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- 數(shù)據(jù)庫(kù)判斷是否有相同的 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的區(qū)別 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2021-06-30 17:38:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比從服務(wù)可用性、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)安全性、數(shù)據(jù)庫(kù)備份、軟硬件投入、系統(tǒng)托來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP的場(chǎng)景有哪些 OLTP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:28:59 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLTP是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的主要應(yīng)用 面向基本的，日常的事務(wù)處理，例如銀行儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)的存取交易，轉(zhuǎn)賬交易等。 特點(diǎn) 大吞吐量：大量的短在線(xiàn)事務(wù)（插入、更新、刪除），非常快速的查詢(xún)處理。來(lái)自：百科
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volatile-random：回收隨機(jī)的鍵使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放，但僅限于在過(guò)期集合的鍵。 volatile-ttl：回收在過(guò)期集合的鍵，并且優(yōu)先回收存活時(shí)間（TTL）較短的鍵，使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放。 allkeys-lfu：從所有鍵中驅(qū)逐最不常用的鍵。 volatile-lfu：從來(lái)自：專(zhuān)題引入超級(jí)表（STable）的概念。超級(jí)表用來(lái)代表一 特定類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，它是表的集合，包含多張表，而且這集合里每張表的 Schema 是一樣的。同一類(lèi)型的采集設(shè)備需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) STable。與表一樣，包含 Schema，但還包含靜態(tài)標(biāo)簽信息。Schema 定義了表的每列數(shù)據(jù)的屬性，如溫度、壓來(lái)自：專(zhuān)題
- 數(shù)據(jù)庫(kù)判斷是否有相同的 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)處理作為一項(xiàng)專(zhuān)業(yè)性較強(qiáng)的工作，需要掌握一定的專(zhuān)業(yè)技能，如果單純依靠手工，那么工作效率低、經(jīng)常加班，說(shuō)的就是你無(wú)疑了。有些常用的表格公式，竟然有90%的人都不知道。 繼上一期的快捷鍵小課堂后，今天，石墨君再給大家分享一組石墨表格中的公式使用技巧，幫助大家擺脫數(shù)據(jù)處理的低效，一步步成長(zhǎng)為別人眼中的“數(shù)據(jù)大神”。來(lái)自：云商店![]()
助您安全的控制華為云資源的訪問(wèn)。 如果華為云賬號(hào)已經(jīng)能滿(mǎn)足您的要求，不需要?jiǎng)?chuàng)建獨(dú)立的 IAM 用戶(hù)進(jìn)行權(quán)限管理，您可以跳過(guò)本章節(jié)，不影響您使用GaussDB服務(wù)的其它功能。 通過(guò)IAM，您可以在華為云賬號(hào)中給員工創(chuàng)建IAM用戶(hù)，并授權(quán)控制他們對(duì)華為云資源的訪問(wèn)范圍。例如您的員工中有負(fù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
效率E-MES系統(tǒng) 盈利分析 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款商品將為客戶(hù)帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略，我們確信這款商品將為客戶(hù)帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 效率E-MES系統(tǒng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景有哪些 OLAP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢(xún)和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。來(lái)自：百科![]()
個(gè)方便的解決方案。 當(dāng)已創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)模板，并且想在新的數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)模板中包含該組中的大部分自定義參數(shù)和值時(shí)，復(fù)制參數(shù)模板是一個(gè)方便的解決方案。 GaussDB重置參數(shù)模板 您可根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求，重置自己創(chuàng)建的參數(shù)模板對(duì)應(yīng)的所有參數(shù)，使其恢復(fù)到默認(rèn)值。 您可根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的概念 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的概念 時(shí)間：2021-06-02 09:23:33 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是指對(duì)于一個(gè)給定的應(yīng)用環(huán)境，構(gòu)造優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯模式和物理結(jié)構(gòu)，并據(jù)此建立數(shù)據(jù)庫(kù)及其應(yīng)用系統(tǒng)，使之能夠有效地存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足各種用戶(hù)的應(yīng)用需求。 文中課程來(lái)自：百科![]()
