Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
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
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
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
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
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
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 有關(guān)大數(shù)據(jù)的案例分析 內(nèi)容精選 換一換
-
庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控;來自：百科安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 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，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科
- 有關(guān)大數(shù)據(jù)的案例分析 相關(guān)內(nèi)容
-
云主機(jī) 購買并安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無需購買和安裝任何軟硬件； 按需隨時(shí)租用 DDS ； 無需招聘DBA，運(yùn)維人員。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科來自：專題
- 有關(guān)大數(shù)據(jù)的案例分析 更多內(nèi)容
-
![]()
空融合分析的場景。如何在復(fù)雜的空間維度上疊加各種智能分析，挑戰(zhàn)非常大 解決方案 通過使用華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，可以幫助快速構(gòu)建可計(jì)算的道路模型，形成道路孿生體，再結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)的時(shí)空數(shù)據(jù)處理能力，實(shí)現(xiàn)各種時(shí)空維度上的計(jì)算功能 數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些階段 數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些階段來自：專題![]()
出空閑的空間，但不影響SQL的執(zhí)行。 2、effective_cache_size 作用：設(shè)置節(jié)點(diǎn)優(yōu)化器在一次單一的查詢中可用的磁盤緩沖區(qū)的有效大小。設(shè)置這個(gè)參數(shù)，還要考慮的共享緩沖區(qū)以及內(nèi)核的磁盤緩沖區(qū)。另外，還要考慮預(yù)計(jì)的在不同表之間的并發(fā)查詢數(shù)目，因?yàn)樗鼈儗⒐蚕砜捎?span style='color:#C7000B'>的空間。來自：專題![]()
來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒做好，會導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)重新返工。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔，報(bào)告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程來自：百科![]()
和數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，同時(shí)還要明確用戶要求的響應(yīng)時(shí)間以及處理方式等等。把用戶的業(yè)務(wù)功能需求轉(zhuǎn)化成需求說明，定義要設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的功能點(diǎn)。 3. 了解并記錄用戶在安全性和完整性方面的要求 安全性要求是描述不同用戶對數(shù)據(jù)庫的使用和操作情況。完整性是數(shù)據(jù)的取值范圍，數(shù)據(jù)合法性，異常數(shù)據(jù)處理機(jī)制等需求的描述。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時(shí)間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項(xiàng)目、可視化應(yīng)用或大屏項(xiàng)目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動態(tài)的可視化圖標(biāo)，從而實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科![]()
要經(jīng)歷的步驟如圖1和表1所示。其中，紅色字體部分為DBA可以介入實(shí)施調(diào)優(yōu)的環(huán)節(jié)。 表1 SQL引擎執(zhí)行查詢類SQL語句的步驟說明 調(diào)優(yōu)流程 對慢SQL語句進(jìn)行分析，通常包括以下步驟： 操作步驟 1.收集SQL中涉及到的所有表的統(tǒng)計(jì)信息。在數(shù)據(jù)庫中，統(tǒng)計(jì)信息是規(guī)劃器生成計(jì)劃的源數(shù)據(jù)來自：專題![]()
參加該賽事的參賽者，需登錄到華為云人工智能大賽平臺提交作品。 為更好支持數(shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計(jì)，賽事組委會在初賽評審?fù)瓿珊?，將邀?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營”，訓(xùn)練營由坪山區(qū)政府組織，華為提供技術(shù)支持，持續(xù)1天時(shí)間，重點(diǎn)培訓(xùn)人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識，同時(shí)對3個(gè)子賽題進(jìn)行解讀、引導(dǎo)和答疑。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析階段，要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里的數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段，數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得的成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中的DD（Data Dictionary）。來自：百科![]()
擇不同的存儲及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量來自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù)，不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合，在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中，開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù)，大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)門檻較高，而華為云物聯(lián)網(wǎng)來自：百科![]()
試策略的執(zhí)行效果 Policy：Learner的輸出結(jié)果，游戲AI的策略 Reward：Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋，提供給Learner 重定向廣告推廣 場景概述 重定向廣告（Retargeting）是一種基于應(yīng)用、網(wǎng)頁廣告的定向技術(shù)，即針對廣告受眾（Audience）的瀏覽行為來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時(shí)間：2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù)，包括： 1. 對用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查，了解用戶對新系統(tǒng)的期望和目標(biāo)，了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題； 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍；來自：百科![]()
區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫權(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、資源以及請求條件來自：專題![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自：專題
看了本文的人還看了
- 訂單量驟降的數(shù)據(jù)分析案例
- Python案例分析｜科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析
- Python案例｜Matplotlib庫實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析
- 常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講解與案例分析
- 認(rèn)知：華為平臺有關(guān)課程的四大類體系
- 數(shù)據(jù)分析八大常用分析模型
- 【數(shù)據(jù)分析案例】2020年亞馬遜商品評論數(shù)據(jù)分析
- Spotify案例分析
- 終端數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)未就緒問題分析案例
- 《R數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)：工具詳解與案例分析 》