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- 數(shù)據(jù)倉庫物理層邏輯層 內(nèi)容精選 換一換
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保護(hù)帶，實際占用180KHz，在 LTE Inband 部署時占用 180KHz，即一個 RB） 子載波帶寬：15KHz 子載波數(shù)量：12 二、信道映射 邏輯信道:（邏輯信道是 MAC 子層向上層提供的服務(wù)，表示承載的內(nèi)容是什么 (what)，，按信息內(nèi)容劃分，分為兩大類：控制信道和業(yè)務(wù)信道） CCCH：Common來自：百科來自：百科
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華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時間：2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中： CM： 集群管理模塊(Cluster Manager)； 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個來自：百科華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系；來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫物理層邏輯層 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 邏輯設(shè)計的常用方法 邏輯設(shè)計的常用方法 時間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計比較常用的方式是使用E-R設(shè)計工具，IDEF1x方法來進(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類圖方式等。來自：百科![]()
礎(chǔ)設(shè)施。 -按層次 ·梳理物理層，輸出物理拓?fù)鋱D口包括服務(wù)器、存儲、交換機(jī)、防火墻等物理設(shè)備； ·梳理虛擬化層，輸出邏輯拓?fù)鋱D口包括公有域平臺、私有云平臺、虛擬化集群等； ·梳理應(yīng)用層，輸出應(yīng)用拓?fù)鋱D口包括主機(jī)、數(shù)據(jù)庫、組網(wǎng)、安全策略等； ·梳理服務(wù)層，輸出服務(wù)拓?fù)鋱D口包括進(jìn)程、端口、API、調(diào)用鏈關(guān)系等。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫 時間：2020-10-29 10:44:13 存儲大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House，對于運營商需要在大量的用戶數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)上分析客戶，做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢來自：百科![]()
而節(jié)省雙工器的成本。 低成本關(guān)鍵特性 2：簡化信道及物理層 NB-IoT 終端工作帶寬僅為傳統(tǒng) LTE 的 1 個 PRB 帶寬（180K），帶寬小使得 NB 不需要復(fù)雜的均衡算法。 帶寬變小后，也間接導(dǎo)致原有寬帶信道、物理層流程簡化。此塊部分詳見前幾次博文。 ◢簡化信道：去除了來自：百科![]()
組發(fā)送到主機(jī)。這樣，可以在不影響會話層的情況下獲得更高的帶寬。傳【輸層是網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中高低層之間的接口層。傳輸層不僅是單一的結(jié)構(gòu)層，也是整個分析體系結(jié)構(gòu)協(xié)議的核心。傳輸層為會話層用戶提供端到端可靠、透明、優(yōu)化的數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)機(jī)制。】 5、會話層：它專門管理兩個用戶和進(jìn)程之間的對話。來自：百科![]()
分布式數(shù)據(jù)庫中間件 創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 分布式 數(shù)據(jù)庫中間件 創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 時間：2020-11-23 14:50:43 本視頻主要為您介紹華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： DDM 實例創(chuàng)建后，需要創(chuàng)建邏輯庫，以邏輯庫為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫。 邏輯庫創(chuàng)建需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB的存儲抽象層(SAL) GaussDB的存儲抽象層(SAL) 時間：2021-06-16 16:52:38 數(shù)據(jù)庫 存儲抽象層 (SAL)是邏輯層，將數(shù)據(jù)存儲和 SQL 前端、事務(wù)、查詢執(zhí)行等進(jìn)行隔離； 由在 SQL 節(jié)點上執(zhí)行的公共日志模塊和存儲節(jié)點上執(zhí)行的來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的邏輯模型設(shè)計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標(biāo)識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(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)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫 時間：2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉庫是一種用來存儲和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特殊類型的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉庫擅長對來自不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和關(guān)聯(lián)，從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價值。在企業(yè)的經(jīng)營決策，商業(yè)情報分析等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用。來自：百科![]()
2.存儲虛擬化將存儲資源的邏輯視圖與物理存儲區(qū)分開來，并為系統(tǒng)提供了無縫的資源管理。但是，存儲標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，并且不同云服務(wù)提供商的技術(shù)必須考慮兼容性。 3.內(nèi)存虛擬化是計算機(jī)內(nèi)存系統(tǒng)對內(nèi)存的管理。該系統(tǒng)使上層應(yīng)用程序具有連續(xù)可用的內(nèi)存，并在物理層上劃分多個片段，以滿足內(nèi)存分配和必要的數(shù)據(jù)交換。來自：百科![]()
次分別為L3應(yīng)用使能層、L2執(zhí)行框架層、L1芯片使能層和L0計算資源層。工具鏈主要提供了程序開發(fā)、編譯調(diào)測、應(yīng)用程序流程編排、日志管理和性能分析等輔助能力。 L3應(yīng)用使能層 L3應(yīng)用使能層是應(yīng)用級封裝，主要是面向特定的應(yīng)用領(lǐng)域，提供不同的處理算法。應(yīng)用使能層包含計算機(jī)視覺引擎、語來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐 時間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
什么是數(shù)據(jù)庫連接和會話 時間：2021-07-01 17:02:14 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 云連接 云通信 數(shù)據(jù)庫連接(Connection) 物理層面的通信連接，指的是一個通過網(wǎng)絡(luò)建立的客戶端和專有服務(wù)器(Dedicated Server)或調(diào)度器(Shared Server)的一個網(wǎng)絡(luò)連接。來自：百科![]()
存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與D來自：百科
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