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  • 電商大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方法:新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方法:新奧爾良方法 時(shí)間:2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 1978年10月,來(lái)自三十多個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家在美國(guó)新奧爾良市專(zhuān)門(mén)討論了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)問(wèn)題。 他們運(yùn)用軟件工程思想和方法,提出了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)規(guī)范,這就是著名新奧爾
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念設(shè)計(jì)階段任務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念設(shè)計(jì)階段任務(wù) 時(shí)間:2021-06-02 10:05:39 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念設(shè)計(jì)任務(wù),是分析用戶(hù)提出需求,對(duì)用戶(hù)需求進(jìn)行綜合、歸納和抽象,形成一個(gè)獨(dú)立于具體數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)概念層次抽象模型,即為概念數(shù)據(jù)模型。 文中課程 更
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  • 電商大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì) 相關(guān)內(nèi)容
  • API應(yīng)默認(rèn)處于最安全狀態(tài),即除非明確授權(quán),否則拒絕所有訪(fǎng)問(wèn)。安全機(jī)制設(shè)計(jì)應(yīng)側(cè)重于識(shí)別和允許已授權(quán)訪(fǎng)問(wèn),而非默認(rèn)允許然后尋找拒絕理由。 權(quán)限分離原則: API安全模型應(yīng)采用權(quán)限分離,即至少需要兩個(gè)獨(dú)立控制點(diǎn)或機(jī)制來(lái)授權(quán)訪(fǎng)問(wèn),這可以增加攻擊者攻擊系統(tǒng)難度。 最小權(quán)限原則: 每個(gè)AP
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    度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán)。由于華為云各服務(wù)之間存在業(yè)務(wù)依賴(lài)關(guān)系,因此給用戶(hù)授予角色時(shí),可能需要一并授予依賴(lài)其他角色,才能正確完成業(yè)務(wù)。角色并不能滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)精細(xì)化授權(quán)要求,無(wú)法完全達(dá)到企業(yè)對(duì)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
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  • 電商大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì) 更多內(nèi)容
  • ussDB產(chǎn)品云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能MPP DB; 行列混存及向量化計(jì)算; 極速并行Bulk Load工具-GDS; 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障; CN多活,更高并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性;
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    PP 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著不同。針對(duì)不同使用場(chǎng)景其發(fā)揮作用和給用戶(hù)帶來(lái)體驗(yàn)也不盡相同。用戶(hù)可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例
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    WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口:以DWSSQL作為上層應(yīng)用統(tǒng)一入口,應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉SQL語(yǔ)言即可訪(fǎng)問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對(duì)即時(shí)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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段任務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段任務(wù) 時(shí)間:2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段任務(wù),包括: 1. 對(duì)用戶(hù)業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查,了解用戶(hù)對(duì)新系統(tǒng)期望和目標(biāo),了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)主要問(wèn)題; 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求,確定系統(tǒng)開(kāi)發(fā)范圍;
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    更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS:云上堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),用戶(hù)將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)理解,掌握云硬盤(pán)相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說(shuō)明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買(mǎi)
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    第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實(shí)戰(zhàn) 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云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致
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    方面的探索創(chuàng)新及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)認(rèn)可。多年來(lái),數(shù)碼大方充分發(fā)揮在工業(yè)軟件生態(tài)中核心作用,堅(jiān)持研發(fā)自主CAD/CAXA PLM協(xié)同管理解決方案內(nèi)核和平臺(tái),并積極支持合作伙伴基于平臺(tái)開(kāi)發(fā)各種自有品牌專(zhuān)業(yè)軟件。目前,數(shù)碼大方已經(jīng)形成一個(gè)開(kāi)放、共享、對(duì)等、協(xié)作工業(yè)軟件生態(tài)。 未來(lái),數(shù)碼
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    敏捷項(xiàng)目管理理念與方法實(shí)踐 2. 規(guī)劃與設(shè)計(jì) 3. 敏捷項(xiàng)目管理方法、模型 4. 敏捷需求管理 5. 團(tuán)隊(duì)與協(xié)作 6. 華為敏捷項(xiàng)目管理企業(yè)實(shí)踐 【華為云】企業(yè)上云最佳實(shí)踐 華為云最佳實(shí)踐,是基于華為云眾多客戶(hù)上云成功案例提煉而成典型場(chǎng)景實(shí)踐指導(dǎo),可以幫助您輕松搭配多個(gè)云
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    課程涵蓋了云端環(huán)境架構(gòu)設(shè)計(jì)、云服務(wù)介紹、應(yīng)用架構(gòu)演進(jìn)過(guò)程等內(nèi)容,并通過(guò)實(shí)際案例講解如何在云端環(huán)境部署一個(gè)同城雙可用區(qū)網(wǎng)站。 課程目標(biāo) 通過(guò)課程學(xué)習(xí),理解做架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí),通過(guò)實(shí)際案例講解學(xué)會(huì)如何在實(shí)際業(yè)務(wù)中考慮架構(gòu)設(shè)計(jì),從而開(kāi)啟將業(yè)務(wù)往云端遷移新篇章。 課程大綱
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    適用于多套DWS集群之間數(shù)據(jù)同步。 基于GDS跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn),實(shí)現(xiàn)多個(gè)集群之間數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間數(shù)據(jù)同步。 使用gsql元命令\COPY導(dǎo)入數(shù)據(jù) 本地文件 與直接使用SQL語(yǔ)句COPY不同,該命令讀取/寫(xiě)入文件只能是gsql客戶(hù)端所在機(jī)器上的本地文件。
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    master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)入口,接受客戶(hù)端連接及提交SQL語(yǔ)句,將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例(segment實(shí)例),由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間通信。Greenplum segment是獨(dú)立PostgreS
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    業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái),能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù),無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù),因而可以更加快速地做出明智決策,實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Par
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用工作流編排和開(kāi)放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用工作流編排和開(kāi)放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng)
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    資源建設(shè),整體設(shè)計(jì)思想圍繞教育大數(shù)據(jù)中心,實(shí)現(xiàn)全市教育數(shù)據(jù)“聚、通、用”,從而為各個(gè)學(xué)校教育教學(xué)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù),為教育管理部門(mén)教育決策提供科學(xué)指導(dǎo)。 作為新型智慧城市惠民工程一部分,智慧教育云平臺(tái)不是孤立建設(shè),該平臺(tái)最終必須實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面縱向橫向互聯(lián)互通。從橫向來(lái)講,要與智慧城市中公安、人口、住建、醫(yī)療
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-08 10:14:51 HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開(kāi)發(fā)者中數(shù)據(jù)庫(kù)初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)概述 第2章
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    應(yīng)多元架構(gòu)支撐,例如 1.家庭安防,cloud VR,智能工廠(chǎng)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要是ARM原生鯤鵬、AI算力昇騰和GPU圖像處理多樣算力。 2.基因測(cè)序、高性能計(jì)算、媒體內(nèi)容分析等業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要是可業(yè)務(wù)封裝云容器、并發(fā)處理批量計(jì)算(Batch)、靈活業(yè)務(wù)響應(yīng)Serverless的多形粒度。
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