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- 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)鉆取實(shí)驗(yàn)報(bào)告 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)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 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)主要來自高度可擴(kuò)展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類型多樣和異構(gòu)處理能力、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求以及大數(shù)據(jù)來臨這四個(gè)方面。 1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性來自：百科來自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫RDS的優(yōu)勢 云數(shù)據(jù)庫RDS的優(yōu)勢 時(shí)間：2020-09-19 11:29:11 云數(shù)據(jù)庫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，并提供了專業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理平臺(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。通過云數(shù)據(jù)庫RDS服務(wù)的管理控制臺(tái)，用戶來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問題。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)庫系統(tǒng)。來自：百科
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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 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫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 一個(gè)社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫擴(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)庫里。而隨著規(guī)模越來越大，可以用數(shù)據(jù)分片來解決數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的瓶頸。 小規(guī)模(<500Q來自：百科![]()
此服務(wù)開發(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。一般來說，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，來自：百科![]()
認(rèn)證價(jià)值：掌握基于流計(jì)算的可視化平臺(tái)搭建，實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果，幫助企業(yè)辦公效率的快速提升 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解來自：專題![]()
成，指標(biāo)名稱及其涵義體現(xiàn)了指標(biāo)質(zhì)的規(guī)定性和量的規(guī)定性兩個(gè)方面的特點(diǎn)，指標(biāo)數(shù)值反映了指標(biāo)在具體時(shí)間、地點(diǎn)、條件下的數(shù)量表現(xiàn)。 原子指標(biāo)：原子指標(biāo)中的度量和屬性來源于多維模型中的維度表和事實(shí)表，與多維模型所屬的業(yè)務(wù)對象保持一致，與多維模型中的最細(xì)數(shù)據(jù)粒度保持一致。 衍生指標(biāo)：是原子指來自：專題![]()
供精準(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![]()
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)庫如何保證高效性 TDengine 對每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建來自：專題![]()
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)量大且源庫磁盤空間充足的情況下使用該方式。來自：百科![]()
容納更多的行，進(jìn)而減少磁盤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，否則修改列的類型會(huì)導(dǎo)致鎖表，修改一個(gè)字段類型的成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)圖片、文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)精選推薦來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(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)庫產(chǎn)品中的DD（Data Dictionary）。來自：百科![]()
云知識(shí) 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 時(shí)間：2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展是由社會(huì)進(jìn)步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動(dòng)的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對海量的非結(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。來自：百科![]()
的名稱進(jìn)行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)庫的操作或源庫遷移對象變化的情況，請務(wù)必在選擇遷移對象前單擊右上角的，以確保待選擇的對象為最新源數(shù)據(jù)庫對象。 說明： · 若所選的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行遷移時(shí)，由于視圖、表等對象可能與其他數(shù)據(jù)庫的視圖、表存在依賴關(guān)系，若所依賴的視圖或表未遷移，則會(huì)導(dǎo)致遷移失敗。建議您在遷移之前進(jìn)行確認(rèn)。來自：百科![]()
算子，簡單拖拽即可完成對原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力，將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模，規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語義接口；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 智能交通下的數(shù)據(jù)分析 智能交通下的數(shù)據(jù)分析： 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 智能交通場來自：專題![]()
業(yè)運(yùn)維人員。 彈性不足：擴(kuò)容需要較長部署周期，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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
式保證了 CDM 用戶間的隔離，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)的傳輸安全。用戶還可以使用VPN網(wǎng)絡(luò)將本地數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)遷移到云服務(wù)，具有高度的安全性。 CDM數(shù)據(jù)遷移以抽取-寫入模式進(jìn)行。CDM首先從源端抽取數(shù)據(jù)然后將數(shù)據(jù)寫入到目的端，數(shù)據(jù)訪問操作均由CDM主動(dòng)來自：百科![]()
擇不同的存儲(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 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量來自：百科![]()
度，提供有限的服務(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的其他角色，才能正確完成業(yè)務(wù)。角色并不能滿足用戶對精細(xì)化授權(quán)的要求，無法完全達(dá)到企業(yè)對權(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，可以精來自：專題
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