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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
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    根據(jù)光學(xué)成像的基本原理:在相同的感光元器件設(shè)備中,焦距短,可視角越大,可視距離近;焦距越長(zhǎng),可視角越小,可視距離遠(yuǎn)。 高速行業(yè)中一般采用的云臺(tái)攝像機(jī)主要是云臺(tái)槍攝像機(jī)或者球攝像機(jī),焦距一般在100mm以上,光學(xué)變倍在20倍。當(dāng)進(jìn)行光學(xué)變倍拉近拉遠(yuǎn)時(shí),都會(huì)造成全局視角的缺失,部署效果如下圖: 1)當(dāng)云臺(tái)攝
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    標(biāo)準(zhǔn)SQL,業(yè)務(wù)平滑遷移。 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(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。
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    打造一個(gè)高效、可靠、安全的計(jì)算環(huán)境。 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ),并
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    、表與表之間的約束)。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn):安全(因?yàn)榇鎯?chǔ)在磁盤中,不會(huì)說(shuō)突然斷電數(shù)據(jù)就沒(méi)有了)、容易理解(建立在關(guān)系模型上)、但不節(jié)省空間(因?yàn)榻⒃陉P(guān)系模型上,就要遵循某些規(guī)則,好比數(shù)據(jù)中某字段值即使為空仍要分配空間) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 華為云關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(Relational Database
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    數(shù)據(jù)更新的工作量。 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(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。
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