Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
¥0.00
元
Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 數(shù)據(jù)倉庫模型設計和優(yōu)化 內(nèi)容精選 換一換
-
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(guān)鍵詞,不能超長等約束;來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫模型設計和優(yōu)化 相關(guān)內(nèi)容
-
華為云計算 云知識 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 時間:2021-10-14 10:05:36 云小課 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL) 慢SQL產(chǎn)生的主要原因有SQL編寫問題、鎖等待、業(yè)務實例相互干擾對IO/CPU資源征來自:百科擴展性,基于MPP的 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)有時候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺特性比較來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫模型設計和優(yōu)化 更多內(nèi)容
-
云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導。 步驟: 準備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務來自:百科華為云計算 云知識 DRS的獨特設計和使用場景 DRS的獨特設計和使用場景 時間:2021-03-25 15:44:36 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫備份 云服務器 云計算 DRS是通過任務,按照流程指引來完成遷移的,一旦啟動即自動完成遷移,可以觀看官網(wǎng)視頻、用戶指南、來自:百科排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程 AI開發(fā)平臺 ,包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應用案例。來自:百科通過 主機遷移服務 可把業(yè)務遷移到華為云,包括OS、應用及數(shù)據(jù)庫(單節(jié)點),無須重新部署和配置應用; 遷移過程無須中斷業(yè)務,只需在最后一次同步和業(yè)務割接時短暫停止業(yè)務; 遷移后的目的端服務器的應用、數(shù)據(jù)與源端服務器(遷移時刻前)高度一致,避免手動操作造成遺漏和錯誤。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的來自:百科QL。 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實時處理能力,用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時決策和混合負載等來自:百科
看了本文的人還看了
- 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu):星型模型和雪花模型的選擇
- TensorFlow pb模型修改和優(yōu)化
- 一篇文章搞懂數(shù)據(jù)倉庫:數(shù)據(jù)倉庫規(guī)范設計
- 數(shù)據(jù)倉庫設計規(guī)范(更新中)
- 強化學習中策略網(wǎng)絡模型設計與優(yōu)化技巧
- 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法
- Algorithm:機械優(yōu)化設計的數(shù)學模型簡介、常用優(yōu)化方法、優(yōu)化計算工具簡介之詳細攻略
- PNAS | 開發(fā)用于優(yōu)化蛋白質(zhì)設計的3D模型
- AI芯片協(xié)同設計:Azure與Synopsys的硬件感知模型優(yōu)化
- 神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)如何通過自動化設計優(yōu)化模型性能