- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫數(shù)據(jù)的四個(gè)特征 內(nèi)容精選 換一換
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任務(wù)只能選擇實(shí)例中的一個(gè)數(shù)據(jù)庫中的對(duì)象進(jìn)行同步,支持庫名映射。 · 庫級(jí)同步:將源數(shù)據(jù)庫中的所有對(duì)象全部同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。 · 表級(jí)同步:將自定義選擇的表對(duì)象同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。 說明: 若選擇表級(jí)同步時(shí),由于選擇的表可能與數(shù)據(jù)庫的其他對(duì)象存在依賴關(guān)系,若所依賴的對(duì)象沒有被同時(shí)選擇來自:百科來自:百科
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數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 面向操作型場(chǎng)景,數(shù)據(jù)庫的管理可以由數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS 實(shí)現(xiàn),DAS是用來登錄和操作數(shù)據(jù)庫的Web服務(wù),提供數(shù)據(jù)庫運(yùn)維開發(fā)功能以及DevOPS服務(wù)。為方便用戶使用和運(yùn)維華為云RDS,提供數(shù)據(jù)和表結(jié)構(gòu)的同步、在線編輯,SQL輸入的智能提示等豐富的數(shù)據(jù)庫開發(fā)功能。同時(shí)面向大企業(yè)提供來自:百科DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì): 寫性能:文檔數(shù)據(jù)庫的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持,同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。來自:百科
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量化”,將多源、多種類的各部門數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工成標(biāo)準(zhǔn)、清潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供業(yè)務(wù)使用。 提升政府治理能力 大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠揭示傳統(tǒng)技術(shù)方式難以展現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,推動(dòng)政府數(shù)據(jù)開放共享,促進(jìn)社會(huì)事業(yè)數(shù)據(jù)融合和資源整合,提升政府整體數(shù)據(jù)分析能力,為有效處理復(fù)雜社會(huì)問題提供新的手段。 政府及公共事業(yè)解決方案來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間:2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù),是數(shù)據(jù)處理的中心問題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下,以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ),發(fā)展為三個(gè)階段:人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。來自:百科此服務(wù)開發(fā)自己的加密應(yīng)用。數(shù)據(jù)加密技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)如下: 第一,數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)的安全性。一般來說,當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置的時(shí)候可以說是較為脆弱的,而這時(shí)候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù),既能夠讓所移動(dòng)的數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全的保障,不會(huì)因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。 第二,來自:百科認(rèn)證價(jià)值:掌握基于流計(jì)算的可視化平臺(tái)搭建,實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果,幫助企業(yè)辦公效率的快速提升 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ),車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù),交通效率,出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼,實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解來自:專題DLI 中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI知道數(shù)據(jù)所在的位置,并指定了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),例如列名稱、數(shù)據(jù)類型和表名稱。數(shù)據(jù)庫是表的邏輯分組。 元數(shù)據(jù)來自:百科是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會(huì)有故障的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)的,是基于 任何單臺(tái)計(jì)算機(jī)都無足夠能力處理海量數(shù)據(jù)的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)的,因此 TDengine 從研 發(fā)的第一天起,就是按照分布式高可靠架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)的,是完全去中心化的 TDengine的免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫如何保證高效性 TDengine 對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建來自:專題可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生一份時(shí)間水平一致的快照數(shù)據(jù),具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析價(jià)值,過程中的數(shù)據(jù)變化不會(huì)體現(xiàn)在導(dǎo)出數(shù)據(jù)中。 說明:全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)同步效率,但PostgreSQL的快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)不能被回收,可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫磁盤空間充足的情況下使用該方式。來自:百科
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