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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)反映歷史作用 內(nèi)容精選 換一換
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關(guān)于黨內(nèi)的重要活動(dòng)、決議想了解群眾意見(jiàn)，可以隨時(shí)在系統(tǒng)發(fā)起問(wèn)卷調(diào)查，比如運(yùn)動(dòng)會(huì)報(bào)名調(diào)查，數(shù)據(jù)直觀反映參與度。 此外，調(diào)查范圍、截止時(shí)間自由設(shè)定，使用方便。 3、多樣化報(bào)表高效統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析是工作成果的直觀反映，泛微多維報(bào)表功能將歷史發(fā)布的信息按照刊型、單位、時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過(guò)視圖清晰呈現(xiàn)數(shù)據(jù)浮動(dòng)情況。來(lái)自：云商店專(zhuān)屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。來(lái)自：百科
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專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-22 09:31:30 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶(hù)獨(dú)享來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池，部來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用，描述 GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來(lái)自：百科![]()
永洪BI-中型企業(yè)版 常見(jiàn)問(wèn)題解答 在線(xiàn)BI軟件 永洪BI-中型企業(yè)版 常見(jiàn)問(wèn)題解答 BI平臺(tái)是什么？ BI，即商業(yè)智能，指利用大數(shù)據(jù)分析、現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù)收集企業(yè)最新數(shù)據(jù)、形成BI報(bào)表并及時(shí)為企業(yè)員工提供BI數(shù)據(jù)分析報(bào)告，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深入挖掘以獲取更多商業(yè)價(jià)值。大多數(shù)企業(yè)每天都會(huì)收集海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來(lái)自其來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外鍵，實(shí)體之間才會(huì)存在關(guān)系，沒(méi)有外鍵不能建立關(guān)系。 4. 關(guān)系的基數(shù)反映了關(guān)系之間的業(yè)務(wù)規(guī)則。 一個(gè)客戶(hù)只能擁有一個(gè)一類(lèi)儲(chǔ)蓄賬戶(hù)； 一個(gè)客戶(hù)可以擁有多個(gè)儲(chǔ)蓄賬戶(hù)； 一個(gè)訂單只能對(duì)應(yīng)一個(gè)發(fā)貨運(yùn)單； 一個(gè)產(chǎn)品包括多個(gè)零件。來(lái)自：百科![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型； 易于理解，可以和不熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶(hù)進(jìn)行討論； 易于更改，當(dāng)應(yīng)用環(huán)境和應(yīng)用要求改變時(shí)可以對(duì)概念模型進(jìn)行修改和擴(kuò)充；來(lái)自：百科![]()
KEY，更多的使用UNIQUE+NOT NULL約束來(lái)實(shí)現(xiàn)。因?yàn)橛弥麈I約束對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量過(guò)高，所以在物理實(shí)現(xiàn)上，一般會(huì)降低約束性要求，主鍵更多的反映在邏輯概念上； 正則化：邏輯模型設(shè)計(jì)盡量做到滿(mǎn)足三范式標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行規(guī)范化設(shè)計(jì)；物理模型追求性能要進(jìn)行反范式化，就是非正則化處理。 文中課程來(lái)自：百科![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
速提升，讓管理者輕松掌控全局。 紛享銷(xiāo)客CRM 智能數(shù)據(jù)分析 通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能，直觀反映銷(xiāo)售問(wèn)題，幫助企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)智能管理，實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的快速增長(zhǎng)。 通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能，直觀反映銷(xiāo)售問(wèn)題，幫助企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)智能管理，實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的快速增長(zhǎng)。 紛享銷(xiāo)客CRM 客戶(hù)資源管理來(lái)自：專(zhuān)題![]()
點(diǎn)擊“明細(xì)”按鈕可以查看現(xiàn)金流量明細(xì)賬，并允許手工調(diào)整流量對(duì)應(yīng)項(xiàng)目。如下圖： 4、應(yīng)收統(tǒng)計(jì)表 應(yīng)收統(tǒng)計(jì)表，反映當(dāng)前所選月份，各客戶(hù)的欠款情況。 點(diǎn)擊往來(lái)單位后面的小圖標(biāo)，可以查看該客戶(hù)的往來(lái)明細(xì)賬。 5、應(yīng)付統(tǒng)計(jì)表 應(yīng)付統(tǒng)計(jì)表，反映當(dāng)前所選月份，各供應(yīng)商的欠款情況。 可以選擇按余額排序。 點(diǎn)擊往來(lái)單位后面的小圖標(biāo)，可以查看該供應(yīng)商的往來(lái)明細(xì)賬。來(lái)自：云商店![]()
08:54:25 資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)看板 通過(guò)統(tǒng)一的運(yùn)營(yíng)看板實(shí)現(xiàn)用戶(hù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)價(jià)值感知，包括資產(chǎn)，訂閱，發(fā)布，應(yīng)用，部署，服務(wù)調(diào)用的匯總和趨勢(shì)視圖；用戶(hù)體驗(yàn)視趨勢(shì)圖反映各個(gè)區(qū)域、各個(gè)時(shí)間段關(guān)鍵指標(biāo)信息。 1、對(duì)應(yīng)用、服務(wù)、API和集成資產(chǎn)分類(lèi)運(yùn)營(yíng)；面向不同資產(chǎn)使用場(chǎng)景，提供運(yùn)營(yíng)報(bào)表； 2、感知高頻復(fù)用資產(chǎn)，輔助決策投入重點(diǎn)；來(lái)自：百科![]()
LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 常見(jiàn)問(wèn)題解答 企業(yè)BI系統(tǒng) LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 常見(jiàn)問(wèn)題解答 BI平臺(tái)是什么？ BI，即商業(yè)智能，指利用大數(shù)據(jù)分析、現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù)收集企業(yè)最新數(shù)據(jù)、形成BI報(bào)表并及時(shí)為企業(yè)員工提供BI數(shù)據(jù)分析報(bào)告，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深入挖掘以獲取更多商業(yè)價(jià)值。大多數(shù)企業(yè)每天都會(huì)收集海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來(lái)自其來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)項(xiàng) 數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱(chēng)，含義，數(shù)據(jù)類(lèi)型，長(zhǎng)度，取值范圍，單位，與其他數(shù)據(jù)項(xiàng)邏輯關(guān)系等。 是邏輯設(shè)計(jì)階段模型優(yōu)化的依據(jù)。 2. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)反映了數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的組合關(guān)系。一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以由若干數(shù)據(jù)項(xiàng)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合組成。 3. 數(shù)據(jù)流 在系統(tǒng)內(nèi)的傳輸路徑。包括數(shù)據(jù)來(lái)源，流向，平均流量，高峰期流量等。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)字典在需求分析階段創(chuàng)建，在設(shè)計(jì)過(guò)程中不斷修改，充實(shí)和完善。 數(shù)據(jù)字典的格式?jīng)]有固定的文檔規(guī)范，在實(shí)際工作中，可以參考上面介紹的內(nèi)容項(xiàng)，通過(guò)不同的說(shuō)明性文檔，或者模型文件里面反映出來(lái)即可。所以可以說(shuō)是一個(gè)抽象層面的概念。 在需求分析階段，最重要的輸出就是用戶(hù)需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)，數(shù)據(jù)字典往往作為一種附件或者附錄的形式存在來(lái)自：百科![]()
Service）為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線(xiàn)、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構(gòu)助力客戶(hù)智來(lái)自：專(zhuān)題
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