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- 數(shù)據(jù)倉庫維度與數(shù)據(jù)模型 內(nèi)容精選 換一換
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費體驗和效率，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn)。 智能數(shù)據(jù)湖 DAYU集成了豐富的數(shù)據(jù)引擎，支持對接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，例如 DLI 、DWS等，也支持對接企業(yè)傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 ，例如Oracle、Greenplum等。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡稱DLI）是完全兼容Apache來自：百科。 推薦文檔 華為云折扣優(yōu)惠 試用云服務(wù)器 的方法 數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)DLI用途與特點 云 服務(wù)器選購 Spark SQL作業(yè)的特點與功能 什么是彈性公網(wǎng)IP GaussDB (DWS)常用SQL 跨源連接的特點與用途 云服務(wù)器是什么 連接 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL OBS 常用功能來自：專題
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ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比，主要有以下特點與顯著優(yōu)勢： 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫云化服務(wù)，具備開放，高效，兼容，可擴(kuò)展，易運維等特點。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品內(nèi)核，以云上數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫維度與數(shù)據(jù)模型 更多內(nèi)容
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解決方案： DWS支持以外表方式訪問HDFS數(shù)據(jù)。 DWS兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL，提供JDBC/ODBC接口，支持與Tableau無縫對接。 DWS隔離批量分析任務(wù)和即時查詢?nèi)蝿?wù)，確保即時查詢?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶價值： 在數(shù)據(jù)分散的情況下，通過跨集群協(xié)同分析，支撐周期性業(yè)務(wù)分析，無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化，來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。來自：百科![]()
x86”或“Windows x64”，再單擊“下載”，可以下載與現(xiàn)有集群版本匹配的Data Studio工具。 o 單擊“歷史版本”可根據(jù)集群版本下載相應(yīng)版本的Data Studio工具，建議按集群版本下載配套的工具。 如果同時擁有不同版本的集群，單擊“下載”時會下載與集群最低版本相對應(yīng)的Data Studio工具。來自：百科![]()
*數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運維指標(biāo) 分析部分 作為整個數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS智能運維體系的大腦，該部分是承擔(dān)運維數(shù)據(jù)分析與決策的關(guān)鍵模塊。 *時間序列的趨勢分析——用做趨勢維護(hù)預(yù)測 *邏輯推斷——根因分析 *知識圖譜——用于現(xiàn)象、根因與解決方案之間的映射關(guān)系 處理部分 主要由GaussDB(DWS)提供的數(shù)據(jù)庫管理功能承擔(dān)。來自：專題![]()
已知的正確狀態(tài)的功能。 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個特點: 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上，數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計算機(jī)技術(shù)的交叉結(jié)合，計算機(jī)新技術(shù)層出來自：百科![]()
布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 畫布、可視化界面編輯器和所見及所得的大屏編輯區(qū)域，是數(shù)據(jù)湖可視化最主要的功能區(qū)域。用戶通過畫布可實現(xiàn)對組件布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 公開與加密發(fā)布 開發(fā)過程支持預(yù)覽，開發(fā)完成后可支持公開與加密發(fā)布 開發(fā)過程支持預(yù)覽，開發(fā)完成后可支持公開與加密發(fā)布來自：專題![]()
新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計接口的時候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計頁面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請求參數(shù)的“body”頁簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來自：專題![]()
來自：百科![]()
數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS （MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。來自：專題![]()
模板，以此加快開發(fā)進(jìn)程并確保響應(yīng)信息的標(biāo)準(zhǔn)化。 每項公共響應(yīng)的文檔頁面均詳盡展示了所有引用該響應(yīng)的API列表，便于維護(hù)與升級，從而提升了整個API生態(tài)的協(xié)同效率與信息管理的清晰度。 公共參數(shù) 在API設(shè)計環(huán)節(jié)中，公共請求參數(shù)扮演著基礎(chǔ)而靈活的角色，支持配置于“query”（查詢字來自：專題![]()
簡介 OpenTURNS是一個科學(xué)的C++和Python庫，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)模型和專用于不確定性處理的算法。該庫的主要目標(biāo)是為特定應(yīng)用提供研究不確定性所需的所有功能。目標(biāo)用戶是所有希望在迄今為止的確定性研究中引入概率維度的工程師。 配置編譯方法 1. 配置編譯環(huán)境 1）安裝wget工具。來自：百科![]()
邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本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。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說，這種轉(zhuǎn)換要符合關(guān)系數(shù)據(jù)模型的原則，得到的就是邏輯數(shù)據(jù)模型。 這個階段主要的工作就是確定關(guān)系模型里面的屬性和碼（或者說主鍵）。來自：百科![]()
基于時序優(yōu)化的文件存儲格式TsFile，可與HDFS同步 2.提供數(shù)據(jù)模型能力（物的層次結(jié)構(gòu)） 3.融入主流生態(tài)，如Hadoop, Spark, and Grafana等 4.高壓縮低成本，存儲在硬盤上的成本<$0.23/GB (Azure 約$3/GB) 關(guān)鍵問題： 1.通過JDBC接口與云端DB互通，有功能局限來自：百科![]()
收集工作，讓物料數(shù)據(jù)的收集、變更、調(diào)整更加靈活，準(zhǔn)確性、及時性得以保障。 OA在生產(chǎn)行業(yè)物料管理方案亮點 1、物料主 數(shù)據(jù)管理 泛微OA通過與SAP集成，實現(xiàn)物料主數(shù)據(jù)的規(guī)范化創(chuàng)建。 物料數(shù)據(jù)在OA流程中填寫，部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可通過SAP實時讀取，如物料類型、計量單位等，流程審批歸檔后，物料數(shù)據(jù)推送至SAP。來自：云商店![]()
熱門課程/實驗推薦 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 課程 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 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)分析來自：專題![]()
數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計算，窗口計算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹來自：百科![]()
容審核的需求。 優(yōu)勢 -簡單高效 圖像化界面，按業(yè)務(wù)要求配置審核策略、凍結(jié)策略即可實現(xiàn)業(yè)務(wù)開發(fā)，數(shù)據(jù)存入OBS自動進(jìn)行審核。 -檢測準(zhǔn)確 與TOP伙伴合作，依托智能內(nèi)容識別引擎和廣泛的數(shù)據(jù)協(xié)同機(jī)制提升審核精準(zhǔn)度 -開放 廣泛集成華為EI和業(yè)界TOP伙伴審核能力 建議搭配使用 對象存儲服務(wù)來自：專題
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