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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的核心是數(shù)據(jù)的 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 什么是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 時(shí)間：2021-05-18 14:33:05 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(Database System, DBS)是由數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（及其 應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具 ）、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)管理員組成的存儲(chǔ)、管理、處理和維護(hù)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。 1、藍(lán)色框的代表是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)組成部分。來(lái)自：百科是相互獨(dú)立的。數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)特性有數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)管理，用戶程序不需要了解，應(yīng)用程序只需要處理邏輯結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)改變時(shí)，應(yīng)用程序不用改變。 邏輯獨(dú)立性：應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)是相互獨(dú)立的。數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu)改變時(shí)用戶程序可以不變（數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)->數(shù)據(jù)模型, 數(shù)據(jù)模型來(lái)自：百科
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數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合，是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一個(gè)顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)。來(lái)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(kù)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(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的核心是數(shù)據(jù)的 更多內(nèi)容
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適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 基于GDS的跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 使用gsql元命令\COPY導(dǎo)入數(shù)據(jù) 本地文件 與直接使用SQL語(yǔ)句COPY不同，該命令讀取/寫入的文件只能是gsql客戶端所在機(jī)器上的本地文件。來(lái)自：專題![]()
可靠的在線 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)遷移來(lái)自：百科![]()
間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)時(shí)間要求不高，一般是分鐘級(jí)別。 華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)針對(duì)不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)特點(diǎn)采用不同的存儲(chǔ)策略，提供溫冷數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)，在滿足數(shù)據(jù)處理要求的同時(shí)，降低存儲(chǔ)成本。 同時(shí)，針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做了大量來(lái)自：百科![]()
BYNET：在PE和AMP之間傳送消息； AMP：管理數(shù)據(jù)庫(kù)，與磁盤進(jìn)行交互； Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特點(diǎn) Shared-nothing MPP架構(gòu)； 線性擴(kuò)展； 靈活的配置； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpe來(lái)自：百科![]()
nplum master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語(yǔ)句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum來(lái)自：百科![]()
什么是數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)是云服務(wù)中非常關(guān)鍵的一環(huán)，數(shù)據(jù)庫(kù)包含關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等，為您打造更高可用、更高可靠、更高安全、更高性能、即開(kāi)即用、便捷運(yùn)維、彈性伸縮的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，本文為您介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)，以及常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)介紹。 云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品總覽 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移指南 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS來(lái)自：專題![]()
構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)?，F(xiàn)實(shí)世界的設(shè)備不是離散的，而是具有空間、組織、人等復(fù)雜關(guān)系與上下文存在的。如何打通物理世界與數(shù)字世界的關(guān)聯(lián)，如何更好的理解設(shè)備從而快捷高效地分析數(shù)據(jù)，成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)急需的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)。 不同于通用型大數(shù)據(jù)分析相關(guān)產(chǎn)品，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)與來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的系統(tǒng)構(gòu)架 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的系統(tǒng)構(gòu)架 時(shí)間：2020-09-08 10:56:59 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL是一款基于計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，由多個(gè)同構(gòu)節(jié)點(diǎn)組成計(jì)算集群。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式共享來(lái)自：百科![]()
管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科![]()
、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時(shí)間； 降低開(kāi)發(fā)、運(yùn)維投入，成本下降50%； 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢慢或沒(méi)結(jié)果的問(wèn)題。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持T來(lái)自：百科![]()
權(quán)限最小化的安全管控要求。 策略： IAM 最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。例如：針對(duì)GaussDB服務(wù)，管理員能夠控制IAM用戶僅能對(duì)某一類數(shù)據(jù)庫(kù)資源進(jìn)行指來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) DDM 數(shù)據(jù)分片的操作 DDM數(shù)據(jù)分片的操作 時(shí)間：2021-05-31 16:15:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 步驟1 進(jìn)入控制臺(tái) > 數(shù)據(jù)庫(kù) > 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件DDM。 步驟2 選擇需要分片的實(shí)例，點(diǎn)擊創(chuàng)建邏輯庫(kù)。 步驟3 選擇拆分模式以及單數(shù)據(jù)庫(kù)分片數(shù)。 步驟4 選擇關(guān)聯(lián)的實(shí)例。 步驟5來(lái)自：百科![]()
地址段。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例運(yùn)行在租戶獨(dú)立的虛擬私有云內(nèi)，可提升云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例的安全性。 數(shù)據(jù)庫(kù)-數(shù)據(jù)刪除 刪除云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例時(shí)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例中的數(shù)據(jù)都會(huì)被刪除。安全刪除不僅包括數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例所掛載的磁盤，也包括自動(dòng)備份數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間。刪除的實(shí)例可以通過(guò)保留的手動(dòng)備份恢復(fù)實(shí)來(lái)自：專題![]()
容納更多的行，進(jìn)而減少磁盤IO，更有效的利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用的列盡量放到一個(gè)表中，避免過(guò)多的關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段，否則修改列的類型會(huì)導(dǎo)致鎖表，修改一個(gè)字段類型的成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)圖片、文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)精選推薦來(lái)自：專題![]()
“大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽(tīng)到的一個(gè)經(jīng)典的案例，即GE發(fā)動(dòng)機(jī)有成百上千個(gè)傳感器，毫秒級(jí)頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就可以超過(guò)1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場(chǎng)景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會(huì)更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值密度小，或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價(jià)值的信息是一個(gè)比較難的事情。來(lái)自：百科
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