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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)分為哪幾層 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)分片作用列舉 數(shù)據(jù)分片作用列舉 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)展瓶頸。 小規(guī)模(<500Q
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    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 最初提供一種根據(jù)用戶工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請(qǐng)求條件
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    云硬盤(pán)每秒進(jìn)行讀寫(xiě)操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤(pán)每秒成功傳送數(shù)據(jù)量,即讀取和寫(xiě)入數(shù)據(jù)量。 IO讀寫(xiě)時(shí)延 云硬盤(pán)連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫(xiě)操作所需要最小時(shí)間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤(pán)可以在一定時(shí)間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限,超過(guò)IOPS上限能力。 VBD 磁盤(pán)模式,VBD類型云硬盤(pán)只支持簡(jiǎn)單的S CS I讀寫(xiě)命令。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段數(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)需求分析階段,要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里數(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)分析所獲得成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中DD(Data Dictionary)。
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    是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會(huì)有故障假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì),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)假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì),因此 TDengine 從研 發(fā)第一天起,就是按照分布式高可靠架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),是完全去中心化 TDengine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
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    容納更多行,進(jìn)而減少磁盤(pán)IO,更有效利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用列盡量放到一個(gè)表中,避免過(guò)多關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段,否則修改列類型會(huì)導(dǎo)致鎖表,修改一個(gè)字段類型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、文件等大二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)精選推薦
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    可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生一份時(shí)間水平一致快照數(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)景下數(shù)據(jù)同步效率,但PostgreSQL快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫(kù)歷史數(shù)據(jù)不能被回收,可能有空間膨脹現(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。
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    云知識(shí) 為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng) 為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng) 時(shí)間:2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展是由社會(huì)進(jìn)步過(guò)程中,不斷變化需求而驅(qū)動(dòng)。 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,讓人們需要對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ),并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時(shí)代。
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    業(yè)運(yùn)維人員。 彈性不足:擴(kuò)容需要較長(zhǎng)部署周期,資源利用率較低,需要自行實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性架構(gòu)。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致
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    式保證了CDM用戶間隔離,避免數(shù)據(jù)泄漏,同時(shí)保證VPC內(nèi)不同云服務(wù)間數(shù)據(jù)遷移時(shí)傳輸安全。用戶還可以使用VPN網(wǎng)絡(luò)將本地數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)遷移到云服務(wù),具有高度安全性。 CDM數(shù)據(jù)遷移以抽取-寫(xiě)入模式進(jìn)行。CDM首先從源端抽取數(shù)據(jù)然后將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到目的端,數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作均由CDM主動(dòng)
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    名稱進(jìn)行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)庫(kù)操作或源庫(kù)遷移對(duì)象變化情況,請(qǐng)務(wù)必在選擇遷移對(duì)象前單擊右上角,以確保待選擇對(duì)象為最新源數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。 說(shuō)明: · 若所選數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行遷移時(shí),由于視圖、表等對(duì)象可能與其他數(shù)據(jù)庫(kù)視圖、表存在依賴關(guān)系,若所依賴視圖或表未遷移,則會(huì)導(dǎo)致遷移失敗。建議您在遷移之前進(jìn)行確認(rèn)。
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    算子,簡(jiǎn)單拖拽即可完成對(duì)原始數(shù)據(jù)清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力,將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)各種物理資產(chǎn)建模,規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互語(yǔ)義接口;物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎,滿足毫秒級(jí)實(shí)時(shí)處理性能要求 智能交通下數(shù)據(jù)分析 智能交通下數(shù)據(jù)分析: 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 智能交通場(chǎng)
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    數(shù)據(jù)管理 模塊是 數(shù)據(jù)湖 治理基石,支持創(chuàng)建自定義策略采集任務(wù),可采集數(shù)據(jù)源中技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型,批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)地圖圍繞數(shù)據(jù)搜索,服務(wù)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等數(shù)據(jù)使用者和擁有者
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    度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán)。由于華為云各服務(wù)之間存在業(yè)務(wù)依賴關(guān)系,因此給用戶授予角色時(shí),可能需要一并授予依賴其他角色,才能正確完成業(yè)務(wù)。角色并不能滿足用戶對(duì)精細(xì)化授權(quán)要求,無(wú)法完全達(dá)到企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化安全管控要求。 策略:IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精
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    擇不同存儲(chǔ)及壓縮策略,在保證一定查詢效率條件下,降低綜合存儲(chǔ)成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能使用各種分析手段,從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷數(shù)據(jù)注入,如何在數(shù)據(jù)處理各個(gè)環(huán)節(jié)(接入,清洗,入庫(kù),分析,呈現(xiàn))實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中物理設(shè)計(jì) 時(shí)間:2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中物理設(shè)計(jì)階段是指,在用戶確認(rèn)邏輯模型基礎(chǔ)上,以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行效率,業(yè)務(wù)操作效率,前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。面向物理實(shí)施過(guò)程具體細(xì)節(jié)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CBR云備份服務(wù):守護(hù)您數(shù)據(jù) CBR云備份服務(wù):守護(hù)您數(shù)據(jù) 時(shí)間:2020-12-15 16:55:42 CBR云備份服務(wù)提供了云上資源備份、混合云備份能力,并支持備份共享、跨區(qū)域復(fù)制等多種競(jìng)爭(zhēng)性特性,最大限度保障您數(shù)據(jù)安全性和正確性,確保業(yè)務(wù)安全。 課程簡(jiǎn)介
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)是什么 時(shí)間:2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo),是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效運(yùn)行環(huán)境。 高效運(yùn)行環(huán)境包括: 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)存取效率; 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間利用率; 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。
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