- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表快照 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間:2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份,記錄了這一時(shí)刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶可來(lái)自:百科云硬盤 回滾快照到云硬盤(廢棄):請(qǐng)求參數(shù) 回滾快照到云硬盤(廢棄):請(qǐng)求參數(shù) 誤刪除的云硬盤數(shù)據(jù)可以找回嗎 從快照創(chuàng)建云硬盤(公測(cè)):約束與限制 查詢?cè)朴脖P快照詳情列表:URI 查詢?cè)朴脖P快照詳情列表:URI 查詢?cè)朴脖P快照詳情列表:請(qǐng)求示例 故障恢復(fù) 查詢?cè)朴脖P快照詳細(xì)信息列表:URI來(lái)自:百科
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從快照創(chuàng)建云硬盤 操作場(chǎng)景 在快照列表頁(yè)面,您可以選擇快照用來(lái)創(chuàng)建云硬盤。除此之外,您還可以在創(chuàng)建云硬盤時(shí),通過參數(shù)“從快照創(chuàng)建”來(lái)指定相應(yīng)快照創(chuàng)建云硬盤,具體請(qǐng)參見購(gòu)買云硬盤。 約束與限制 通過快照創(chuàng)建云硬盤時(shí),云硬盤類型、模式、加密屬性和快照源云硬盤保持一致。 一個(gè)快照最多支持創(chuàng)建128個(gè)云硬盤。來(lái)自:專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 快照恢復(fù) 快照恢復(fù) 時(shí)間:2020-12-03 17:22:30 快照是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的完整備份,記錄了這一時(shí)刻指定數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。而快照恢復(fù),就是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)執(zhí)行還原和恢復(fù)這一時(shí)刻的配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的過程。 使用快照恢復(fù),可以快速將來(lái)自:百科
優(yōu)。 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng),自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。 GaussDB (DWS)作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來(lái)自:百科
且耗時(shí)久,另外備份數(shù)據(jù)占用大,成本高,采用快照功能可以很好的解決這些問題。 2.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)多方面應(yīng)用:利用快照創(chuàng)建的多個(gè)卷可以同時(shí)為多種業(yè)務(wù)服務(wù),例如,應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、報(bào)表查詢、開發(fā)測(cè)試等多種業(yè)務(wù)。這樣既保護(hù)了源數(shù)據(jù),又賦予了備份數(shù)據(jù)新的用途,滿足企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多方面需求。 關(guān)鍵技術(shù):來(lái)自:百科
。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 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)方法來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)來(lái)自:百科
節(jié)點(diǎn)之間不存在任何共享的計(jì)算資源或數(shù)據(jù),因此也被稱為無(wú)共享(share-nothing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為客戶的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算入口,上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況,做到了數(shù)據(jù)分庫(kù)分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行,可以來(lái)自:百科
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