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- 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的異同點(diǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (DWS)應(yīng)用場景- 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持TeraData、Oracle、MySQL、SQL來自：百科接實(shí)例（推薦）章節(jié)中“通過內(nèi)網(wǎng)域名連接實(shí)例”的方法。 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口提供的ELB的實(shí)現(xiàn)方式是怎樣的 詳情請參見彈性負(fù)載均衡。 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口實(shí)例購買成功后是否支持更換VPC 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口實(shí)例創(chuàng)建完成后來自：專題
- 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的異同點(diǎn) 相關(guān)內(nèi)容
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供服務(wù)。盡管SQL數(shù)據(jù)庫有很大的擴(kuò)展空間，但最終肯定會(huì)達(dá)到垂直擴(kuò)展的上限。NoSQL數(shù)據(jù)庫是水平擴(kuò)展的。 非關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是自然分布的，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展可以通過向資源池中添加更多的普通數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（節(jié)點(diǎn)）來分擔(dān)負(fù)載。 3.對事務(wù)的支持是不同的。 如果數(shù)據(jù)操作需要高事務(wù)性，來自：百科通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時(shí)延，同時(shí)結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強(qiáng)一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點(diǎn)和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實(shí)測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)來自：專題
- 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的異同點(diǎn) 更多內(nèi)容
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此服務(wù)開發(fā)自己的加密應(yīng)用。數(shù)據(jù)加密技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)如下： 第一，數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)的安全性。一般來說，當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置的時(shí)候可以說是較為脆弱的，而這時(shí)候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù)，既能夠讓所移動(dòng)的數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全的保障，不會(huì)因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。 第二，來自：百科![]()
語句的集合，調(diào)用存儲(chǔ)過程和函數(shù)可以簡化應(yīng)用開發(fā)人員的很多工作，減少數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用服務(wù)器之間的傳輸，提高數(shù)據(jù)處理的效率。 存儲(chǔ)過程和函數(shù)的區(qū)別 • 函數(shù)必須有返回值，而存儲(chǔ)過程沒有 • 存儲(chǔ)過程的參數(shù)可以使用IN, OUT, INOUT 類型；而函數(shù)的參數(shù)只能是IN類型的 創(chuàng)建存儲(chǔ)過程和函數(shù)請參見官方文檔。來自：專題![]()
0,000條時(shí)間線或者測點(diǎn)數(shù)。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢——寫入能力 寫入能力是指TDengine云服務(wù)支持的最大寫入速率，即每秒寫入數(shù)據(jù)點(diǎn)的最大數(shù)量。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢——鉑金版相比其他版本的主要區(qū)別： 無測點(diǎn)規(guī)模、寫入速度、副本數(shù)和系統(tǒng)集群數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的限制（用戶承擔(dān)計(jì)算和存儲(chǔ)資源成本）來自：專題![]()
可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生一份時(shí)間水平一致的快照數(shù)據(jù)，具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析價(jià)值，過程中的數(shù)據(jù)變化不會(huì)體現(xiàn)在導(dǎo)出數(shù)據(jù)中。 說明：全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場景下的數(shù)據(jù)同步效率，但PostgreSQL的快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)不能被回收，可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫磁盤空間充足的情況下使用該方式。來自：百科![]()
區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫權(quán)限策略是什么？ 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) 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、資源以及請求條件來自：專題![]()
角色：IAM最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) 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)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
“包年/包月”計(jì)費(fèi)方式，您在購買時(shí)一次性付費(fèi)，使用過程中不會(huì)再另外扣費(fèi)，只要您的賬戶上有足夠余額，則不會(huì)影響您的使用。 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫到期與欠費(fèi) 服務(wù)到期：“按需計(jì)費(fèi)”實(shí)例，沒有到期的概念。 “包年/包月”實(shí)例到期后無法在RDS管理控制臺(tái)進(jìn)行該實(shí)例的操作，相關(guān)接口也無法調(diào)用，自動(dòng)化監(jiān)控或告警等運(yùn)維也會(huì)停止來自：專題![]()
行在集群中的所有查詢和會(huì)話的實(shí)時(shí)信息。 監(jiān)控-歷史查詢 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在歷史查詢監(jiān)控頁面展示了當(dāng)前集群中的所有歷史查詢信息。 實(shí)例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在實(shí)例監(jiān)控頁面展示檢測到的慢實(shí)例的實(shí)時(shí)信息和慢實(shí)例的歷史信息。 監(jiān)控-資源池監(jiān)控 DMS在資源池監(jiān)控頁面展示資源池的實(shí)時(shí)信息和資源池資源消耗的歷史信息。來自：專題![]()
來自：百科![]()
4.數(shù)據(jù)庫的事務(wù)管理和運(yùn)行管理：數(shù)據(jù)庫在建立、運(yùn)用和維護(hù)時(shí)由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)統(tǒng)一管理和控制，以保證事務(wù)的正確運(yùn)行，保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性、多用戶對數(shù)據(jù)的并發(fā)使用及發(fā)生故障后的系統(tǒng)恢復(fù)； 5.數(shù)據(jù)庫的建立和維護(hù)功能：包括數(shù)據(jù)庫初始數(shù)據(jù)的輸入和轉(zhuǎn)換功能，數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)儲(chǔ)、恢復(fù)功能，數(shù)據(jù)庫的來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)重新返工。來自：百科![]()
ff)的相關(guān)信息，如登入登出時(shí)間，連接方式及參數(shù)信息，登入途徑等。 2.用戶與管理員審計(jì)：針對用戶和管理員執(zhí)行的活動(dòng)進(jìn)行分析和報(bào)告。 3.安全活動(dòng)監(jiān)控：記錄數(shù)據(jù)庫中任何未授權(quán)或者可疑的活動(dòng)生成審計(jì)報(bào)告。 4.漏洞與威脅審計(jì)：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫可能存在的漏洞，以及想要利用這些漏洞的“用戶”。來自：百科![]()
例，可使云數(shù)據(jù)庫RDS實(shí)例免受DDoS攻擊風(fēng)險(xiǎn)。 數(shù)據(jù)恢復(fù)：支持按備份集和指定時(shí)間點(diǎn)的恢復(fù)。在大多數(shù)場景下，用戶可以將732天內(nèi)任意一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)恢復(fù)到云數(shù)據(jù)庫RDS新實(shí)例或已有實(shí)例上，數(shù)據(jù)驗(yàn)證無誤后即可將數(shù)據(jù)遷回云數(shù)據(jù)庫RDS主實(shí)例，完成數(shù)據(jù)回溯。RDS支持將刪除的主備或者單來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時(shí)間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指，在用戶確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行效率，業(yè)務(wù)操作效率，前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過程的具體細(xì)節(jié)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間：2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)，是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運(yùn)行環(huán)境。 高效的運(yùn)行環(huán)境包括： 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 時(shí)間：2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加，數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)需要隨之變化，為上層應(yīng)用提供穩(wěn)定和高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)庫架構(gòu)按照主機(jī)數(shù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來自：百科
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