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- 數(shù)據(jù)倉庫的功能組成 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 服務快照功能 數(shù)據(jù)倉庫服務快照功能 時間：2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉庫服務快照功能的操作教程指導。 場景描述： 快照是DWS集群在某一時間點的完整備份，記錄了這一時刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)。 用戶可來自：百科
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虛擬私有云的組成 虛擬私有云的組成 時間：2020-09-27 14:32:06 虛擬私有云（Virtual Private Cloud，以下簡稱VPC），為云服務器、云容器、 云數(shù)據(jù)庫 等資源構(gòu)建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡環(huán)境，提升用戶云上資源的安全性，簡化用戶的網(wǎng)絡部署。來自：百科設備安全：提供一機一密的設備安全認證機制，防止設備非法接入。 信息傳輸安全：基于TLS、DTLS、DTLS+加密協(xié)議，提供安全的傳輸通道。 數(shù)據(jù)保護：滿足歐盟GDPR數(shù)據(jù)隱私保護要求。 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，來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的功能組成 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)中心與虛擬私有云通信，更快速、安全的構(gòu)建混合云環(huán)境。 1.VPN網(wǎng)關(guān) VPN網(wǎng)關(guān)是虛擬私有云中建立的出口網(wǎng)關(guān)設備，通過VPN網(wǎng)關(guān)可建立虛擬私有云和企業(yè)數(shù)據(jù)中心或其它區(qū)域VPC之間的安全可靠的加密通信。 VPN網(wǎng)關(guān)需要與用戶本地數(shù)據(jù)中心的遠端網(wǎng)關(guān)配合使用，一個本地數(shù)據(jù)中心綁定一來自：百科![]()
“垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3. 內(nèi)存回收：將垃圾占用的空間回收，以便將來繼續(xù)分配來自：百科![]()
按需付費：DWS按實際使用量和使用時長計費。您需要支付的費率很低，只需為實際消耗的資源付費。 門檻低：您無需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉庫實例起步，以后隨時根據(jù)業(yè)務情況彈性伸縮所需資源，按需開支。 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。來自：百科![]()
DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
存儲過程是一組為了完成特定功能的SQL語句的集合。一般用于報表統(tǒng)計、數(shù)據(jù)遷移等。 缺省值 缺省值是當在表中創(chuàng)建列或插入數(shù)據(jù)時，對沒有指定其具體值的列或列數(shù)據(jù)項賦予事先設定好的值。 規(guī)則 規(guī)則是對數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)信息的限制。它限定的是表的列。 觸發(fā)器 觸發(fā)器是一種特殊類型的存儲過程，通過指定的事件觸發(fā)執(zhí)行。一般用于數(shù)據(jù)審計、數(shù)據(jù)備份等。來自：百科![]()
院 數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學習和查看。學習本課程之前，需要了解操來自：百科![]()
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進步，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，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現(xiàn)預測性分析的關(guān)鍵要素。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是來自：百科![]()
大區(qū)之間互通的帶寬，用于配置兩個大區(qū)內(nèi)不同區(qū)域間，網(wǎng)絡實例互通的域間帶寬。 同區(qū)域網(wǎng)絡實例互通不需要購買帶寬包。 域間帶寬： 域間帶寬指所規(guī)劃的場景中，一個區(qū)域到另一個區(qū)域的網(wǎng)絡帶寬，可以實現(xiàn)兩個區(qū)域之間的互通。基于一個帶寬包配置的多個域間帶寬的總和不能超過帶寬包的總帶寬。 以中國大陸與亞太大區(qū)互通為例，詳細請參考圖3來自：百科![]()
隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和分布式技術(shù)的長足發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演進。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是MPP（Massive-Parallel Processing）架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下： MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫一般由多個對等的數(shù)據(jù)計算節(jié)點構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)被按照某來自：百科![]()
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用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互分析 針對即時的分析需求，分析人員可實時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點，即可擴展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更來自：百科![]()
院 數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學習和查看。學習本課程之前，需要了解操來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐 時間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
le和Teradata的處理。應用只需做少量改動即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應用程序通過標準JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS（MPP大規(guī)模并行處理集群） 一個DWS集群由多個在相同子網(wǎng)中的相同規(guī)格的節(jié)點組成，共同提供服務。集群的每個DN負責存儲數(shù)據(jù)，其來自：百科![]()
//www.cqfng.cn/pricing.html#/dws信息為準。 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。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
助您快速定制和應用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對象存儲服務（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉庫服務（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務 （ MRS Hive） MapReduce服務（MRS SparkSQL）來自：百科![]()
ata的SQL語法進行了兼容性增強，在很多場合都可以替代國外同類型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉庫服務工程師重點設計實現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時也很好地兼顧了業(yè)務運作系統(tǒng)對數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價的查詢優(yōu)化器，以及當前數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑來自：百科
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