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  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)表維度表 內(nèi)容精選 換一換
  • 如果老板要看所有店鋪運(yùn)營(yíng)計(jì)劃的匯總,組長(zhǎng)可以使用「合并工作」功能把單個(gè)店鋪的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃合并到一張里。合并工作能夠?qū)⒁粡?span style='color:#C7000B'>表格中的不同 sheet,或者不同格中的不同 sheet 匯總到一張上,并且被合并的格數(shù)據(jù)更新時(shí),合并后的格數(shù)據(jù)同步更新。無需手動(dòng)收集格或進(jìn)行大量的復(fù)制粘貼,不遺漏、不重
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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  • 交通卡口通行車輛分析 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫單個(gè)數(shù)據(jù)庫中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫單個(gè)數(shù)據(jù)庫中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。
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    設(shè)備集成和協(xié)議適配,可接入不同品牌、不同型號(hào)的,規(guī)范具全生命周期管理;強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析挖掘、人工智能和微服務(wù)架構(gòu),深入洞察業(yè)務(wù)內(nèi)涵,使能應(yīng)用開發(fā),真正實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值。 智能抄解決方案圍繞城市工商戶和居民水、氣等智能遠(yuǎn)傳抄場(chǎng)景,結(jié)合NB-IoT技術(shù),提供包括IoT平臺(tái)、
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    瀑布圖采用絕對(duì)值與相對(duì)值結(jié)合的方式,適用于達(dá)數(shù)個(gè)特定數(shù)值之間的數(shù)量變化關(guān)系,比如繪制個(gè)人收入和支出的賬本、企業(yè)經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)分析等。 石墨格中,選中數(shù)據(jù)源行列,點(diǎn)擊工具欄的「插入」「圖」,選擇「瀑布圖」即可快速生成圖,藍(lán)色示收入,橙色示支出。 04 新興必選 甘特圖、旭日?qǐng)D 無論是新興圖還是傳統(tǒng)圖,讓人
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    實(shí)際應(yīng)用中所需要的數(shù)據(jù),經(jīng)常會(huì)需要查詢兩個(gè)或兩個(gè)以上的。這種查詢兩個(gè)或兩個(gè)以上數(shù)據(jù)表或視圖的查詢叫做連接查詢。連接查詢通常建立在存在相互關(guān)系的父子之間。 語法格式 table_reference 子句 當(dāng)查詢的FROM子句中出現(xiàn)多個(gè)時(shí),數(shù)據(jù)庫就會(huì)執(zhí)行連接。 查詢的SELECT列可以是這些中任意一些列。 大
    來自:百科
    I DSS,HIPAA等,多種合規(guī)規(guī)則一鍵匹配識(shí)別,生成報(bào)供針對(duì)性整改,精確區(qū)分和保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù),避免產(chǎn)生合規(guī)問題。 DSC 擁有數(shù)十種合規(guī)模板,包含GDPR,PCI DSS,HIPAA等,多種合規(guī)規(guī)則一鍵匹配識(shí)別,生成報(bào)供針對(duì)性整改,精確區(qū)分和保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù),避免產(chǎn)生合規(guī)問題。 數(shù)據(jù)安全中心 的主要功能特性
    來自:專題
    從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 立即認(rèn)證 MySQL本地 數(shù)據(jù)庫遷移 實(shí)驗(yàn) 本實(shí)
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    管理中起到重要作用。 代碼檢視 華為云CodeArts Repo提供多維度的代碼檢視能力,以合并請(qǐng)求為維度,提供分散式協(xié)同檢視,配合門禁系統(tǒng)保證檢視意見的閉環(huán),從局部層面確保在每次代碼入庫前的質(zhì)量;以倉庫為維度,提供團(tuán)隊(duì)集中檢視,從全局層面對(duì)入庫后的代碼進(jìn)行檢視,持續(xù)保證代碼質(zhì)量
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    存儲(chǔ)系統(tǒng)。 HBase以的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。中的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Region,并由Master分配給對(duì)應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理。 每個(gè)Region包含了中一段RowKey區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù),HBase的一張數(shù)據(jù)表開始只包含一個(gè)Region,隨著中數(shù)據(jù)的增多,當(dāng)一個(gè)Re
