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  • td數據倉庫分區(qū)索引 內容精選 換一換
  • CREATE TABLE PARTITION 創(chuàng)建分區(qū)表。 CREATE INDEX 在指定的表上創(chuàng)建索引。 ALTER SCHEMA 修改模式屬性。 ALTER TABLE PARTITION 修改表分區(qū),包括增刪分區(qū)、切割分區(qū)、合成分區(qū),以及修改分區(qū)屬性等。 ALTER INDEX
    來自:專題
    華為云計算 云知識 索引 索引 時間:2020-12-04 11:21:12 在關系數據庫中,索引是一種單獨的、物理的對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種存儲結構,它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數據頁的邏輯指針清單。索引的作用相當于圖書的目錄
    來自:百科
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  • 同時維護多個唯一索引的開銷遠大于維護一個多列唯一索引,如果業(yè)務邏輯上多個唯一索引,與一個多列唯一索引等價,應使用多列唯一索引。 組合索引字段個數不超過5個。 禁止組合索引組合字符串的總長度超過200。 索引(包括單列索引和復合索引)字段應為NOT NULL字段。 同字段上創(chuàng)建索引的維護效率
    來自:專題
    索引按照索引列數分為單列索引和多列索引,按照索引使用方法可以分為普通索引、唯一索引、函數索引、分區(qū)索引、全文索引。 單列索引:僅在一個列上建立索引。 多列索引:多列索引又稱為組合索引。一個索引中包含多個列,只有在查詢條件中使用了創(chuàng)建索引時的第一個字段,索引才會被使用。 GaussDB (for
    來自:百科
  • td數據倉庫分區(qū)索引 更多內容
  • 華為云計算 云知識 索引方式有哪些 索引方式有哪些 時間:2021-07-01 17:50:28 數據庫管理 數據庫 數據系統(tǒng) 索引主要分為普通索引,唯一索引,主鍵索引,組合索引,全文索引五種類別。 普通索引: 基本索引類型,沒有什么限制,允許在定義索引的列中插入重復值和空值,只是為了加快查詢。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數據倉庫 DWS提升數據分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數據倉庫DWS提升數據分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間:2021-03-08 14:42:45 數據倉庫 數據倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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    華為云計算 云知識 數據倉庫 數據倉庫 時間:2020-10-29 10:44:13 存儲大量數據的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House,對于運營商需要在大量的用戶數據存儲基礎上分析客戶,做商業(yè)智能分析。 產品優(yōu)勢
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    同時維護多個唯一索引的開銷遠大于維護一個多列唯一索引,如果業(yè)務邏輯上多個唯一索引,與一個多列唯一索引等價,應使用多列唯一索引。 組合索引字段個數不超過5個。 禁止組合索引組合字符串的總長度超過200。 索引(包括單列索引和復合索引)字段應為NOT NULL字段。 同字段上創(chuàng)建索引的維護效率
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    查詢所有的可用分區(qū)信息CinderListAvailabilityZones 查詢所有的可用分區(qū)信息CinderListAvailabilityZones 時間:2023-08-22 10:35:48 API網關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 接口說明 查詢所有的可用分區(qū)信息。 URL
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    華為云計算 云知識 數據倉庫服務 數據倉庫服務 時間:2020-12-17 10:05:04 數據倉庫服務基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數據倉庫內核,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數據庫服務。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標準SQL,結合商業(yè)
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    華為云計算 云知識 主鍵,外鍵和索引之間的關系 主鍵,外鍵和索引之間的關系 時間:2021-06-02 11:12:37 數據庫 主鍵用來識別唯一記錄。外鍵體現(xiàn)兩個實體之間存在關系。索引是物理層面,數據庫中的具體對象。它們三者之間的聯(lián)系如下表: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認
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    華為云計算 云知識 數據倉庫DWS動手實踐 數據倉庫DWS動手實踐 時間:2021-03-05 15:22:50 數據倉庫 數據倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數據倉庫服務,為用戶提供海量數據的存儲、挖掘和分析能力。
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    刪改的功能或者性能。因此,數據倉庫和數據庫的使用場景還是有所不同的。事務型數據庫專注于事務處理(企業(yè)的業(yè)務運營),而數據倉庫更擅長于復雜的數據分析。各司其職,互不干擾。簡單一句話可以把它理解為,數據庫主要負責數據更新,數據倉庫主要負責數據分析。 數據倉庫服務 GaussDB(DWS)
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