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- 歷史數(shù)據(jù)變化的數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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庫，實(shí)現(xiàn)零部件的分類管理，實(shí)現(xiàn)零部件的生命周期管理和優(yōu)選等級(jí)管理，提高零部件的重用，壓縮物料品種，降低設(shè)計(jì)及生產(chǎn)成本。 集成管理 （1）實(shí)現(xiàn)與二維、三維設(shè)計(jì)軟件的緊密集成，提高產(chǎn)品數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，提升產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)效率。 （2）實(shí)現(xiàn)與ERP的集成，保證制造數(shù)據(jù)的正確性和規(guī)范性，減少重復(fù)工作。來自：云商店數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)，Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱 GaussDB (DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來自：百科
- 歷史數(shù)據(jù)變化的數(shù)據(jù)倉庫 相關(guān)內(nèi)容
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聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)是指將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過聚合處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)保留時(shí)間根據(jù)聚合周期不同而不同，具體如下： 聚合周期為5分鐘的指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)保留10天； 聚合周期為20分鐘的指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)保留20天； 聚合周期為1小時(shí)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)保留155天； 聚合周期為4小時(shí)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)保留300天；來自：百科運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。 用戶間計(jì)算資源物理隔離，網(wǎng)絡(luò)資源邏輯隔離，結(jié)合分布式存儲(chǔ)及多種安全防護(hù)產(chǎn)品，為用戶打造一個(gè)立體的安全防護(hù)環(huán)境。 對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行有要求的行業(yè)。 用戶獨(dú)占物理資源，保障用戶的業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行。 對(duì)資源使用靈活性要求高的行業(yè)。 用戶可隨時(shí)創(chuàng)建、刪除資來自：百科
- 歷史數(shù)據(jù)變化的數(shù)據(jù)倉庫 更多內(nèi)容
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悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200 概述 3. GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4. GaussDB來自：百科![]()
必要掌握的知識(shí)，本課程通過視頻+課件的干貨形式，期望通過學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。來自：百科![]()
對(duì)象存儲(chǔ)OBS 的大數(shù)據(jù)分析 云硬盤的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 對(duì)象存儲(chǔ) OBS 的線 視頻點(diǎn)播 彈性文件的文件共享 云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)，與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用，能夠大幅降低成本，并根據(jù)需求調(diào)整規(guī)模和提高創(chuàng)新速度幫助企業(yè)簡(jiǎn)單便捷的管理大數(shù)據(jù)來自：專題![]()
DLI 表表示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 數(shù)據(jù)湖探索 （DLI）內(nèi)部的表。查詢性能更好，適用于對(duì)時(shí)延敏感類的業(yè)務(wù)，如交互類的查詢等。與DLI表相對(duì)應(yīng)的，就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在其他服務(wù)中的表，例如OBS表，CloudTable表等。OBS表表示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS服務(wù)的桶中，適用于對(duì)時(shí)延不敏感的業(yè)務(wù)，如歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等。CloudTa來自：百科![]()
E、云數(shù)據(jù)倉庫DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。 華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件，無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。 云應(yīng)用引擎CAE是一個(gè)面向應(yīng)用的Ser來自：百科![]()
HA能力的選擇。 資源管控 用戶可以查看專屬計(jì)算集群下的物理機(jī)列表和計(jì)算資源總量和消耗量以及物理機(jī)上 彈性云服務(wù)器 的列表，用戶能直觀的查看和管理計(jì)算資源。 專屬計(jì)算集群服務(wù) DCC 專屬計(jì)算集群（Dedicated Computing Cluster）為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)來自：百科![]()
GaussDB(DWS)的高性能體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的高性能體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:22:30 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，高性能，體現(xiàn)在如下的方面： 1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫，來自：百科![]()
S)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過外表的形式通過OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持來自：百科![]()
成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為 日志分析 的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等來自：專題![]()
更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫入門與應(yīng)用 隨著科技的進(jìn)步，人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀?span style='color:#C7000B'>的發(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品，對(duì)數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求，學(xué)習(xí)該課程能迅速了解華為 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 的功能特性和應(yīng)用；幫您掌握華為 云數(shù)據(jù)庫 的基本操作和管理。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobr來自：百科![]()
效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM 圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案，提供了簡(jiǎn)單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力，降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性，有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。在 數(shù)據(jù)治理中心 （ DataArts Studio ）服務(wù)中，CDM作為其中的“數(shù)據(jù)集來自：專題![]()
-100 ， 表示配置文件的優(yōu)先級(jí)很低（order越大，優(yōu)先級(jí)越高，缺省為0），如果業(yè)務(wù)服務(wù)增加了同樣的配置項(xiàng)，會(huì)覆蓋這里的配置。 說明：“microservice.yaml”文件在后續(xù)新版本可能會(huì)發(fā)生變化，以適配 CS E的ServiceComb引擎最新的功能要求。如果期望后續(xù)升級(jí)來自：專題![]()
夠上電能夠連接到網(wǎng)絡(luò)上的，我們都可以稱之為設(shè)備。其次，一款智能手機(jī)能夠聯(lián)網(wǎng)，一款集成了NB-IoT芯片的智能路燈，一個(gè)集成了模組的水表電表，一個(gè)能連wifi的電冰箱，都可以是設(shè)備。最后，設(shè)備側(cè)是指您如果是生產(chǎn)設(shè)備的廠家，或生產(chǎn)模組的廠家，可以通過平臺(tái)提供的設(shè)備側(cè)接口連接到物聯(lián)網(wǎng)平來自：百科![]()
云計(jì)算重構(gòu)了ICT系統(tǒng)，給社會(huì)各行業(yè)帶來了極大的變革、便利。 但云計(jì)算同樣帶來了新的問題：業(yè)務(wù)怎么上云？ （1）應(yīng)用在云端重新部署：以腳本或手工方式在云端重新部署。 （2）打包本地已部署應(yīng)用的系統(tǒng)鏡像，通過P2V/V2V等方式上傳到云端運(yùn)行。 應(yīng)用上云的痛點(diǎn) （1）重新部署： 本地與云端環(huán)境不一致 歷史數(shù)據(jù) （2）鏡來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場(chǎng)景 PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-07-29 10:20:47 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 華為云數(shù)據(jù)庫PostgreSQL是一種典型的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在保證數(shù)據(jù)可靠性和完整性方面表現(xiàn)出色，支持互聯(lián)網(wǎng)電商、來自：百科![]()
份服務(wù)器中的其他磁盤中。但是指定的磁盤容量不能小于之前的磁盤容量。 備份的數(shù)據(jù)盤的數(shù)據(jù)，不能恢復(fù)到系統(tǒng)盤中。 須知： 如果當(dāng)前恢復(fù)的服務(wù)器磁盤數(shù)量大于備份時(shí)刻的磁盤數(shù)量時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性問題，謹(jǐn)慎執(zhí)行恢復(fù)操作。 例如，Oracle應(yīng)用的數(shù)據(jù)分散在被恢復(fù)及未被恢復(fù)的目標(biāo)磁盤上來自：專題
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