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- 數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)和發(fā)展 內(nèi)容精選 換一換
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來隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊的GMDB V1系列產(chǎn)品。 2005年:華為的通信產(chǎn)品需要一個以內(nèi)存處理為中心的數(shù)據(jù)庫,評估了當(dāng)時最高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫軟件,發(fā)現(xiàn)其性能和特性無法滿足業(yè)務(wù)訴求,便啟動了SMDB(Simple Memory DataBase)的開發(fā)。 2來自:專題云知識 云原生近幾年的發(fā)展趨勢 云原生近幾年的發(fā)展趨勢 時間:2021-06-30 18:08:44 在最近的幾年里,云原生技術(shù)呈現(xiàn)如下幾個明顯的發(fā)展趨勢: 趨勢1 軟硬一體化:傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)、存儲、計算能力與云原生技術(shù)生態(tài)開始深度對接。 趨勢2 基于網(wǎng)格的服務(wù)治理能力:服務(wù)治來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)和發(fā)展 相關(guān)內(nèi)容
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云知識 云原生在中國的發(fā)展現(xiàn)狀 云原生在中國的發(fā)展現(xiàn)狀 時間:2021-06-30 17:57:04 在中國,云原生的生態(tài)也飛速發(fā)展,CNCF的會員數(shù)量也從2015年的1家初創(chuàng)&白金會員發(fā)展到今天60家成員單位。 全球1/4認(rèn)證的K8s服務(wù)提供商來自中國;1/3的K8s培訓(xùn)發(fā)生在中來自: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(jìn)。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)來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)和發(fā)展 更多內(nèi)容
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DWS解決方案探討 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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面來自:百科
戶提供更精細(xì)化的緩存管理。 CDN 緩存時間會對“回源率”產(chǎn)生直接的影響。若CDN緩存時間較短,CDN邊緣節(jié)點上的數(shù)據(jù)會經(jīng)常失效,導(dǎo)致頻繁回源,增加了源站的負(fù)載,同時也增大的訪問延時;若CDN緩存時間太長,會帶來數(shù)據(jù)更新時間慢的問題。開發(fā)者需要增對特定的業(yè)務(wù),來做特定的數(shù)據(jù)緩存時間管理。來自:百科
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分,數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計算機技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計算機新技術(shù)層出不窮,數(shù)據(jù)庫和其他計算機技術(shù)交叉結(jié)合,是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫新技術(shù)。 通用來自:百科
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 時間:2021-05-24 09:10:47 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以按照其特點,分為大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0、大數(shù)據(jù)3.0階段,目前我們正處于大數(shù)據(jù)3.0階段。 大數(shù)據(jù)1.0:單一的批計算 大數(shù)據(jù)2.0:融合計算來自:百科
華為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展的更優(yōu)選擇 華為云數(shù)據(jù)庫 GaussDB :數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展的更優(yōu)選擇 時間:2023-11-02 11:45:45 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展的更優(yōu)選擇 隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn),越來越多的企業(yè)開始關(guān)注云數(shù)據(jù)庫技術(shù)。華為云數(shù)據(jù)庫G來自:百科
LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(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)。 報名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自:百科
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