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  • 維度模型設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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    行作為一個記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù),有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    工業(yè)智能體 ,依托大數(shù)據(jù)&人工智能,提供設(shè)計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)全鏈式智能服務(wù),挖掘數(shù)據(jù)價值,助力企業(yè)借助新技術(shù),構(gòu)筑領(lǐng)先優(yōu)勢 應(yīng)用實踐: 產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化提升 基于客戶的反饋、互聯(lián)網(wǎng)點評分析、競爭對手分析、維修記錄、售后歷史數(shù)據(jù),進行分類分析,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問題,指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計改善,提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢
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    [ 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
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    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,同時擴展性差、成本高,也使擴容極為困難。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
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    云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) 時間:2020-12-08 10:14:51 HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。 目標學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫初學(xué)者 課程目標 了解如何設(shè)計數(shù)據(jù)庫。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫設(shè)計概述 第2章
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    華為云計算 云知識 云遷移方案設(shè)計 云遷移方案設(shè)計 時間:2021-01-29 09:34:40 云+AI+5G+IoT時代,要實現(xiàn)新產(chǎn)業(yè)的落地,需要多元新架構(gòu)。體現(xiàn)在多樣算力,多形粒度,多維加速和多級調(diào)度。為什么呢,因為行業(yè)越來越豐富、數(shù)據(jù)量越來越大、業(yè)務(wù)種類越來越多,這些都催
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    華為云計算 云知識 API設(shè)計基本原則 API設(shè)計基本原則 時間:2024-06-13 11:07:31 API設(shè)計需要遵循一系列基本原則,以確保API既易于使用、可維護,又能高效、安全地支持各種應(yīng)用場景。以下是一些基本的設(shè)計原則: 冪等性(Idempotency) 冪等性是指無
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    件,實行通用化產(chǎn)品設(shè)計,充分貼合企業(yè)管理需求,本著簡潔易用、高效智能的原則,為企業(yè)快速打造移動化、無紙化、數(shù)字化的辦公平臺。 了解詳情 云市場免費試用中心 0元體驗 最新文章 科研項目管理用OA,全過程、多維度科學(xué)化管理-下 科研項目管理用OA,全過程、多維度科學(xué)化管理-上 泛微
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    優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析,提煉
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