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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史發(fā)展趨勢(shì) 內(nèi)容精選 換一換
  • 類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
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    DWS熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史發(fā)展趨勢(shì) 相關(guān)內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控頁(yè)面展示了數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別的實(shí)時(shí)資源消耗和歷史趨勢(shì)指標(biāo)。 監(jiān)控-實(shí)時(shí)查詢 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在實(shí)時(shí)查詢監(jiān)控頁(yè)面展示了當(dāng)前運(yùn)行在集群中的所有查詢和會(huì)話的實(shí)時(shí)信息。 監(jiān)控-歷史查詢 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在歷史查詢監(jiān)控頁(yè)面展示了當(dāng)前集群中的所有歷史查詢信息。 實(shí)例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在實(shí)例
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史發(fā)展趨勢(shì) 更多內(nèi)容
  • [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 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
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    系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) IoT邊緣服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì) IoT邊緣服務(wù)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-07-01 11:52:01 云服務(wù)器 云計(jì)算 1、行業(yè)數(shù)字化需要邊緣的賦能,邊緣是云的有力補(bǔ)充 IDC 2018預(yù)測(cè),到2025年會(huì)有超過(guò)500億設(shè)備聯(lián)網(wǎng),其中超過(guò)50%數(shù)據(jù)需要在邊緣進(jìn)行分析、處理與存儲(chǔ)。
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    HD實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)操作,比如HDFS,HBase,操作,數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算
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    ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具,完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案,分析,建模,測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng),軟件,流程和架構(gòu)。
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    GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。
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    0系列課程。本課程講述了人工智能的發(fā)展歷史、相關(guān)概念。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:了解人工智能的基本概念。了解人工智能的相關(guān)技術(shù)及發(fā)展歷史。了解人工智能的應(yīng)用技術(shù)及應(yīng)用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 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客戶端工具,有著豐富的G
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    OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作,通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長(zhǎng),數(shù)據(jù)量大,在不同層級(jí)上的匯總,聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點(diǎn) 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢,回答一些“戰(zhàn)略性”的問(wèn)題。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間:2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序,云化,分布式,多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是:芯片/介質(zhì)、操
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    過(guò)采用領(lǐng)先的Lakehouse架構(gòu),融合 數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì),降低傳統(tǒng)湖倉(cāng)割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度,減少在湖、倉(cāng)、AI開(kāi)發(fā)之間來(lái)回搬遷數(shù)據(jù)的工作。 與此同時(shí),華為云 FusionInsight 始終關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新,引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。Lakehouse湖倉(cāng)一體在2021年首次進(jìn)入
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    請(qǐng)作者團(tuán)的劉再耀老師解讀 區(qū)塊鏈 的前世今生。 課程簡(jiǎn)介 本書(shū)由淺入深的介紹區(qū)塊鏈技術(shù)緣起、原理、演進(jìn)和發(fā)展趨勢(shì),分享剖析實(shí)際落地案例并示范應(yīng)用實(shí)踐過(guò)程,探究區(qū)塊鏈價(jià)值及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。包含以下核心知識(shí)點(diǎn): 1. 區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)知識(shí):哈希運(yùn)算、數(shù)字簽名、共識(shí)算法、智能合約、P2P網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理
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    10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 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 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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 時(shí)間:2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開(kāi)即用、
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    析、維修記錄、售后歷史數(shù)據(jù),進(jìn)行分類分析,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問(wèn)題,指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)改善,提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢(shì) 多數(shù)據(jù)源集成 針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè),挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng)
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    做好準(zhǔn)備。 跟上行業(yè)發(fā)展趨勢(shì) Arpa WTP數(shù)字倉(cāng)庫(kù)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)緊跟行業(yè)發(fā)展,不斷將企業(yè)案例更新轉(zhuǎn)化為實(shí)訓(xùn)案例。這意味著學(xué)生可以接觸到最新的行業(yè)動(dòng)態(tài)和實(shí)際問(wèn)題,了解行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)和需求變化。在現(xiàn)代物流行業(yè)中,技術(shù)和管理方法的更新?lián)Q代非常快,只有跟上行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),才能夠適應(yīng)行業(yè)的需求并取得成功。通過(guò)使用Arpa
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 時(shí)間:2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開(kāi)即用、安全
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