- 數(shù)據(jù)倉庫的概念模型和邏輯模型 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn),邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類: 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實(shí)體,可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系; 5. 補(bǔ)充實(shí)體的非健值屬性。來自:百科
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GaussDB (DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時(shí)間:2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中: CM: 集群管理模塊(Cluster Manager); 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個(gè)功能單元和物理資源的運(yùn)行情況,確保整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。來自:百科
分布式數(shù)據(jù)庫中間件 創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 分布式 數(shù)據(jù)庫中間件 創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 時(shí)間:2020-11-23 14:50:43 本視頻主要為您介紹華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: DDM 實(shí)例創(chuàng)建后,需要?jiǎng)?chuàng)建邏輯庫,以邏輯庫為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫。 邏輯庫創(chuàng)建需要來自:百科
PP的 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉庫和H來自:百科
內(nèi)容分發(fā):根據(jù)內(nèi)容管理模塊的調(diào)度策略分發(fā)和傳送內(nèi)容。 本地負(fù)載均衡:接收下級(jí)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容定位與請(qǐng)求,進(jìn)行內(nèi)容尋址,并根據(jù)負(fù)載均衡策略分配合適的設(shè)備提供服務(wù),對(duì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)設(shè)備進(jìn)行負(fù)載均衡。 內(nèi)容存儲(chǔ):根據(jù)內(nèi)容管理模塊中的策略存放內(nèi)容,并可根據(jù)緩存策略存放、更新內(nèi)容。 內(nèi)容處理:對(duì)注入的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理,如切片、轉(zhuǎn)碼、轉(zhuǎn)封裝等。來自:百科
云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來自:百科
通過實(shí)操最終得到AI成功識(shí)別人車的結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 5.模型導(dǎo)入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測(cè) 華為云 面向未來的智能世界,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)。來自:百科
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用來自:百科
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