- 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型分哪幾種 內(nèi)容精選 換一換
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領(lǐng)域。 多模接口 兼容MongoDB接口 支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越的優(yōu)勢(shì)。適用于具有高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容的互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景 兼容Cassandra接口 支持寬列數(shù)據(jù)模型?;谟?jì)算存儲(chǔ)分離的分布式架構(gòu),使其擁有超強(qiáng)寫入性能,適用于IoT、實(shí)時(shí)推薦、金融反欺詐檢測(cè)等場(chǎng)景來自:百科??????????????????????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。????????????????????????????????????????????????????????????來自:百科
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型數(shù)據(jù)庫的Schema數(shù)量和表的數(shù)量也都都是有限制的,在成本控制上面臨著較大挑戰(zhàn)。因此該方案適用于一些線下交付,單租形態(tài)的低代碼。 方案二: Meta+Data的寬表模型,將模型的定義轉(zhuǎn)化為寬表的模型存儲(chǔ)。該方案的優(yōu)勢(shì)在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型,不需要考慮因模型變化導(dǎo)致的DDL語來自:百科精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群:面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力:了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值:來自:專題
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四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化的效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來自:百科安全管理最佳實(shí)踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶管理(Role-Based Access Control,簡(jiǎn)稱RBAC)是通過為角色賦予權(quán)限,用戶通過成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù),在各種信來自:專題司寬帶應(yīng)對(duì)高流量數(shù)據(jù)的壓力,同時(shí)還要對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的蓄意攻擊進(jìn)行防護(hù)。 2.智能設(shè)備行業(yè) 隨著智能設(shè)備的推廣和互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在市場(chǎng)的大量推廣,其中所涉及的客戶資料也逐漸增多,也因?yàn)檫@樣,許多智能設(shè)備的數(shù)據(jù)庫和用戶資料就十分容易被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所攻擊并且被盜竊。隨著大數(shù)據(jù)的適用范圍越來越廣DDOS高防IP也突顯著格外重要的地位。來自:百科購買并安裝 數(shù)據(jù)倉庫 軟件; 租用云主機(jī); 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無需購買和安裝任何軟硬件; 按需隨時(shí)租用 DDS ; 無需招聘DBA,運(yùn)維人員。 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(dòng),一切皆服務(wù)。來自:百科診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳” ——數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維(D來自:專題為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)來自:專題;建設(shè)管理制度,治標(biāo)治本。 機(jī)場(chǎng)主題庫 通過梳理主題域的概念和實(shí)體關(guān)系,構(gòu)建全面覆蓋機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)使能需求的數(shù)據(jù)模型,從而指導(dǎo)數(shù)據(jù)運(yùn)營的全過程,促進(jìn)數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。 優(yōu)勢(shì) 支持20+多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成,提供機(jī)場(chǎng)全場(chǎng)景運(yùn)營的八大主題域基礎(chǔ)模型,融合形成全量數(shù)據(jù)底座。 運(yùn)用數(shù)據(jù)服務(wù)來自:百科
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