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- 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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數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一個，則選定其中的一個為主碼，也就是主鍵。來自：百科產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉庫的管理和維護(hù)，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開展業(yè)務(wù)。來自：百科
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已連續(xù)兩年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，性價比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級可靠性。 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，一切皆服務(wù)。 華為云將來自：百科另一方面如果鎖住了多張表，又會阻擋數(shù)據(jù)庫表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報供決策者參考。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)倉庫，通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)來自：百科
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GaussDB 產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉庫中的信息是面向主題的、集成化的、穩(wěn)定的、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合，用以支持管理決策的過程。 數(shù)據(jù)來自多個數(shù)據(jù)源，并整合到一個數(shù)據(jù)庫中。 華為云DWS簡介 1、數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse來自：百科![]()
據(jù)安全和用戶隱私的要求，并在以上各行業(yè)被廣泛地被使用。公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)還獲得了如下安全認(rèn)證： 網(wǎng)絡(luò)安全實驗室I CS L的認(rèn)證：該認(rèn)證是遵從英國當(dāng)局頒布的網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)設(shè)立的。 隱私和安全管理當(dāng)局PSA的官方認(rèn)證：該認(rèn)證滿足歐盟對數(shù)據(jù)安全和隱私的要求。 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)構(gòu)建來自：百科![]()
在數(shù)據(jù)分散的情況下, 通過跨集群協(xié)同分析, 支撐周期性業(yè)務(wù)分析, 無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化, 提升分析效率； 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時間：小時級>分鐘級。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kun來自：百科![]()
。商業(yè)智能支持企業(yè)用戶的商業(yè)決策，從日常運(yùn)營到遠(yuǎn)期戰(zhàn)略規(guī)劃。一般通過處理大量的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)用戶識別新的經(jīng)營機(jī)會，構(gòu)建市場競爭力。企業(yè)用戶通過商業(yè)智能系統(tǒng)收集整理商業(yè)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析，展示和傳播，進(jìn)而影響商業(yè)決策。商業(yè)智能系統(tǒng)可以提供歷史的，當(dāng)前的和預(yù)測的企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)，通過包括來自：百科![]()
不同的訪問權(quán)限，以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離，通過 IAM 進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。 VPC和子網(wǎng) 虛擬私有云（Virtual Private Cloud， VPC）為 云數(shù)據(jù)庫 構(gòu)建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶云上資源的安全性，簡化用戶的網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義來自：專題![]()
HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時間：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開發(fā)，并實現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您來自：百科![]()
本次活動采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑掃除數(shù)據(jù)倉庫實際應(yīng)用的問題，實現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡介 本次活動采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑，掃除數(shù)據(jù)倉庫實際應(yīng)用的問題，實現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和華為云DWS。 2、全面介紹DWS的基本功能與操作，展示DWS的console等管理功能。來自：百科![]()
為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 免費(fèi)體驗 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科![]()
數(shù)據(jù)存儲 MRS 支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲，并且支持多種高效的格式來滿足不同計算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。 OBS是對象存儲服務(wù)，具有高可用低成本的特點(diǎn)。 HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲，適合高性能基于索引查詢的場景。 數(shù)據(jù)計算 MRS提供來自：百科![]()
。 4、任務(wù)調(diào)度器遍歷執(zhí)行流中的任務(wù)，循環(huán)發(fā)射任務(wù)塊并返回執(zhí)行結(jié)果直至所有任務(wù)全部完成后，將任務(wù)結(jié)果返回并存入運(yùn)行管理器的內(nèi)存中。 5、在完成多執(zhí)行流的任務(wù)計算時，需要通過運(yùn)行管理器中的事件記錄和事件等待接口進(jìn)行多執(zhí)行流間的算子同步，有序完成算子的計算。 6、在一個執(zhí)行流中所有算來自：百科![]()
云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中，確定實體和屬性的方法： 定義實體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進(jìn)行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
確性、唯一性六個維度進(jìn)行單列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持?jǐn)?shù)據(jù)的清洗和標(biāo)準(zhǔn)化，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)自動生成清洗和標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)量規(guī)則，支持周期性的監(jiān)控和清洗。 圖5數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則體系 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理：360度全鏈路數(shù)據(jù)資產(chǎn)可視化 DAYU提供企業(yè)級的元數(shù)據(jù)管理，厘清信息資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可來自：百科![]()
不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計值。 混淆矩陣 混淆矩陣可幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率，正確預(yù)測的正例數(shù)和實際正例總數(shù)的比值，這個值越大代表漏檢的概率越小。計算公式R=TP/(TP+FN)，即混淆矩陣中某一列預(yù)測正確的個數(shù)除以該列的樣本和。 精確率 精確率，正確預(yù)測的正例數(shù)和預(yù)測正例來自：百科
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