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- 適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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它的體積小、速度快、成本低、最重要的是開(kāi)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(kù)。 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)： （1）MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)是用C和C++語(yǔ)言編寫(xiě)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(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)，是為用戶(hù)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(kù)數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。來(lái)自：百科
- 適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指，在用戶(hù)確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程的具體細(xì)節(jié)。來(lái)自：百科
- 適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù) 更多內(nèi)容
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存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 1、永久存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)庫(kù)是長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)、有組織的、可共享的大量數(shù)據(jù)的集合。 2、有組織：按一定的數(shù)據(jù)模型組織，描述和儲(chǔ)存。按照模型存儲(chǔ)可以讓數(shù)據(jù)具有較小的冗余度，較高的數(shù)據(jù)獨(dú)立型和易擴(kuò)展性。 3、可共享：為各種用戶(hù)共享使用，而不是某個(gè)用戶(hù)所專(zhuān)有。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
能來(lái)提供服務(wù)。盡管SQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)的擴(kuò)展可以通過(guò)向資源池中添加更多的普通數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器（節(jié)點(diǎn)）來(lái)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(lái)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(kù)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(kù)，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(kù)特性。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
如下圖所示，多個(gè)ClickHouse節(jié)點(diǎn)組成的集群，沒(méi)有中心節(jié)點(diǎn)，更多的是一個(gè)靜態(tài)資源池的概念，業(yè)務(wù)要使用ClickHouse集群模式，需要預(yù)先在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的配置文件中定義cluster信息，等所有參與的節(jié)點(diǎn)達(dá)成共識(shí)，業(yè)務(wù)才可以正確的交互訪問(wèn)，也就是說(shuō)配置文件中的cluster才是通常理解的“集群”概念。 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口：以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析：針對(duì)即時(shí)的分析需求，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。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Perl/PHP/Python），成為WEB開(kāi)發(fā)的高效解決方案。 免費(fèi)領(lǐng)取mysql數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)有哪些？ 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)具有高性能、高擴(kuò)展、一致性、易操作等特點(diǎn)，為企業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)應(yīng)用提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支撐。 用更低的成本，享更多的服務(wù) 用更低的成本，享更多的服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for來(lái)自：專(zhuān)題![]()
lock”的問(wèn)題而阻塞DML或DDL后，由于無(wú)法確定各個(gè)會(huì)話之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，只能重啟實(shí)例，增加了解決問(wèn)題的成本，對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生了較大影響。 在業(yè)務(wù)場(chǎng)景較復(fù)雜的情況下，一旦涉及對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)的互斥操作（如DDL、LOCK TABLE等），會(huì)頻繁發(fā)生操作的會(huì)話被其他會(huì)話阻塞的問(wèn)題，給用戶(hù)帶來(lái)很大的困擾。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
任務(wù)只能選擇實(shí)例中的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象進(jìn)行同步，支持庫(kù)名映射。 · 庫(kù)級(jí)同步：將源數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有對(duì)象全部同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 · 表級(jí)同步：將自定義選擇的表對(duì)象同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 說(shuō)明： 若選擇表級(jí)同步時(shí)，由于選擇的表可能與數(shù)據(jù)庫(kù)的其他對(duì)象存在依賴(lài)關(guān)系，若所依賴(lài)的對(duì)象沒(méi)有被同時(shí)選擇來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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)來(lái)自：百科![]()
購(gòu)買(mǎi)并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專(zhuān)業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無(wú)需購(gòu)買(mǎi)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)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
大數(shù)據(jù)是人類(lèi)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，數(shù)據(jù)種類(lèi)越來(lái)越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源解決方案。Ha來(lái)自：專(zhuān)題![]()
利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢(xún)。 客戶(hù)價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用，同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè)，擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自：百科![]()
2003，同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)，為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 DWS提供了簡(jiǎn)單易用的Web管理控制臺(tái)，幫助您快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群，輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理任務(wù)。 DWS使用流程介紹 圖1 DWS使用流程 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
彈性不足：擴(kuò)容需要較長(zhǎng)部署周期，資源利用率較低，需要自行實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性架構(gòu)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，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，致力于讓云無(wú)處來(lái)自：百科![]()
空間可實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展，非常適合IoT的高并發(fā)寫(xiě)入的場(chǎng)景。文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)提供二級(jí)索引功能滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)查詢(xún)的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢(shì)：1.寫(xiě)性能：文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的高性能寫(xiě)入，基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求；2.高性能和擴(kuò)來(lái)自：百科![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶(hù)學(xué)習(xí)和查看來(lái)自：百科![]()
所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用到的所有信息，明確信息來(lái)源，方式，數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容。 2. 處理需求 把用戶(hù)用業(yè)務(wù)語(yǔ)言描述的需求轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者開(kāi)發(fā)人員能夠理解的設(shè)計(jì)需求。所以要描述數(shù)據(jù)處理的操作功能。操作的先后次序，操作的執(zhí)行頻率，場(chǎng)合，操作和數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，同時(shí)還要明確用戶(hù)要求的響應(yīng)時(shí)間來(lái)自：百科
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