- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)實(shí)例 內(nèi)容精選 換一換
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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(cāng)庫(kù) ,性價(jià)比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 華為云 面向未來(lái)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)。 華為云將來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間:2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理,為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難,也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒做好,會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來(lái)自:百科云容器實(shí)例支持用戶自定義彈性伸縮策略,且能在1秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)縮容,并可以自由組合多種彈性策略以應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰期的突發(fā)流量浪涌。 全方位容器狀態(tài)監(jiān)控 云容器實(shí)例支持監(jiān)控容器運(yùn)行的資源使用率,包括CPU、內(nèi)存、GPU和顯存的使用率,方便您實(shí)時(shí)掌控容器運(yùn)行的狀態(tài)。 支持專屬容器實(shí)例 云容來(lái)自:百科
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aussDB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(cāng)庫(kù)中的信息是面向主題的、集成化的、穩(wěn)定的、隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合,用以支持管理決策的過(guò)程。 數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源,并整合到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。 華為云DWS簡(jiǎn)介 1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自:百科
量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生的。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多,對(duì)響應(yīng)時(shí)延的要求較低,一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙的夜間運(yùn)行。 在數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用范圍也更加的寬廣。通過(guò)數(shù)據(jù)快速靈活地調(diào)整商業(yè)決策也越來(lái)越受到廣大企業(yè)用戶的認(rèn)可,并把它應(yīng)用到自己的生產(chǎn)服務(wù)過(guò)程當(dāng)中。我們每天都來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) DRS的獨(dú)特設(shè)計(jì)和使用場(chǎng)景 DRS的獨(dú)特設(shè)計(jì)和使用場(chǎng)景 時(shí)間:2021-03-25 15:44:36 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù)備份 云服務(wù)器 云計(jì)算 DRS是通過(guò)任務(wù),按照流程指引來(lái)完成遷移的,一旦啟動(dòng)即自動(dòng)完成遷移,可以觀看官網(wǎng)視頻、用戶指南、來(lái)自:百科
本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑,掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(lái)自:百科
為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ? 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流(通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 DWS輸出流(通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 時(shí)間:2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 1978年10月,來(lái)自三十多個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)庫(kù)專家在美國(guó)新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)問(wèn)題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法,提出了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的規(guī)范,這就是著名的新奧爾來(lái)自:百科
院 數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)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(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操來(lái)自:百科
企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。 策略: IAM 最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。例如:針對(duì)GaussDB服務(wù),管理員能夠控制IAM用戶僅能對(duì)某一類數(shù)據(jù)庫(kù)資源來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自:百科
PP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(lái)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(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自:百科
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