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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)跟數(shù)據(jù)集市對(duì)比 內(nèi)容精選 換一換
  • SQL語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)查詢(xún)和數(shù)據(jù)分析。 Data Studio是一款用于連接數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶(hù)端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，編輯、運(yùn)行、調(diào)試SQL腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混
    來(lái)自：百科
    同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦，即保障了靈活性，又保障了時(shí)效性，更是實(shí)現(xiàn)全局數(shù)據(jù)的一致性，保障數(shù)據(jù)的“清潔”，也進(jìn)一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負(fù)擔(dān)。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)治理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提，數(shù)據(jù)治理為政企客戶(hù)提供多源數(shù)據(jù)的集成，通過(guò)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)編排實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的E
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    集群高可用設(shè)計(jì) 第5章 數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)特性介紹 第6章 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
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  • 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，編輯、運(yùn)行
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    好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
    來(lái)自：專(zhuān)題
    工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐
    來(lái)自：百科
    ，適用于對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求非常高的金融、證券和保險(xiǎn)行業(yè)的核心數(shù)據(jù)庫(kù)。 不同系列支持的實(shí)例規(guī)格不同，請(qǐng)以實(shí)際界面為準(zhǔn)，各實(shí)例類(lèi)型優(yōu)勢(shì)對(duì)比如下： 表1.產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)對(duì)比 以上就是供應(yīng)商-華為云為您整理的云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL支持的實(shí)例類(lèi)型和優(yōu)勢(shì)對(duì)比，您可以前往華為云幫助中心：云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQ
    來(lái)自：百科
    速構(gòu)建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 以全棧大數(shù)據(jù) MRS 服務(wù)為基礎(chǔ)，企業(yè)可以一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并且與智能數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)DAYU及數(shù)據(jù)可視化等服務(wù)對(duì)接，為客戶(hù)輕松解決數(shù)據(jù)通道上云、大數(shù)據(jù)作業(yè)開(kāi)發(fā)調(diào)度和數(shù)據(jù)展現(xiàn)的困難，使客戶(hù)從復(fù)雜的大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建和專(zhuān)業(yè)
    來(lái)自：百科
    華為云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS對(duì)比自建數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)是什么 華為云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS對(duì)比自建數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)是什么 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS（Relational Database Service，簡(jiǎn)稱(chēng)RDS）是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線(xiàn)云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。對(duì)比自建數(shù)據(jù)庫(kù)，RDS 可幫助
    來(lái)自：專(zhuān)題
    主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢(xún)，回答一些“戰(zhàn)略性”的問(wèn)題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計(jì)算，窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢(qián)系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院
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    ，其主要觀(guān)點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)，按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載，加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動(dòng)，減少80%的數(shù)據(jù)搬遷，一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)按需支持批處理
    來(lái)自：百科
    企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀(guān)的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入：多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。
    來(lái)自：專(zhuān)題
    DRS中的遷移對(duì)比 DRS中的遷移對(duì)比 時(shí)間：2021-05-31 17:06:58 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS中的遷移可以進(jìn)行對(duì)比。分為對(duì)象級(jí)對(duì)比和數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比。對(duì)比可以隨時(shí)取消。 1. 對(duì)象級(jí)對(duì)比 在宏觀(guān)上對(duì)比數(shù)據(jù)對(duì)象是否缺失。包括數(shù)據(jù)庫(kù)、表、視圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器等。 2. 數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比 詳細(xì)校
    來(lái)自：百科
    邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱(chēng)定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；
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    DK、RPA、數(shù)據(jù)接口和腳本等手段，打通各個(gè)孤立的業(yè)務(wù)系統(tǒng)執(zhí)行，整合散落在各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和流程，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和執(zhí)行操作的自動(dòng)化。它引入了iPaaS結(jié)合RPA的執(zhí)行流連接信息化系統(tǒng)，用數(shù)據(jù)編織技術(shù)連接和建模各類(lèi)數(shù)據(jù)，通過(guò)超級(jí)自動(dòng)化將企業(yè)價(jià)值鏈下的人、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)化和自動(dòng)化流轉(zhuǎn)。
    來(lái)自：專(zhuān)題
    會(huì)將數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行解密后再將結(jié)果返回給用戶(hù)。 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)加密 行級(jí)訪(fǎng)問(wèn)控制 行級(jí)訪(fǎng)問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別，控制用戶(hù)只能訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行，保證讀寫(xiě)數(shù)據(jù)的安全。 行級(jí)訪(fǎng)問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別，控制用戶(hù)只能訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行，保證讀寫(xiě)數(shù)據(jù)的安全。 使用CREATE
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 DAS中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 時(shí)間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫(kù) 在結(jié)構(gòu)方案界面，我們可以對(duì)比兩個(gè)庫(kù)內(nèi)的表的表結(jié)構(gòu)，并且可以選擇是否在對(duì)比之后進(jìn)行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)對(duì)比與同步任務(wù)； 步驟2 選擇基準(zhǔn)庫(kù)與目標(biāo)庫(kù)； 步驟3
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    DLI 與自建Hadoop對(duì)比 Serverless DLI與自建Hadoop對(duì)比 時(shí)間：2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線(xiàn)下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上云，減少遷移工作量。采用批流融合高擴(kuò)展性框架，為T(mén)B~EB級(jí)數(shù)據(jù)提供了
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    高效性：Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非?？臁?4.高容錯(cuò)性：Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。 5.低成本：與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比，hadoop是開(kāi)源的，項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低
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    云知識(shí) 傳統(tǒng)審計(jì)與云上審計(jì)特性對(duì)比 傳統(tǒng)審計(jì)與云上審計(jì)特性對(duì)比 時(shí)間：2021-07-01 16:18:52 傳統(tǒng)審計(jì)的特點(diǎn)： 系統(tǒng)配置變更，IT人員手工統(tǒng)計(jì)； 傳統(tǒng)IT環(huán)境無(wú)法執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化審計(jì)流程，系統(tǒng)性的實(shí)時(shí)記錄操作類(lèi)與API記錄的審查，如對(duì)服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫(kù)，操作系統(tǒng)等違規(guī)操作； 主要依靠人員記錄和審核。
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總條數(shù)：105
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