- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表結(jié)構(gòu)變化 內(nèi)容精選 換一換
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在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)新的空白表。 CREATE VIEW 創(chuàng)建一個(gè)視圖。視圖就像一個(gè)窗口,透過(guò)它可以看到數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶感興趣的數(shù)據(jù)及變化。 ALTER DATABASE 修改數(shù)據(jù)庫(kù)的屬性,包括它的名稱、所有者、連接數(shù)限制、對(duì)象隔離屬性等。 ALTER TABLE 修改表,包括修改表的定義、重命名表、重命來(lái)自:專題objects 列表中每個(gè)元素表示一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。詳情參見(jiàn)下面表格,databases字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說(shuō)明。 total_count Integer 總記錄數(shù)。 databases 參數(shù)類型 Array of objects 描述 列表中每個(gè)元素表示一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。詳情參見(jiàn)下面表格,databases字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說(shuō)明。來(lái)自:專題
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為什么要使用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自:專題分析,及時(shí)將維保建議回饋給車主。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)分析免搬遷:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)RDS中存放車輛和車主基本信息,表格存儲(chǔ)CloudTable中存放實(shí)時(shí)的車輛位置和健康狀態(tài)信息,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS中存放周期性統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)。通過(guò) DLI 無(wú)需數(shù)據(jù)搬遷,對(duì)多數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦分析。 數(shù)據(jù)分級(jí)存儲(chǔ):車企需要保來(lái)自:百科
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黑色星期五消費(fèi)者行為研究 大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者行為復(fù)雜多樣,通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,找尋其中的變化規(guī)律,對(duì)用戶進(jìn)行定位進(jìn)而優(yōu)化銷售方式。 大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者行為復(fù)雜多樣,通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,找尋其中的變化規(guī)律,對(duì)用戶進(jìn)行定位進(jìn)而優(yōu)化銷售方式。 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用價(jià)值:了解大數(shù)據(jù)的前世今生,通過(guò)實(shí)踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力來(lái)自:專題
黑色星期五消費(fèi)者行為研究 大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者行為復(fù)雜多樣,通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,找尋其中的變化規(guī)律,對(duì)用戶進(jìn)行定位進(jìn)而優(yōu)化銷售方式。 大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者行為復(fù)雜多樣,通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,找尋其中的變化規(guī)律,對(duì)用戶進(jìn)行定位進(jìn)而優(yōu)化銷售方式。 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用價(jià)值:了解大數(shù)據(jù)的前世今生,通過(guò)實(shí)踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力來(lái)自:專題
率,HetuEngine從下表所示維度增強(qiáng)了計(jì)算下推的能力。 多源異構(gòu) 協(xié)同分析既支持Hive、 GaussDB 等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,也支持HBase等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。 全局元數(shù)據(jù) 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源HBase,提供映射表方式將非結(jié)構(gòu)化SCHEMA映射成結(jié)構(gòu)化SCHEMA,實(shí)現(xiàn)HetuE來(lái)自:專題
運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù),也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排,即開(kāi)即用,輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來(lái)自:百科
DSS,HIPAA等。 5、自動(dòng)識(shí)別敏感數(shù)據(jù):自動(dòng)識(shí)別敏感數(shù)據(jù)及個(gè)人隱私數(shù)據(jù),支持自定義規(guī)則,場(chǎng)景適配不同行業(yè)。提供血緣圖梳理敏感文件框架,清晰定位。提供合規(guī)報(bào)表下載,數(shù)據(jù)透明可視。 DSC 服務(wù)敏感數(shù)據(jù)的識(shí)別時(shí)長(zhǎng)將由您所掃描數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)量、掃描規(guī)則數(shù)、掃描模式?jīng)Q定,具體請(qǐng)參見(jiàn)DSC掃描時(shí)長(zhǎng)。 創(chuàng)建敏感數(shù)據(jù)識(shí)別任務(wù)來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用表格識(shí)別 通用表格識(shí)別 時(shí)間:2020-12-03 15:53:30 通用表格識(shí)別(General Table OCR ),是提取表格圖片中的文字和所在行列位置信息,并將識(shí)別的結(jié)果以json格式返回給用戶。該服務(wù)適應(yīng)于不同格式的表格,同時(shí)也可以識(shí)別表格外部的文字。返來(lái)自:百科
olcanoShV1alpha1NamespacedJob 相關(guān)推薦 第三方云集群跨云遷移流程 U CS 權(quán)限概述:UCS權(quán)限類型 企業(yè)報(bào)表:需求報(bào)表 資源管理計(jì)劃操作:資源管理計(jì)劃簡(jiǎn)介 密態(tài)等值查詢概述:整體流程 編寫接口自動(dòng)化腳本:背景信息 密態(tài)等值查詢概述:整體流程 產(chǎn)品架構(gòu)和功能原理:實(shí)時(shí)遷移基本原理來(lái)自:百科
行級(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別,控制用戶只能訪問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 行級(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別,控制用戶只能訪問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 使用CREATE ROW LEVEL SECURITY POLICY語(yǔ)句在表上創(chuàng)建行訪問(wèn)控制策略來(lái)自:專題
所有企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ),包含原始數(shù)據(jù)和用于報(bào)告、可視化、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種任務(wù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。湖中的數(shù)據(jù)包括來(lái)自關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和二進(jìn)制數(shù)據(jù)從而形成一個(gè)集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容納所有形式的數(shù)據(jù)。 來(lái)自華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示,到2025年,全球企業(yè)應(yīng)用云化率將達(dá)來(lái)自:百科
OBS與 MRS 配合使用。如果您已經(jīng)在使用MRS處理大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ),則可同時(shí)使用GaussDB(DWS)SQL on OBS來(lái)查詢這些數(shù)據(jù),而不會(huì)影響MRS任務(wù)。 查詢服務(wù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理框架都各得其所,分別用于不同的領(lǐng)域。您只需要為任務(wù)挑選適當(dāng)?shù)墓ぞ呒纯伞?對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(Object來(lái)自:百科
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