Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模關(guān)系模型 內(nèi)容精選 換一換
-
來自：百科華為云計(jì)算 云知識 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時間：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
- 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模關(guān)系模型 相關(guān)內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間：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，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：百科云知識 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模關(guān)系模型 更多內(nèi)容
-
![]()
華為云計(jì)算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實(shí)體每一個實(shí)例唯一性的標(biāo)識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
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。 如果非主屬性B函數(shù)依賴于構(gòu)成某個候選關(guān)鍵字的一組主屬性A，而且A的任何一個真子集不能被B函數(shù)依賴，則稱B完全函數(shù)依賴于A；反之，若B函數(shù)能依賴于A的真子集，則稱B部分函數(shù)依賴A。 表的行的唯一標(biāo)識的候選關(guān)鍵字。一個表只有一個主關(guān)鍵字。主關(guān)鍵字又可以稱為主鍵。來自：百科![]()
庫有很大的擴(kuò)展空間，但最終肯定會達(dá)到垂直擴(kuò)展的上限。NoSQL數(shù)據(jù)庫是水平擴(kuò)展的。 非關(guān)系數(shù)據(jù)存儲是自然分布的，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展可以通過向資源池中添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（節(jié)點(diǎn)）來分擔(dān)負(fù)載。 3.對事務(wù)的支持是不同的。 如果數(shù)據(jù)操作需要高事務(wù)性，或者需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢來自：百科![]()
什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫 什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫 時間：2020-07-28 14:04:35 數(shù)據(jù)庫 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要是基于“非關(guān)系模型”的數(shù)據(jù)庫（由于關(guān)系型太大，所以一般用“非關(guān)系型”來表示其他類型的數(shù)據(jù)庫） 非關(guān)系型模型比如有： 列模型：存儲的數(shù)據(jù)是一列列的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以來自：百科![]()
GaussDB (DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時間：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)中各個功能單元和物理資源的運(yùn)行情況，確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求， DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~EB級運(yùn)營商 數(shù)據(jù)治理 能力，能快速來自：百科![]()
支持統(tǒng)一管理在腳本開發(fā)和作業(yè)開發(fā)使用到的file、jar、archive類型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動調(diào)度，周期調(diào)度支持分鐘、小時、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類型的任務(wù)混合編排，高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過幾百個應(yīng)用的檢驗(yàn)。 運(yùn)維監(jiān)控 支持對作來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 范式之間的關(guān)系 范式之間的關(guān)系 時間：2021-06-02 14:04:04 數(shù)據(jù)庫 滿足最低要求的叫第一范式，記為1NF。在第一范式滿足進(jìn)一步要求的為第二范式，2NF。以此類推。 一個低一級范式的關(guān)系模式通過模式分解(Schema Decomposition來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 實(shí)體間的關(guān)系 實(shí)體間的關(guān)系 時間：2021-06-02 11:14:58 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系是描述實(shí)體間如何發(fā)生關(guān)聯(lián)的。 比如一本書包括一個或多個章節(jié)，也可能不分章節(jié)。“包括”就是這兩個實(shí)體之間的關(guān)系。 關(guān)系是有方向性的。關(guān)系的方向性意思是：“包括”這個關(guān)系，是書包括章節(jié)，而不是章節(jié)包括書。來自：百科![]()
基于行業(yè)領(lǐng)域知識庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資來自：百科![]()
將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄，保證代碼目錄大小不超過128MB，文件個數(shù)不超過4096個。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。來自：專題![]()
按需付費(fèi)：DWS按實(shí)際使用量和使用時長計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。 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(shí)例起步，以后隨時根據(jù)業(yè)務(wù)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(wù)。來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自：專題![]()
云知識 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 時間：2021-07-01 14:36:56 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 數(shù)據(jù)庫備份 物理備份：直接備份數(shù)據(jù)庫所對應(yīng)的數(shù)據(jù)文件甚至是整個磁盤。 邏輯備份：將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出，并將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔備份。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，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(shí)現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)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![]()
的數(shù)據(jù)是否符合該模型或者假設(shè)。如果該假設(shè)成立，那么在此基礎(chǔ)上再去檢驗(yàn)新的數(shù)據(jù)集或者進(jìn)一步提煉假設(shè)的模型，讓其更接近最終的分析結(jié)果。探索式數(shù)據(jù)分析是一個對假設(shè)的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和收斂的過程。探索式數(shù)據(jù)處理被廣泛地應(yīng)用在金融，保險(xiǎn)，互聯(lián)網(wǎng)，社科，醫(yī)療，制藥等行業(yè)，是數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的好幫手。來自：百科
看了本文的人還看了
- 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)：星型模型和雪花模型的選擇
- 關(guān)系數(shù)據(jù)模型與關(guān)系運(yùn)算（一）
- 使用Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸模型
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】邏輯回歸模型
- 數(shù)據(jù)庫中的實(shí)體關(guān)系模型整理
- 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法
- AI領(lǐng)域各個技術(shù)與大模型之間的關(guān)系
- 先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率、似然函數(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)中概率模型（如邏輯回歸、樸素貝葉斯）的關(guān)系理解
- 性能基礎(chǔ)之CPU、物理核、邏輯核概念與關(guān)系
- 《因果關(guān)系的精準(zhǔn)捕捉術(shù)：注意力機(jī)制的深層解碼邏輯》