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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)4個(gè)基本特征 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2021-06-30 17:38:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比從服務(wù)可用性、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)安全性、數(shù)據(jù)庫(kù)備份、軟硬件投入、系統(tǒng)來(lái)自：百科什么是數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)是云服務(wù)中非常關(guān)鍵的一環(huán)，數(shù)據(jù)庫(kù)包含關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等，為您打造更高可用、更高可靠、更高安全、更高性能、即開(kāi)即用、便捷運(yùn)維、彈性伸縮的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，本文為您介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)，以及常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)介紹。 云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品總覽 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移指南 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS來(lái)自：專(zhuān)題
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地址段。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例運(yùn)行在租戶獨(dú)立的虛擬私有云內(nèi)，可提升云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例的安全性。 數(shù)據(jù)庫(kù)-數(shù)據(jù)刪除 刪除云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例時(shí)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例中的數(shù)據(jù)都會(huì)被刪除。安全刪除不僅包括數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例所掛載的磁盤(pán)，也包括自動(dòng)備份數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間。刪除的實(shí)例可以通過(guò)保留的手動(dòng)備份恢復(fù)實(shí)來(lái)自：專(zhuān)題任務(wù)只能選擇實(shí)例中的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象進(jìn)行同步，支持庫(kù)名映射。 · 庫(kù)級(jí)同步：將源數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有對(duì)象全部同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 · 表級(jí)同步：將自定義選擇的表對(duì)象同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 說(shuō)明： 若選擇表級(jí)同步時(shí)，由于選擇的表可能與數(shù)據(jù)庫(kù)的其他對(duì)象存在依賴(lài)關(guān)系，若所依賴(lài)的對(duì)象沒(méi)有被同時(shí)選擇來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)4個(gè)基本特征 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 面向操作型場(chǎng)景，數(shù)據(jù)庫(kù)的管理可以由數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS 實(shí)現(xiàn)，DAS是用來(lái)登錄和操作數(shù)據(jù)庫(kù)的Web服務(wù)，提供數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維開(kāi)發(fā)功能以及DevOPS服務(wù)。為方便用戶使用和運(yùn)維華為云RDS，提供數(shù)據(jù)和表結(jié)構(gòu)的同步、在線編輯，SQL輸入的智能提示等豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)功能。同時(shí)面向大企業(yè)提供來(lái)自：百科![]()
DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì)： 寫(xiě)性能：文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的高性能寫(xiě)入，基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性：對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持，同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展，靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序，云化，分布式，多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是：芯片/介質(zhì)、操來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 時(shí)間：2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟如下。簡(jiǎn)單常規(guī)配置，華為鯤鵬倉(cāng)庫(kù)提供基本依賴(lài)下載，版本靈活選擇。 1. 基礎(chǔ)環(huán)境配置：gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的新挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的新挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-05-21 11:30:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的面臨的新挑戰(zhàn)主要來(lái)自高度可擴(kuò)展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣和異構(gòu)處理能力、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求以及大數(shù)據(jù)來(lái)臨這四個(gè)方面。 1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性來(lái)自：百科![]()
量化”，將多源、多種類(lèi)的各部門(mén)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工成標(biāo)準(zhǔn)、清潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供業(yè)務(wù)使用。 提升政府治理能力 大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠揭示傳統(tǒng)技術(shù)方式難以展現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，推動(dòng)政府數(shù)據(jù)開(kāi)放共享，促進(jìn)社會(huì)事業(yè)數(shù)據(jù)融合和資源整合，提升政府整體數(shù)據(jù)分析能力，為有效處理復(fù)雜社會(huì)問(wèn)題提供新的手段。 政府及公共事業(yè)解決方案來(lái)自：百科![]()
，可以反映整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況，提高了工作效率和協(xié)同效能，幫助決策者做出科學(xué)的管理決策。可以說(shuō)，“數(shù)據(jù)不落地”的信息化實(shí)踐有力推動(dòng)了華燦光電的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)科技革新和發(fā)展。 云市場(chǎng)商品 前往店鋪 致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件 致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件包含面向中小企業(yè)組織的A6+，面向中大型企來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) SQL的數(shù)據(jù)限制功能有哪些 SQL的數(shù)據(jù)限制功能有哪些 時(shí)間：2021-07-02 10:49:49 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL) 數(shù)據(jù)限制功能包括兩個(gè)獨(dú)立的子句，LIMIT子句和OFFSET子句。 LIMIT子句允許限制查詢返回的行。 可以來(lái)自：百科![]()
此服務(wù)開(kāi)發(fā)自己的加密應(yīng)用。數(shù)據(jù)加密技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)如下： 第一，數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)的安全性。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置的時(shí)候可以說(shuō)是較為脆弱的，而這時(shí)候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù)，既能夠讓所移動(dòng)的數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全的保障，不會(huì)因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。 第二，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS的優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-19 11:29:11 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)具有完善的性能監(jiān)控體系和多重安全防護(hù)措施，并提供了專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)，讓用戶能夠在云中輕松的進(jìn)行設(shè)置和擴(kuò)展云數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)的管理控制臺(tái)，用戶來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問(wèn)題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，發(fā)展為三個(gè)階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)分片的作用列舉 數(shù)據(jù)分片的作用列舉 時(shí)間：2021-05-31 16:18:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 一個(gè)社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展路線通常如下圖所示。 在初始階段，所有的數(shù)據(jù)都放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里。而隨著規(guī)模越來(lái)越大，可以用數(shù)據(jù)分片來(lái)解決數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展的瓶頸。 小規(guī)模(<500Q來(lái)自：百科![]()
區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限策略是什么？ 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) 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)求條件來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析階段，要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里的數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段，數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得的成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中的DD（Data Dictionary）。來(lái)自：百科![]()
是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會(huì)有故障的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，是基于 任何單臺(tái)計(jì)算機(jī)都無(wú)足夠能力處理海量數(shù)據(jù)的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，因此 TDengine 從研 發(fā)的第一天起，就是按照分布式高可靠架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，是完全去中心化的 TDengine的免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)如何保證高效性 TDengine 對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建來(lái)自：專(zhuān)題![]()
容納更多的行，進(jìn)而減少磁盤(pán)IO，更有效的利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用的列盡量放到一個(gè)表中，避免過(guò)多的關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段，否則修改列的類(lèi)型會(huì)導(dǎo)致鎖表，修改一個(gè)字段類(lèi)型的成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)圖片、文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)精選推薦來(lái)自：專(zhuān)題![]()
可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生一份時(shí)間水平一致的快照數(shù)據(jù)，具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析價(jià)值，過(guò)程中的數(shù)據(jù)變化不會(huì)體現(xiàn)在導(dǎo)出數(shù)據(jù)中。 說(shuō)明：全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)同步效率，但PostgreSQL的快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史數(shù)據(jù)不能被回收，可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫(kù)磁盤(pán)空間充足的情況下使用該方式。來(lái)自：百科
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