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- 從數(shù)據(jù)庫發(fā)展到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的原因 內(nèi)容精選 換一換
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云日志 服務(wù)提供實(shí)時(shí)日志采集功能，采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺(tái)以簡(jiǎn)單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢，并且可以長(zhǎng)期存儲(chǔ)。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進(jìn)行日志的查詢。來自：專題是相互隔離的，不可相互訪問。 系統(tǒng)加固： CDM 實(shí)例的操作系統(tǒng)進(jìn)行了特別的安全加固，攻擊者無法從Internet訪問CDM實(shí)例的操作系統(tǒng)。 密鑰加密：用戶在CDM上創(chuàng)建連接輸入的各種數(shù)據(jù)源的密鑰，CDM均采用高強(qiáng)度加密算法保存在CDM數(shù)據(jù)庫。 無中間存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)在遷移的過程中，CDM來自：專題
- 從數(shù)據(jù)庫發(fā)展到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的原因 相關(guān)內(nèi)容
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資源凍結(jié)的類型有多種，最常見類型為欠費(fèi)凍結(jié)。 單擊了解資源凍結(jié)的類型、凍結(jié)后對(duì)續(xù)費(fèi)、退訂的影響。 GaussDB 數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-文檔下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-開發(fā)指南（分布式_2.x版本） 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-用戶指南 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-最佳實(shí)踐來自：專題S管理的，用戶程序不需要了解，應(yīng)用程序要處理的只是數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)，這樣一來當(dāng)數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)改變時(shí)，用戶的程序不用改變。 邏輯獨(dú)立性是指用戶的應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)是相互獨(dú)立的，也就是說，數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)改變了，用戶程序也可以不改變。 數(shù)據(jù)與程序的獨(dú)立，把數(shù)據(jù)的定義從程序中分來自：百科
- 從數(shù)據(jù)庫發(fā)展到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的原因 更多內(nèi)容
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日期分區(qū)。如果查詢一般都知道按月匯總和按月查詢的情況，那么只要分區(qū)到月份的程度就足夠了。 其次要決定是否要拆分歷史表和當(dāng)前表。歷史表是冷數(shù)據(jù)，可以放在低速存儲(chǔ)上；當(dāng)前表是熱數(shù)據(jù)，使用高速存儲(chǔ)。歷史表可以使用壓縮方法減少占用的存儲(chǔ)空間。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫的事務(wù)管理和運(yùn)行管理：數(shù)據(jù)庫在建立、運(yùn)用和維護(hù)時(shí)由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)統(tǒng)一管理和控制，以保證事務(wù)的正確運(yùn)行，保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性、多用戶對(duì)數(shù)據(jù)的并發(fā)使用及發(fā)生故障后的系統(tǒng)恢復(fù)； 5.數(shù)據(jù)庫的建立和維護(hù)功能：包括數(shù)據(jù)庫初始數(shù)據(jù)的輸入和轉(zhuǎn)換功能，數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)儲(chǔ)、恢復(fù)功能，數(shù)據(jù)庫的重組織功能和性能監(jiān)視、來自：百科![]()
來自：百科![]()
ff)的相關(guān)信息，如登入登出時(shí)間，連接方式及參數(shù)信息，登入途徑等。 2.用戶與管理員審計(jì)：針對(duì)用戶和管理員執(zhí)行的活動(dòng)進(jìn)行分析和報(bào)告。 3.安全活動(dòng)監(jiān)控：記錄數(shù)據(jù)庫中任何未授權(quán)或者可疑的活動(dòng)生成審計(jì)報(bào)告。 4.漏洞與威脅審計(jì)：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫可能存在的漏洞，以及想要利用這些漏洞的“用戶”。來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素，掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素，掌握大數(shù)據(jù)分析來自：專題![]()
Service，簡(jiǎn)稱RDS）作為 DLI 的數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，與DLI配合一起使用，關(guān)系有如下兩種。 數(shù)據(jù)來源：DLI服務(wù)提供DataFrame和SQL方式從RDS中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到DLI。 存儲(chǔ)查詢結(jié)果：DLI使用標(biāo)準(zhǔn)SQL的Insert語法將日常作業(yè)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)存放到RDS表中。 與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)（Data來自：百科![]()
但卻收不到作業(yè)失敗的告警通知。 此時(shí)可按以下步驟依次排查： 1.確認(rèn)失敗作業(yè)為調(diào)度中的作業(yè)。測(cè)試運(yùn)行的作業(yè)是不發(fā)通知的，只有調(diào)度中的作業(yè)才會(huì)發(fā) SMN 通知。 2.在“運(yùn)維調(diào)度 > 通知管理”中查看此作業(yè)的通知配置開發(fā)是否為打開狀態(tài)。 3.登錄SMN頁面，排查對(duì)應(yīng)的SMN主題是否有被訂閱。來自：專題![]()
能來提供服務(wù)。盡管SQL數(shù)據(jù)庫有很大的擴(kuò)展空間，但最終肯定會(huì)達(dá)到垂直擴(kuò)展的上限。NoSQL數(shù)據(jù)庫是水平擴(kuò)展的。 非關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是自然分布的，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展可以通過向資源池中添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（節(jié)點(diǎn)）來分擔(dān)負(fù)載。 3.對(duì)事務(wù)的支持是不同的。 如果數(shù)據(jù)操作需要高事來自：百科![]()
遷移到與您的GaussDB實(shí)例在同一子網(wǎng)，使用內(nèi)網(wǎng)連接。 華為高斯數(shù)據(jù)庫連接 第一彈： 數(shù)據(jù)實(shí)例 的連接 GaussDB是華為公司傾力打造的自研企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持優(yōu)異的分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫特性。來自：專題![]()
值提升的制約性因素。 因此IT領(lǐng)域的第三次里程碑式演進(jìn)變革：從PC+服務(wù)器時(shí)代邁入云計(jì)算時(shí)代，通過虛擬化與云調(diào)度管理技術(shù)，將來自不同廠家的、多臺(tái)煙囪式的、彼此孤立和割裂的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備在邏輯上整合成為一臺(tái)“超大規(guī)模云計(jì)算機(jī)”，為上層的軟件提供彈性的按需資源供給的能力，從而實(shí)來自：百科![]()
Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)的場(chǎng)景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、華為GaussDB解決方案等。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合作伙伴工程師、ISV工程師、內(nèi)部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景有哪些 OLAP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時(shí)間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指，在用戶確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行效率，業(yè)務(wù)操作效率，前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過程的具體細(xì)節(jié)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間：2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)，是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運(yùn)行環(huán)境。 高效的運(yùn)行環(huán)境包括： 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。來自：百科![]()
它的體積小、速度快、成本低、最重要的是開放源碼，所以中小型的公司都喜歡使用它作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。 MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)： （1）MySQL數(shù)據(jù)庫是用C和C++語言編寫的，并且使用了多種編輯器進(jìn)行測(cè)試，以保證源碼的可移植性 （2）支持多個(gè)操作系統(tǒng)例如：Windows、Linux、Mac來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫 需求分析的重點(diǎn)是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過程，切忌想當(dāng)然，對(duì)用戶的想法進(jìn)行猜想和假設(shè)，如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn)： 1來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 時(shí)間：2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加，數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)需要隨之變化，為上層應(yīng)用提供穩(wěn)定和高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)庫架構(gòu)按照主機(jī)數(shù)來自：百科
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