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- 數(shù)據(jù)湖和邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱(chēng)定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科
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分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 創(chuàng)建邏輯庫(kù)和邏輯表 分布式 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 創(chuàng)建邏輯庫(kù)和邏輯表 時(shí)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(kù)中間件創(chuàng)建邏輯庫(kù)和邏輯表的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： DDM 實(shí)例創(chuàng)建后，需要?jiǎng)?chuàng)建邏輯庫(kù)，以邏輯庫(kù)為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。 邏輯庫(kù)創(chuàng)建需要來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 時(shí)間：2021-07-01 14:36:56 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 數(shù)據(jù)庫(kù)備份 物理備份：直接備份數(shù)據(jù)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)文件甚至是整個(gè)磁盤(pán)。 邏輯備份：將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出，并將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔備份。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)湖和邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
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擴(kuò)展性，基于MPP的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較來(lái)自：百科![]()
開(kāi)源分布式計(jì)算平臺(tái)，可以充分利用集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行部署Hadoop系統(tǒng)有成本高，周期長(zhǎng)，難運(yùn)維和不靈活等問(wèn)題。 針對(duì)上述問(wèn)題，華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （ MRS ），MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署H來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB (DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫(kù) 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(gè)功能單元和物理資源的運(yùn)行情況，確保整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi)： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類(lèi)： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴(lài)于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴(lài)型實(shí)體(Dependent來(lái)自：百科![]()
DataArts Studio 數(shù)據(jù)治理中心 一站式：全鏈路 數(shù)據(jù)治理 工具，提效7倍+ 建?？欤阂绘I導(dǎo)入復(fù)用資產(chǎn)，建模從月->天 兼容開(kāi)放：兼容40+數(shù)據(jù)源和華為云各類(lèi)數(shù)據(jù)服務(wù) 華為云Stack 華為云Stack是部署在政企客戶本地?cái)?shù)據(jù)中心的云基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新，打造安全、可靠、高效的混合云，來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來(lái)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(lèi)圖方式等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)湖 時(shí)間：2020-10-30 15:53:33 數(shù)據(jù)湖（Data Lake）是指以自然格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)或存儲(chǔ)庫(kù)，通常是對(duì)象塊或文件。數(shù)據(jù)湖通常是對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)，包含原始數(shù)據(jù)和用于報(bào)告、可視化、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種任務(wù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。湖中來(lái)自：百科![]()
統(tǒng)一管理控制臺(tái)，輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理任務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)自運(yùn)維讓用戶專(zhuān)注于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。獨(dú)有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具。 自由擴(kuò)展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)負(fù)載，自由調(diào)整集群規(guī)模和實(shí)例規(guī)格，時(shí)刻保持性能/成本最優(yōu)。 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
CDM 與其他數(shù)據(jù)遷移服務(wù)有什么區(qū)別，如何選擇？:什么是 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù)(CDM)? 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么？:什么是數(shù)據(jù)湖？ 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為智能數(shù)據(jù)湖方案:什么是數(shù)據(jù)湖？ 方案概述:方案架構(gòu) 方案概述:方案架構(gòu) 華為云數(shù)據(jù)治理平臺(tái) 華為云數(shù)據(jù)治理平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)分析免搬遷：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)RDS中存放車(chē)輛和車(chē)主基本信息， 表格存儲(chǔ) CloudTable中存放實(shí)時(shí)的車(chē)輛位置和健康狀態(tài)信息，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS中存放周期性統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)。通過(guò)DLI無(wú)需數(shù)據(jù)搬遷，對(duì)多數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦分析。 數(shù)據(jù)分級(jí)存儲(chǔ)：車(chē)企需要保留全量歷史數(shù)據(jù)支撐審計(jì)類(lèi)等業(yè)務(wù)，低頻來(lái)自：百科![]()
以Hadoop為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)生態(tài)的各種組件均是以分布式的方式進(jìn)行部署，其部署、管理和運(yùn)維復(fù)雜度較高。 華為云MRS產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 存算分離架構(gòu) 計(jì)算和存儲(chǔ)分離，統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖，消除數(shù)據(jù)孤島，一份數(shù)據(jù)，無(wú)需多次拷貝，多種計(jì)算引擎，存儲(chǔ)和計(jì)算資源靈活配比，各自按需擴(kuò)縮，性?xún)r(jià)比領(lǐng)先業(yè)界30% 極致性能體驗(yàn) 通來(lái)自：專(zhuān)題![]()
與此同時(shí)，跨域聯(lián)邦查詢(xún)場(chǎng)景中，每個(gè)地域的HetuEngine能夠做到自動(dòng)感知其它地域?qū)ν忾_(kāi)放的元數(shù)據(jù)信息，按需動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)感知和獲取，從而降低了跨域元數(shù)據(jù)同步的安全風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)載壓力。 HetuEngine內(nèi)置提供了高性能安全加密傳輸通道，使得跨地域間網(wǎng)絡(luò)通信問(wèn)題迎刃而解。該跨域聯(lián)邦SQL分來(lái)自：百科![]()
可從數(shù)十萬(wàn)種數(shù)據(jù)源（例如日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)流向： 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入實(shí)時(shí)從多種數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入連續(xù)傳輸數(shù)據(jù)，自動(dòng)將數(shù)據(jù)傳輸至MRS，DLI，DWS和 OBS 等服務(wù)做計(jì)算、分析和存儲(chǔ)。 圖3數(shù)據(jù)流向 關(guān)鍵能力：來(lái)自：百科![]()
適應(yīng)等。 收起 展開(kāi) 更多新功能和版本動(dòng)態(tài)。 收起 展開(kāi) 查看全部動(dòng)態(tài) GaussDB(DWS)功能與體驗(yàn) 實(shí)時(shí)、批量和交互式查詢(xún)一站式分析，一套架構(gòu)支撐標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)、云數(shù)倉(cāng)，快速部署，極簡(jiǎn)易用，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 功能總覽 企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)SQL的支持，多樣化的數(shù)據(jù)導(dǎo)入來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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