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                GaussDB (DWS)支持 數(shù)據(jù)加密 ,同時(shí)可與 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù)對接,保證云上數(shù)據(jù)安全。同時(shí)GaussDB(DWS)支持自動數(shù)據(jù)全量、增量備份,提升數(shù)據(jù)可靠。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在???????????????????????????????????????????????
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                [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 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(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)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(fèi)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(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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                系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法
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                來自:百科
                學(xué)習(xí)環(huán)境檢測包括瀏覽器檢測、Cookies 檢查和 Flash 播放器檢查以及 Java 運(yùn)行時(shí)環(huán)境檢測。 考試環(huán)境檢測包括聽力檢測、錄音檢測和瀏覽器兼容(json)測試。 其他終端環(huán)境要求主要指的 Android 手機(jī)版和 Reader 閱讀器。其中,Android 手機(jī)版的目前版本支持Android
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                Oracle 可以在各種環(huán)境中廣泛應(yīng)用。;3、企業(yè)級功能:‌Oracle 提供了多種企業(yè)級功能,‌如數(shù)據(jù)庫重復(fù)和不一致檢查、‌自動備份和恢復(fù)、‌高可用和容錯等,‌這使得 Oracle 成為了許多企業(yè)級應(yīng)用的首選數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) Sparxsystems Enterprise Architect
                來自:專題
                支持在線擴(kuò)容,并且性能線性增長,滿足業(yè)務(wù)需求 支持在線擴(kuò)容,并且性能線性增長,滿足業(yè)務(wù)需求 3副本冗余 3副本冗余 數(shù)據(jù)持久高達(dá)99.9999999% 數(shù)據(jù)持久高達(dá)99.9999999% 數(shù)據(jù)加密 數(shù)據(jù)加密 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持?jǐn)?shù)據(jù)加密,保護(hù)數(shù)據(jù)安全 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持?jǐn)?shù)據(jù)加密,保護(hù)數(shù)據(jù)安全
                來自:專題
                撐周期業(yè)務(wù)分析,無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化, 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時(shí)間:小時(shí)級? 分鐘級,性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開發(fā)人力,開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)
                來自:百科
                類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
                來自:百科
                的SQL語法進(jìn)行了兼容增強(qiáng),在很多場合都可以替代國外同類型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)工程師重點(diǎn)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時(shí)也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運(yùn)作系統(tǒng)對數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價(jià)的查詢優(yōu)化器,以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑科技,
                來自:百科
                在日常的工作中,我們難免會碰到一些需要處理分析數(shù)據(jù)的工作,財(cái)務(wù)、人力、運(yùn)營等就更不用,幾乎天天都要跟各種數(shù)據(jù)打交道。 數(shù)據(jù)處理作為一項(xiàng)專業(yè)較強(qiáng)的工作,需要掌握一定的專業(yè)技能,如果單純依靠手工,那么工作效率低、經(jīng)常加班,的就是你無疑了。有些常用的表格公式,竟然有90%的人都不知道。 繼上一
                來自:云商店
                和專有API來開發(fā)其服務(wù),并且服務(wù)商之間沒有共同的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)這都導(dǎo)致應(yīng)用程序?qū)拥漠悩?gòu)。由于云平臺之間的不兼容,將應(yīng)用程序從一個(gè)供應(yīng)商遷移到另一個(gè)供應(yīng)商是一個(gè)具有挑戰(zhàn)的過程。 多云服務(wù)之間互操作的解決方法是實(shí)現(xiàn)云計(jì)算開放標(biāo)準(zhǔn),開放API以及服務(wù)部署接口的標(biāo)準(zhǔn)化。通過這些接口客戶
                來自:百科
                數(shù)據(jù)可靠:基于分布式架構(gòu)的,可彈性擴(kuò)展的虛擬塊存儲服務(wù);具有高數(shù)據(jù)可靠,高I/O吞吐能力。 安全防護(hù):支持網(wǎng)絡(luò)隔離,安全組規(guī)則保護(hù),遠(yuǎn)離病毒攻擊和木馬威脅;Anti-DDoS流量清洗、 Web應(yīng)用防火墻 、 漏洞掃描 等多種安全服務(wù)提供多維度防護(hù)。 彈性易用:根據(jù)業(yè)務(wù)需求和策略,自動調(diào)整彈性計(jì)算資源,高效匹配業(yè)務(wù)要求。
                來自:百科
                大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題:社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大,數(shù)據(jù)種類越來越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如單機(jī)存儲,關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題,Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。
                來自:專題
                華為云計(jì)算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? 時(shí)間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具,有著豐富的G
                來自:百科
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