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  • 數(shù)據(jù)倉庫增量抽取方法 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構(gòu)的可
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    華為云計算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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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。
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  • 華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時間:2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實現(xiàn)分片: 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜:由應(yīng)用改寫SQL語句,將SQL路由到不同的DB,并聚合結(jié)果; 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整,運維難度劇增;
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    Chen提出了實體-聯(lián)系(Entitiy-Relationship)方法,即E-R方法。 E-R方法簡單、實用,得到了廣泛使用,是目前描述信息結(jié)構(gòu)最常用的方法。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在????????????????????????????????????????
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    支持批量遷移表或者文件,還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫之間整庫遷移,一個作業(yè)即可遷移幾百張表。 增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫增量遷移、HBase增量遷移,以及使用Where條件配合時間變量函數(shù)實現(xiàn)增量數(shù)據(jù)遷移。 事務(wù)模式遷移 支持當(dāng)遷移作業(yè)執(zhí)行失敗時,將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)開始之前的狀態(tài),自動清理目的表中的數(shù)據(jù)。
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    華為云計算 云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間:2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中,確定實體和屬性的方法: 定義實體的主鍵(PK); 定義部分非鍵屬性(Non-Key Attribute); 定義非唯一屬性組; 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。
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    華為云計算 云知識 IAM 實現(xiàn)安全訪問的方法 IAM實現(xiàn)安全訪問的方法 時間:2021-05-31 10:17:37 數(shù)據(jù)庫 安全 可以使用IAM為用戶或者應(yīng)用程序生成身份憑證,不必與其他人員共享賬號密碼,系統(tǒng)會通過身份憑證中攜帶的權(quán)限信息允許用戶安全地訪問賬號中的資源。 文中課程
    來自:百科
    云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時間:2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍: 全量備份 差異備份 增量備份 2.根據(jù)是否停用數(shù)據(jù)庫
    來自:百科
    人工智能科技獎”,證明了其在人工智能領(lǐng)域的卓越成就。通過利用先進(jìn)的自然語言理解、自然語言生成和知識圖譜等技術(shù),達(dá)觀數(shù)據(jù)幫助企業(yè)實現(xiàn)文本自動抽取、審核、糾錯、搜索、推薦、寫作等智能化處理,從而大幅度提高企業(yè)的效率。 中小企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,面臨著日益激烈的競爭壓力。而達(dá)觀數(shù)
    來自:專題
    數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,
    來自:專題
    [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
    來自:百科
    分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移
    來自:百科
    TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 時間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。
    來自:百科
    在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)輸出到HDFS臨時目錄下(以“輸出目錄-ldtmp”命名)。 在MapReduce作業(yè)的提交階段,將文件從臨時目錄遷移到輸出目錄中。 數(shù)據(jù)導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 在MapReduce作業(yè)的Map階段,從HDFS或者HBase中抽取數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)通
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    華為云計算 云知識 Pod中使用ConfigMap的方法 Pod中使用ConfigMap的方法 時間:2021-07-01 11:09:10 在Pod中使用ConfigMap配置環(huán)境變量: apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: configmap-demo-pod
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    華為云計算 云知識 E-R方法中的屬性 E-R方法中的屬性 時間:2021-06-02 10:15:59 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中,屬性指描述實體性質(zhì)或特征的數(shù)據(jù)項。 屬于一個實體的所有實例都具有相同的性質(zhì)。 這些性質(zhì)和特征就是屬性,比如學(xué)生的學(xué)號、姓名和性別等。 在概念模型中一般用圓角矩形框表示屬性。
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    華為云計算 云知識 Data Studio下載與安裝的方法 Data Studio下載與安裝的方法 時間:2021-05-31 18:16:47 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)提供了基于Windows平臺的Data Studio圖形界面客戶端,該工具依賴JDK,請先在客戶端主機(jī)上安裝Java
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    同步到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。 · 全量+增量:該模式為數(shù)據(jù)庫持續(xù)性遷移,適用于對業(yè)務(wù)中斷敏感的場景,通過全量遷移過程中完成的目標(biāo)端數(shù)據(jù)庫的初始化后,增量遷移階段通過解析日志等技術(shù),將源端和目標(biāo)端數(shù)據(jù)庫保持?jǐn)?shù)據(jù)持續(xù)一致。 說明:選擇“全量+增量”遷移模式,增量遷移可以在全量遷移完成的基礎(chǔ)上實
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    開發(fā)出了下列IDEF族方法: 數(shù)據(jù)建模(IDEF1X)、過程描述獲取方法(IDEF3)、面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(OO設(shè)計)方法(IDEF4)、使用C++語言的OO設(shè)計方法 (IDEF4C++)、實體描述獲取方法(IDEF5)、設(shè)計理論(rationale)獲取方法(IDEF6)、人-系統(tǒng)交互設(shè)計方法(IDEF8)、
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