 為什么說大數(shù)據(jù)發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng) 時(shí)間:2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展是由社會(huì)進(jìn)步過程中,不斷變化需求而驅(qū)動(dòng)。 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,讓人們需要對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ),并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時(shí)代。
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    名稱進(jìn)行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)庫(kù)操作或源庫(kù)遷移對(duì)象變化情況,請(qǐng)務(wù)必在選擇遷移對(duì)象前單擊右上角,以確保待選擇對(duì)象為最新源數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。 說明: · 若所選數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行遷移時(shí),由于視圖、表等對(duì)象可能與其他數(shù)據(jù)庫(kù)視圖、表存在依賴關(guān)系,若所依賴視圖或表未遷移,則會(huì)導(dǎo)致遷移失敗。建議您在遷移之前進(jìn)行確認(rèn)。
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    算子,簡(jiǎn)單拖拽即可完成對(duì)原始數(shù)據(jù)清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力,將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)各種物理資產(chǎn)建模,規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互語(yǔ)義接口;物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎,滿足毫秒級(jí)實(shí)時(shí)處理性能要求 智能交通下數(shù)據(jù)分析 智能交通下數(shù)據(jù)分析: 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 智能交通場(chǎng)
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    擇不同存儲(chǔ)及壓縮策略,在保證一定查詢效率條件下,降低綜合存儲(chǔ)成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能使用各種分析手段,從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷數(shù)據(jù)注入,如何在數(shù)據(jù)處理各個(gè)環(huán)節(jié)(接入,清洗,入庫(kù),分析,呈現(xiàn))實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量
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    權(quán)限最小化安全管控要求。 策略:IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請(qǐng)求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化安全管控要求。例如:針對(duì)GaussDB服務(wù),管理員能夠控制IAM用戶僅能對(duì)某一類數(shù)據(jù)庫(kù)資源進(jìn)行指
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析重點(diǎn) 時(shí)間:2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析重點(diǎn)是梳理清楚用戶“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過程,切忌想當(dāng)然,對(duì)用戶想法進(jìn)行猜想和假設(shè),如果有假設(shè)條件或者不清楚地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn): 1
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