- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的幾種數(shù)據(jù)模型 內(nèi)容精選 換一換
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邏輯設(shè)計(jì)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(jì)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(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)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
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利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來自:百科物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中,物理模型設(shè)計(jì)階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說明書; 生成DDL建表語(yǔ)句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在???????????來自:百科
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當(dāng)您通過管理控制臺(tái)創(chuàng)建云硬盤時(shí),云硬盤的磁盤模式默認(rèn)為VBD類型。VBD類型的云硬盤只支持簡(jiǎn)單的S CS I讀寫命令。 SCSI類型: 您可以通過管理控制臺(tái)創(chuàng)建SCSI類型的云硬盤,該類型的云硬盤支持SCSI指令透?jìng)?,允許 彈性云服務(wù)器 操作系統(tǒng)直接訪問底層存儲(chǔ)介質(zhì)。除了簡(jiǎn)單的SCSI讀寫命令,SCSI類型的云硬盤還可以支持更高級(jí)的SCSI命令。來自:百科
限分離的目的??梢酝ㄟ^虛擬私有云對(duì) 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS實(shí)例所在的安全組入站、出站規(guī)則進(jìn)行限制,從而控制可以連接數(shù)據(jù)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)范圍。 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)例可以來自:專題
通過精心優(yōu)化的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程,降低了商品的成本,使客戶能夠以更低的價(jià)格購(gòu)買商品。 通過精心優(yōu)化的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程,降低了商品的成本,使客戶能夠以更低的價(jià)格購(gòu)買商品。 Yonghong Z-Suite - 永洪BI 盈利分析 通過深入的盈利分析,確定了合理的 定價(jià) 策略,為客戶帶來良好的投資回報(bào)。來自:專題
支持將遷移過程中處理失敗的、被清洗過濾掉的、不符合字段轉(zhuǎn)換或者不符合清洗規(guī)則的數(shù)據(jù)自動(dòng)歸檔到臟數(shù)據(jù)日志中,方便用戶分析異常數(shù)據(jù)。并支持設(shè)置臟數(shù)據(jù)比例閾值,來決定任務(wù)是否成功。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道,主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸來自:百科
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。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ,建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無(wú)法自主可控;來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上云的趨勢(shì)分析 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上云的趨勢(shì)分析 時(shí)間:2021-03-05 11:33:09 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Express將來自:百科
四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化的效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來自:百科
GaussDB (DWS)安全管理 DWS可靠保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)安全、完整、可用。 DWS可靠保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)安全、完整、可用。 管理控制臺(tái) 幫助文檔 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)存儲(chǔ)著各類重要、敏感的數(shù)據(jù),同時(shí)作為多用戶的系統(tǒng),要求為不同權(quán)限用戶提供不同的服務(wù)。GDPR法案、網(wǎng)絡(luò)安全來自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Express將來自:百科
置數(shù)據(jù)源的時(shí)候,保留CSV的首行作為表頭,并且每一個(gè)列的列名需要和相應(yīng)圖表中要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類型? DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種: 數(shù)據(jù)庫(kù)類:包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS)、 數(shù)據(jù)湖探索 服務(wù)( DLI )、 MapReduce服務(wù) (MRS)的Hive來自:專題
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來自:專題
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