?????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)安全基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢(xún)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會(huì)最值錢(qián)的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的困難 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的困難 時(shí)間：2021-06-02 09:37:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)面臨的主要困難： 1. 熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)的人員缺乏業(yè)務(wù)知識(shí)和行業(yè)知識(shí)； 2. 熟悉業(yè)務(wù)知識(shí)，了解業(yè)務(wù)流程的人往往缺乏對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的了解，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)流程也不熟悉； 3來(lái)自：百科![]()
何地方訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，這可以減少整體資源的使用。 缺點(diǎn)： 隱私和安全性問(wèn)題：在云計(jì)算中，值得注意的一件事是您的數(shù)據(jù)是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的。網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)產(chǎn)生了一系列問(wèn)題，例如我們經(jīng)常聽(tīng)到的有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)攻擊和成員信息泄漏的一系列安全性和隱私性問(wèn)題。因此，如果您選擇云服務(wù)提供商以找到可靠的云服務(wù)提供商，那就更重要了！來(lái)自：百科![]()
?????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)安全基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢(xún)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會(huì)最值錢(qián)的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu) 時(shí)間：2020-07-29 09:13:04 數(shù)據(jù)庫(kù) 1）Storage-SQL分離 Storage-SQL分離體系結(jié)構(gòu)是指數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)引擎和SQL引擎松散地耦合在一起并獨(dú)立工作的體系結(jié)構(gòu)。通常，此體系結(jié)構(gòu)分為三個(gè)部分：存儲(chǔ)，SQL和元數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)獨(dú)立性包括數(shù)據(jù)的物理獨(dú)立性和邏輯獨(dú)立性。 物理獨(dú)立性是指數(shù)據(jù)在磁盤(pán)上的數(shù)據(jù)庫(kù)中如何存儲(chǔ)是由DBMS管理的，用戶(hù)程序不需要了解，應(yīng)用程序要處理的只是數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)，這樣一來(lái)當(dāng)數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)改變時(shí)，用戶(hù)的程序不用改變。 邏輯獨(dú)立性是指用戶(hù)的應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)是相互獨(dú)立的，也就是來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS的優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-19 11:29:11 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)具有完善的性能監(jiān)控體系和多重安全防護(hù)措施，并提供了專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)，讓用戶(hù)能夠在云中輕松的進(jìn)行設(shè)置和擴(kuò)展云數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)的管理控制臺(tái)，用戶(hù)來(lái)自：百科![]()
檢查約束是對(duì)字段中的合法值的范圍進(jìn)行的約束，比如儲(chǔ)蓄賬戶(hù)表中的余額不允許出現(xiàn)負(fù)值，那么可以在余額字段上增加一個(gè)檢查約束，確保余額字段的取值都是≥0的。 非空約束(NOT NULL) 如果當(dāng)前字段從業(yè)務(wù)含義上說(shuō)不應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)空值或者未知數(shù)據(jù)的話(huà)，就可以增加NOTNULL 約束，保證插入的數(shù)據(jù)都是非空的數(shù)據(jù)。比如個(gè)人信息的身份證字段。來(lái)自：百科![]()
在經(jīng)常需要搜索查詢(xún)的列上創(chuàng)建索引，可以加快搜索的速度。 2.在作為主鍵的列上創(chuàng)建索引，強(qiáng)制該列的唯一性和組織表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu)。 3.在經(jīng)常使用連接的列上創(chuàng)建索引，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度。 4.在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引，因?yàn)樗饕呀?jīng)排序，其指定的范圍是連續(xù)的。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB重置參數(shù)模板 您可根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求，重置自己創(chuàng)建的參數(shù)模板對(duì)應(yīng)的所有參數(shù)，使其恢復(fù)到默認(rèn)值。 創(chuàng)建和管理GaussDB視圖 當(dāng)用戶(hù)對(duì)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)中的一張或者多張表的某些字段的組合感興趣，而又不想每次鍵入這些查詢(xún)時(shí)，用戶(hù)就可以在GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)定義一個(gè)視圖，以便解決這個(gè)問(wèn)題。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)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(hù)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(qǐng)求條件來(lái)自：專(zhuān)題
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