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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，來(lái)自：專(zhuān)題
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特性，支持端到端的高效、透明、可視的管理。 需求管理特性 需求規(guī)劃與需求分解 客戶(hù)的需求或原始需求，通常是抽象甚至宏觀的，需要理解客戶(hù)需求背后的問(wèn)題本質(zhì)，來(lái)把客戶(hù)需求或原始需求進(jìn)行規(guī)劃和分解，最終分解為每個(gè)迭代可交付的最小工作項(xiàng)。 需求管理服務(wù)Scrum項(xiàng)目類(lèi)型中，預(yù)置了敏捷實(shí)踐中推薦的“Epic來(lái)自：專(zhuān)題
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√高靈活的行列混合存儲(chǔ)及壓縮技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合來(lái)自：百科![]()
實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢(xún)分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet來(lái)自：百科![]()
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來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用其他物理化手段的需求 使用其他物理化手段的需求 時(shí)間：2021-06-02 14:52:28 數(shù)據(jù)庫(kù) 在有如下這些特定需求時(shí)，還可以考慮其他的數(shù)據(jù)庫(kù)模型物理化手段： 是否采用壓縮； 是否需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密； 是否需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏。 文中課程 更多精彩課程來(lái)自：百科![]()
再到今天的PB級(jí)別，但分析系統(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)方法論來(lái)自：百科![]()
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智慧教育項(xiàng)目設(shè)計(jì)目標(biāo) 智慧教育項(xiàng)目設(shè)計(jì)目標(biāo) 時(shí)間：2021-05-10 17:37:42 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 商品介紹 行業(yè)解決方案 教育 商品鏈接：拓維智慧教育云平臺(tái)；服務(wù)商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 智慧教育項(xiàng)目依托新型智慧城市智慧大腦 IDC 資源建設(shè)，整體設(shè)計(jì)思想圍繞教育大來(lái)自：云商店![]()
第2章 需求分析 第3章 概念設(shè)計(jì) 第4章 邏輯設(shè)計(jì) 第5章 物理設(shè)計(jì) 第6章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)案例 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL擁有即開(kāi)即用、穩(wěn)定可靠、安全運(yùn)行、彈性伸縮、輕松管理、經(jīng)濟(jì)實(shí)用等特點(diǎn)，讓您更加專(zhuān)注業(yè)務(wù)發(fā)展。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云遷移方案設(shè)計(jì) 云遷移方案設(shè)計(jì) 時(shí)間：2021-01-29 09:34:40 云+AI+5G+IoT時(shí)代，要實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)業(yè)的落地，需要多元新架構(gòu)。體現(xiàn)在多樣算力，多形粒度，多維加速和多級(jí)調(diào)度。為什么呢，因?yàn)樾袠I(yè)越來(lái)越豐富、數(shù)據(jù)量越來(lái)越大、業(yè)務(wù)種類(lèi)越來(lái)越多，這些都催來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來(lái)進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類(lèi)圖方式等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) API設(shè)計(jì)基本原則 API設(shè)計(jì)基本原則 時(shí)間：2024-06-13 11:07:31 API設(shè)計(jì)需要遵循一系列基本原則，以確保API既易于使用、可維護(hù)，又能高效、安全地支持各種應(yīng)用場(chǎng)景。以下是一些基本的設(shè)計(jì)原則： 冪等性（Idempotency） 冪等性是指無(wú)來(lái)自：百科![]()
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來(lái)自：百科![]()
改的功能或者性能。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的使用場(chǎng)景還是有所不同的。事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)注于事務(wù)處理（企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)），而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更擅長(zhǎng)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。各司其職，互不干擾。簡(jiǎn)單一句話可以把它理解為數(shù)據(jù)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)中是否安全？ 安全。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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來(lái)自：百科![]()
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來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 視頻內(nèi)容分析 視頻內(nèi)容分析 時(shí)間：2020-12-14 20:14:41 視頻內(nèi)容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對(duì)視頻中人、車(chē)、物、行為的多目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、分析等能力，在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)來(lái)自：百科
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