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  • 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計需求分析 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 7天玩轉(zhuǎn) 數(shù)據(jù)倉庫 （DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 時間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester，并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機構(gòu)對華為云數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse Service，簡稱DWS）的一致肯定和高度評價。
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  • API設(shè)計風(fēng)格 API設(shè)計風(fēng)格 時間：2024-07-05 16:04:51 在API設(shè)計中，RESTful和RPC是兩種最常見的設(shè)計風(fēng)格，它們在設(shè)計理念、數(shù)據(jù)交互方式以及架構(gòu)上有顯著的區(qū)別。下面是對這兩種風(fēng)格的概述： RESTful風(fēng)格 RESTful風(fēng)格是一種用于設(shè)計和定義標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用API的架構(gòu)風(fēng)格，由Roy
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    華為云計算 云知識 需求管理Scrum開發(fā)流程 需求管理Scrum開發(fā)流程 時間：2020-09-15 09:47:23 需求管理（CodeArts Req）為敏捷開發(fā)團隊提供簡單高效的團隊協(xié)作服務(wù)，包含多需求管理、敏捷迭代、看板協(xié)作、缺陷跟蹤、文檔管理、Wiki在線協(xié)作、儀表盤自定制報表等功能
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  • 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計需求分析 更多內(nèi)容
  • Pro對于企業(yè)有以下價值：1. 快速設(shè)計：通過此軟件能夠幫助我們對模型進(jìn)行快速設(shè)計，提高工作效率。2. 原生渲染：支持原生渲染，縮放級別和DPI縮放，方便從ODBC數(shù)據(jù)源中導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行設(shè)計。3. 管理：軟件覆蓋了整個系統(tǒng)的開發(fā)周期，包括事務(wù)的進(jìn)程、分析、使用案例需求等。4. 非功能操作：軟
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    ussDB數(shù)據(jù)庫如何進(jìn)行分析。 幫助文檔 什么是GaussDB分析？ 什么是GaussDB分析？ GaussDB分析是指對GaussDB的性能瓶頸點進(jìn)行分析、通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。在這個分析、調(diào)優(yōu)的過程中需要綜合考慮
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    Express可直接對存儲在 對象存儲OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口：以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互式分析：針對即時的分析需求，分析人員通過DWS Express，可實時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。
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    00+擴展能力，PB級海量存儲等特性。 GaussDb數(shù)據(jù)庫設(shè)計 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB性能調(diào)
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    增強，在很多場合都可以替代國外同類型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)工程師重點設(shè)計實現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運作系統(tǒng)對數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價的查詢優(yōu)化器，以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑科技，包括機器碼級別的向量計算
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    數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時間：2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構(gòu)的可
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    松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5. 定制化服務(wù)：深拓BI系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的具體需求，提供定制化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，滿足企業(yè)的個性化需求。6. 實時分析：深拓BI系統(tǒng)可以實時分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)及時了解業(yè)務(wù)情況，做出快速決策。7. 安全性：深拓BI系統(tǒng)具有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施，可以保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全。8
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    華為云計算 云知識 需求管理應(yīng)用場景 需求管理應(yīng)用場景 時間：2020-09-15 10:01:04 需求管理（CodeArts Req）是為軟件開發(fā)團隊提供敏捷需求管理與協(xié)作的云服務(wù)，沉淀30多年軟件研發(fā)的先進(jìn)理念與豐富實踐。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā) 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面對市場高速變化，需要快速的交付響應(yīng)變化。
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    華為云計算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    華為云計算 云知識 架構(gòu)設(shè)計基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計基礎(chǔ) 時間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前，從架構(gòu)設(shè)計的角度考慮高可用、高擴展等問題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素，學(xué)習(xí)本課程，將學(xué)會如何在云端設(shè)計合適的架構(gòu)來承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。
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    OpenStack的設(shè)計理念 OpenStack的設(shè)計理念 時間：2021-02-08 20:20:49 云計算 OpenStack在當(dāng)前的開源云計算系統(tǒng)領(lǐng)域非常流行，之所以如此風(fēng)靡，與其設(shè)計理念密不可分。下面，我們就來了解一下OpenStack所秉持的設(shè)計理念，共三個方面：開放、靈活、可擴展。
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    Scrum項目如何管理迭代 需求管理CodeArts Req中Scrum是增量迭代式的軟件開發(fā)方法，也是當(dāng)前主流的敏捷開發(fā)過程。通過迭代沖刺的方式，持續(xù)交付，從用戶需求到用戶反饋實現(xiàn)各個迭代閉環(huán)的軟件開發(fā)過程。 需求管理CodeArts Req提供看板項目需求管理，采用卡片式的交互，適用于輕量、簡單管理的軟件開發(fā)團隊。
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