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  • 數(shù)據(jù)倉庫歷史評(píng)論讀取 內(nèi)容精選 換一換
  • 方可提交。（簽名審批不支持批量同意） 評(píng)論：我跟發(fā)起人或其他審批人可以針對(duì)審批單據(jù)進(jìn)行溝通，只有審批中的單據(jù)才可以評(píng)論。 轉(zhuǎn)審：我轉(zhuǎn)給其他人審批。 分享：如果我想分享單據(jù)給其他人查看，可點(diǎn)詳情頁右上角的分享，將審批單據(jù)發(fā)給對(duì)應(yīng)的人。 審批評(píng)論/轉(zhuǎn)審/同意/拒絕支持上傳圖片或附件。
    來自：專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景- 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB
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  • 數(shù)據(jù)倉庫歷史評(píng)論讀取 相關(guān)內(nèi)容
  • [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫、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)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫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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  • 數(shù)據(jù)倉庫歷史評(píng)論讀取 更多內(nèi)容
  • 桶是是 OBS 中存儲(chǔ)對(duì)象的容器。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
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    SQL-從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS Flink OpenSource SQL-從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS Flink OpenSource SQL-從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到Elasticsearch Flink OpenSource SQL-從MySQL CDC源表讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS
    來自：專題
    ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 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)。
    來自：專題
    15:40:03 用戶在云上進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)備份、新應(yīng)用開發(fā)時(shí)，經(jīng)常會(huì)涉及到數(shù)據(jù)遷移。通常情況下用戶要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，會(huì)開發(fā)一些數(shù)據(jù)遷移腳本，從源端讀取數(shù)據(jù)再寫入目的端，相對(duì)這樣傳統(tǒng)的做法， CDM 的優(yōu)勢(shì)如表1所示。 表1 CDM優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data M
    來自：百科
    GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(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。
    來自：百科
    ssl證書可確保瀏覽器與您正在查看的網(wǎng)站之間的所有通信都經(jīng)過加密。這意味著它是安全的。只有接收和發(fā)送計(jì)算機(jī)才能看到數(shù)據(jù)傳輸中的信息（其他人可能會(huì)訪問它但無法讀取它）。在安全站點(diǎn)上，Web瀏覽器會(huì)在URL區(qū)域中顯示掛鎖圖標(biāo)以通知你。SSL會(huì)縮短加載頁面所需的時(shí)間。安全性將成為搜索引擎如何在搜索結(jié)果中
    來自：百科
    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”的問題。
    來自：百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 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
    來自：百科
    斷標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展為"最近使用過K次" 常用實(shí)現(xiàn)如下 數(shù)據(jù)第一次被訪問，加入到訪問歷史列表；如果數(shù)據(jù)在訪問歷史列表里后沒有達(dá)到K次訪問，則按照LRU淘汰；當(dāng)訪問歷史隊(duì)列中的數(shù)據(jù)訪問次數(shù)達(dá)到K次后，將數(shù)據(jù)索引從歷史隊(duì)列刪除，將數(shù)據(jù)移到緩存隊(duì)列中，并緩存此數(shù)據(jù)，緩存隊(duì)列重新按照時(shí)間排序；緩存
    來自：百科
    PowerPoint，支持多人多端同步協(xié)作編輯。遠(yuǎn)程或本地演示隨心切換。 石墨文檔 支持多人同時(shí)操作 多人同時(shí)對(duì)文檔進(jìn)行編輯和評(píng)論，能夠讓你與他人輕松完成頭腦風(fēng)暴、協(xié)作撰稿、方案討論、會(huì)議記錄等工作。 多人同時(shí)對(duì)文檔進(jìn)行編輯和評(píng)論，能夠讓你與他人輕松完成頭腦風(fēng)暴、協(xié)作撰稿、方案討論、會(huì)議記錄等工作。 石墨文檔 完美兼容本地Excel
    來自：專題
    10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 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)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。
    來自：百科
    如果過程中我們對(duì)某項(xiàng)具體的任務(wù)有疑問，可以選中單元格添加評(píng)論，@提及成員和文件，就某個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行深入的討論；也可以查看單元格的編輯歷史人員和內(nèi)容。這樣即使籌備項(xiàng)目的諸位同事是多地遠(yuǎn)程工作的狀態(tài)，也像面對(duì)面溝通一樣高效順暢。 ▲單元格內(nèi)容深度討論，協(xié)同更聚焦 ▲單元格歷史記錄，便于信息追溯 基于以上功能，
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    更新操作需要通過重寫原始parquet文件完成。 優(yōu)點(diǎn)：讀取時(shí)，只讀取對(duì)應(yīng)分區(qū)的一個(gè)數(shù)據(jù)文件即可，較為高效。 缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)寫入的時(shí)候，需要復(fù)制一個(gè)先前的副本再在其基礎(chǔ)上生成新的數(shù)據(jù)文件，這個(gè)過程比較耗時(shí)。且由于耗時(shí)，讀請(qǐng)求讀取到的數(shù)據(jù)相對(duì)就會(huì)滯后。 2、Merge On Read
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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)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開即用、
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    究竟能給個(gè)人、企業(yè)辦公帶來哪些變化？ 01 自動(dòng)保存 跟內(nèi)容丟失說拜拜 02 多人協(xié)同編輯 高效辦公不加班 03 劃詞評(píng)論 精準(zhǔn)溝通更高效 04 權(quán)限精細(xì)管控 公司機(jī)密不被吃瓜 05 編輯歷史有記錄 來龍去脈更清晰 06 擺脫時(shí)空限制 隨時(shí)隨地移動(dòng)辦公 07 文件集中管理 查找便捷永不丟失 08
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    度和每個(gè)小伙伴不同的職責(zé)、進(jìn)度，同時(shí)在零碎文字的錄入和整理方面也非常方便。” ? 享物說 【文檔評(píng)論】使用石墨文檔后，關(guān)于個(gè)別詞句的意見可以直接劃詞評(píng)論，關(guān)于整個(gè)內(nèi)容的建議可以全局評(píng)論，這樣一來所有關(guān)于文檔的意見都被統(tǒng)一起來，再也不需要在文檔和溝通軟件間來回切換，更不需要多次傳輸
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