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  • 數(shù)據(jù)倉庫邏輯建模符號意義 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關系、面向?qū)ο螅?,轉換成相應的邏輯模型。 對于關
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    Isabelle/HOL是一個基于高階邏輯的通用交互式定理證明器. Raziel是一個編程框架,用于驗證智能合約的多方計算的安全問題,為智能合約的隱私 性提供保障. 2. 符號執(zhí)行 符號執(zhí)行(英語:symbolic execution)是一種計算機科學領域的程序分析技術,通過采用抽象的符號代替精確值作為
    來自:百科
  • 數(shù)據(jù)倉庫邏輯建模符號意義 相關內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 范式理論的意義 范式理論的意義 時間:2021-06-02 14:02:30 數(shù)據(jù)庫 設計邏輯模型時,在確定實體中屬性的時候,常面臨的問題是:哪些屬性屬于對應的實體?這就是范式理論要解決的問題。 范式化的意義: 1. 減少數(shù)據(jù)冗余; 2. 提供良好的可擴展性;
    來自:百科
    華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)的邏輯架構 GaussDB(DWS)的邏輯架構 時間:2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構如下圖。其中: CM: 集群管理模塊(Cluster Manager); 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個
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  • 華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關系;
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    華為云計算 云知識 性能管理的意義有哪些 性能管理的意義有哪些 時間:2021-07-01 15:46:01 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應用性能管理 性能管理的意義主要為資源的高效使用、偵測系統(tǒng)問題和容量規(guī)劃幾個方面。 1.資源的高效使用 數(shù)據(jù)庫實際上總是在有限的環(huán)境下運行。 對資源的
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    華為云計算 云知識 邏輯設計的常用方法 邏輯設計的常用方法 時間:2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計比較常用的方式是使用E-R設計工具,IDEF1x方法來進行邏輯模型建設,常用的ER圖表示法包括IDEF1x,IE模型的Crow's foot ,UML類圖方式等。
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    華為云計算 云知識 實景三維建模場景介紹 實景三維建模場景介紹 時間:2021-06-03 18:44:30 華為云實景三維建模提供高性能計算解決方案場景介紹: 衛(wèi)星測繪 使用高精度測繪科研衛(wèi)星,搭配長焦距,大口徑,無畸變的相機,集成高級和穩(wěn)定性光學系統(tǒng)等技術,執(zhí)行對地測繪任務。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫 時間:2020-10-29 10:44:13 存儲大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House,對于運營商需要在大量的用戶數(shù)據(jù)存儲基礎上分析客戶,做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢
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    華為云計算 云知識 常用的建模軟件 常用的建模軟件 時間:2021-06-02 14:55:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計中進行邏輯建模和物理建模,有如下這些常見軟件可以使用: CA ERWin ERWin 的全稱是ERwin Data Modeler,是CA公司的數(shù)據(jù)建模工具。支持各主流數(shù)據(jù)
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    分布式數(shù)據(jù)庫中間件 創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 分布式 數(shù)據(jù)庫中間件 創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 時間:2020-11-23 14:50:43 本視頻主要為您介紹華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表的操作教程指導。 場景描述: DDM 實例創(chuàng)建后,需要創(chuàng)建邏輯庫,以邏輯庫為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫。 邏輯庫創(chuàng)建需要
    來自:百科
    華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞,不能超長等約束;
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計的邏輯模型設計階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實體就是描述業(yè)務的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設計需求分析的意義 時間:2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 需求分析階段主要是收集信息并進行分析和整理,為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個數(shù)據(jù)庫設計的基礎。是最困難,也可能最耗時的階段。需求分析沒做好,會導致整個數(shù)據(jù)庫設計重新返工。
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    權威指南》,特邀華為數(shù)據(jù)倉庫資深專家張劍博士現(xiàn)身領讀,帶你了解數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、維度模型設計等大數(shù)據(jù)領域前沿知識。 課程簡介 RalphKimball為商業(yè)智能領域引入了維度建模技術,維度建模成為數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)建設中被廣泛使用的建模方法。雖然數(shù)據(jù)倉庫/BI系統(tǒng)的的規(guī)模從
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    華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫 時間:2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉庫是一種用來存儲和分析結構化數(shù)據(jù)的特殊類型的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉庫擅長對來自不同來源的數(shù)據(jù)進行聚合和關聯(lián),從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價值。在企業(yè)的經(jīng)營決策,商業(yè)情報分析等領域都起著至關重要的作用。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務 數(shù)據(jù)倉庫服務 時間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標準SQL,結合商業(yè)
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    規(guī)范設計:數(shù)據(jù)建模可視化、自動化、智能化 DAYU規(guī)范設計踐行 數(shù)據(jù)治理 方法論,將數(shù)據(jù)治理行為可視化,打通數(shù)據(jù)基礎層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路,落地數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過關系建模、維度建模實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化,通過統(tǒng)一指標平臺建設,實現(xiàn)規(guī)范化指標體系,消除歧義、統(tǒng)一口徑、統(tǒng)一計算邏輯,對外提供主題式數(shù)據(jù)查詢與挖掘服務。
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    華為云計算 云知識 建立數(shù)據(jù)庫命名規(guī)則的意義和建議 建立數(shù)據(jù)庫命名規(guī)則的意義和建議 時間:2021-06-02 14:27:24 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫邏輯模型時,要先建立命名規(guī)則。命名規(guī)則的意義有: 1. 統(tǒng)一命名,避免歧義; 2. 防止冗余的實體或者屬性產(chǎn)生; 3. 有利于工作
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    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)倉庫、BI、AI融合等能力。 MRS 同時支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個架構實現(xiàn)離線、實時、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構助力客戶智能升級;公有云版本,協(xié)助客戶快速構建低成本、靈活開放、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)平臺。
    來自:專題
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