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- 數(shù)據(jù)的邏輯存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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介紹數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)都有哪些對(duì)象，以及這些對(duì)象之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯結(jié)構(gòu)如圖。 說(shuō)明： Tablespace，即表空間，是一個(gè)目錄，可以存在多個(gè)，里面存儲(chǔ)的是它所包含的數(shù)據(jù)庫(kù)的各種物理文件。每個(gè)表空間可以對(duì)應(yīng)多個(gè)Database。 Database，即數(shù)據(jù)庫(kù)，用于管理各類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)象，各數(shù)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
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)來(lái)自：百科
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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![]()
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![]()
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)。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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 18:36:45 Docker鏡像的分層結(jié)構(gòu)： 新鏡像是從 base 鏡像一層一層疊加生成的。每安裝一個(gè)軟件，就在現(xiàn)有鏡像的基礎(chǔ)上增加一層。 鏡像分層最大的一個(gè)好處就是共享資源。比如說(shuō)有多個(gè)鏡像都從相同的來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 DAS中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 時(shí)間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫(kù) 在結(jié)構(gòu)方案界面，我們可以對(duì)比兩個(gè)庫(kù)內(nèi)的表的表結(jié)構(gòu)，并且可以選擇是否在對(duì)比之后進(jìn)行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)對(duì)比與同步任務(wù)； 步驟2 選擇基準(zhǔn)庫(kù)與目標(biāo)庫(kù)； 步驟3來(lái)自：百科![]()
簡(jiǎn)稱(chēng)tpmC)：按照TPC組織的定義，流量指標(biāo)描述了系統(tǒng)在執(zhí)行支付操作、訂單狀態(tài)查詢(xún)、發(fā)貨和庫(kù)存狀態(tài)查詢(xún)這4種交易的同時(shí)，每分鐘可以處理多少個(gè)新訂單交易。 所有交易的響應(yīng)時(shí)間必須滿(mǎn)足TPC-C測(cè)試規(guī)范的要求，且各種交易數(shù)量所占的比例也應(yīng)該滿(mǎn)足TPC-C測(cè)試規(guī)范的要求。 在這種情況下，流來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：專(zhuān)題![]()
本教程介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法（如視覺(jué)詞袋模型）；傳統(tǒng)方法的三個(gè)步驟及其思想對(duì)未來(lái)的深遠(yuǎn)影響；圖像級(jí)編碼信息用于不同的視覺(jué)任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解傳統(tǒng)方法（如視覺(jué)詞袋模型）及其三個(gè)步驟。 2、了解圖像級(jí)編碼信息可以用于不同的視覺(jué)任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 時(shí)間：2021-03-23 14:11:24 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)采用云硬盤(pán)，具體情況請(qǐng)參考《云硬盤(pán)用戶(hù)指南》。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，不占用用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的數(shù)據(jù)庫(kù)空間。關(guān)于文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例存來(lái)自：百科![]()
，從而滿(mǎn)足客戶(hù)業(yè)務(wù)對(duì)存儲(chǔ)性能、成本的不同訴求。 幫助文檔 存儲(chǔ)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)分析 場(chǎng)景介紹 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)，與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用，可大幅降低成本，幫助企業(yè)簡(jiǎn)單便捷的管理大數(shù)據(jù) 優(yōu)勢(shì) 高性能 處理突發(fā)的高峰流量，無(wú)需擔(dān)心擴(kuò)容不及時(shí)帶來(lái)問(wèn)題來(lái)自：專(zhuān)題![]()
超低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。 計(jì)算性能強(qiáng)勁穩(wěn)定，配套華為自研智能高速網(wǎng)卡，提供超高帶寬和超低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。 降本增效 多種規(guī)格的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源按需使用，精準(zhǔn)匹配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。 多種規(guī)格的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源按需使用，精準(zhǔn)匹配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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![]()
云知識(shí) 結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言 結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言 時(shí)間：2020-12-24 10:29:19 SQL（Structured Query Lanuage），即結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言，是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言，SQL是一種通用的、功能極強(qiáng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言。廣泛應(yīng)用于存取，查詢(xún)，升級(jí)，和管理相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)系來(lái)自：百科![]()
Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷的時(shí)間。 2、文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪(fǎng)問(wèn)：由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)冗余等。另外以來(lái)自：專(zhuān)題![]()
OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢(xún)、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景，向用戶(hù)提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢(xún)等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢(xún)的典型場(chǎng)景：來(lái)自：專(zhuān)題
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