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    資金利用率。3. 提升供應(yīng)鏈管理能力:通過倉網(wǎng)平臺(tái)多維度管理、敏捷供應(yīng)鏈管理等功能,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的協(xié)同運(yùn)作和優(yōu)化,提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和靈活性。4. 提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持:通過庫存共享、訂單分析等功能,提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析和報(bào),幫助企業(yè)進(jìn)行決策和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。5. 實(shí)現(xiàn)統(tǒng)倉共配:
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    從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 立即認(rèn)證 MySQL本地?cái)?shù)據(jù)庫遷移 實(shí)驗(yàn) 本實(shí)
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    數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為了抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革浪潮的關(guān)鍵,其根本目的是降本、提質(zhì)、增效,使企業(yè)實(shí)現(xiàn)科學(xué)可持續(xù)發(fā)展。然而,諸多企業(yè)所獲得的是大量數(shù)據(jù)本身,其最顯性化的結(jié)果是數(shù)據(jù)報(bào)。報(bào)本身不直接產(chǎn)生價(jià)值,其關(guān)鍵在于如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題、指導(dǎo)優(yōu)化問題,做出科學(xué)預(yù)測(cè)決策,推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。 傳統(tǒng)BI以IT人員為中心,其應(yīng)用痛點(diǎn)
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    存儲(chǔ)系統(tǒng)。 HBase以的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。中的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Region,并由Master分配給對(duì)應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理。 每個(gè)Region包含了中一段RowKey區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù),HBase的一張數(shù)據(jù)表開始只包含一個(gè)Region,隨著中數(shù)據(jù)的增多,當(dāng)一個(gè)Re
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    扭曲校正 扭曲校正有以下應(yīng)用場(chǎng)景: 供應(yīng)鏈系統(tǒng) 對(duì)供應(yīng)鏈系統(tǒng)中每個(gè)環(huán)節(jié)的電子單,利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行扭曲識(shí)別和自動(dòng)校正,使單信息更加清晰。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 提升效率:對(duì)扭曲的電子單進(jìn)行裁邊、校正,方便處理單信息,提升工作效率。 內(nèi)容審核 Moderation 內(nèi)容審核(Content
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    如何不中斷業(yè)務(wù)并且平滑的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB遷移原理 本次實(shí)踐使用全量+增量同步功能,原理如下: 1.全量同步階段,先進(jìn)行結(jié)構(gòu)遷移,例如、主鍵、唯一鍵的遷移。2.結(jié)構(gòu)遷移完成后,啟動(dòng)增量數(shù)據(jù)抽取,以確保全量數(shù)據(jù)同步期間的增量數(shù)據(jù)完整的抽取到DRS實(shí)例。 3.啟動(dòng)全量遷移任務(wù)。
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    函數(shù)。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 數(shù)據(jù)類型 數(shù)據(jù)類型是一組值的集合以及定義在這個(gè)值集上的一組操作。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 是由的集合組成的,而各中的列定義了該,每一列都屬于一種數(shù)據(jù)類型,GaussDB根據(jù)數(shù)據(jù)類型有相應(yīng)函數(shù)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行操作,例如GaussDB可對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行加、減、乘、除操作。
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    比如對(duì)于整型數(shù)據(jù),如果可以用smallint就盡量不用int,如果可以用int就盡量不用bigint。 2. 使用一致的數(shù)據(jù)類型 關(guān)聯(lián)列盡量使用相同的數(shù)據(jù)類型。如果關(guān)聯(lián)列數(shù)據(jù)類型不同,數(shù)據(jù)庫必須動(dòng)態(tài)地轉(zhuǎn)化為相同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行比較,這種轉(zhuǎn)換會(huì)帶來一定的性能消耗。 3. 選擇高效數(shù)據(jù)類型。
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