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    來自:專題
    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 最初提供一種根據(jù)用戶工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請求條件
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)分片作用列舉 數(shù)據(jù)分片作用列舉 時間:2021-05-31 16:18:21 數(shù)據(jù)庫 一個社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展路線通常如下圖所示。 在初始階段,所有的數(shù)據(jù)都放在一個數(shù)據(jù)庫里。而隨著規(guī)模越來越大,可以用數(shù)據(jù)分片來解決數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展瓶頸。 小規(guī)模(<500Q
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    此服務(wù)開發(fā)自己加密應(yīng)用。數(shù)據(jù)加密技術(shù)優(yōu)點(diǎn)如下: 第一,數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)安全性。一般來說,當(dāng)數(shù)據(jù)從一個位置移動到另一個位置時候可以說是較為脆弱,而這時候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù),既能夠讓所移動數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全保障,不會因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏風(fēng)險。 第二,
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    課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員掌握以下技能: 1.理解CBO原理 2.能看懂執(zhí)行計(jì)劃,理解常見執(zhí)行計(jì)劃含義 3.理解SQL優(yōu)化核心思想 4.掌握常見SQL性能問題優(yōu)化思路和方法 課程大綱 第1章 DAY1 SQL優(yōu)化基礎(chǔ) 第2章 DAY2 優(yōu)化多表連接 第3章 DAY3
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    華為云計(jì)算 云知識 獲取指定namespace所有podsmetrics信息listMetricsV1beta1NamespacedPodMetrics 獲取指定namespace所有podsmetrics信息listMetricsV1beta1NamespacedPodMetrics
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    時間:2020-12-02 09:48:24 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶通過配置編譯器等應(yīng)用并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化,提升WRF運(yùn)行性能。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過操作編譯器、MPI、數(shù)學(xué)庫、應(yīng)用并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化,完成WRF運(yùn)行性能提升,使用戶了解鯤鵬HPC常用調(diào)優(yōu)手段,掌握通過鯤鵬小智查詢調(diào)優(yōu)指導(dǎo)。
    來自:百科
    基于深度學(xué)習(xí)算法 語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器目標(biāo)檢測應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器目標(biāo)檢測應(yīng)用(ACL)
    來自:專題
    是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會有故障假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì),是基于 任何單臺計(jì)算機(jī)都無足夠能力處理海量數(shù)據(jù)假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì),因此 TDengine 從研 發(fā)第一天起,就是按照分布式高可靠架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),是完全去中心化 TDengine免費(fèi)時序數(shù)據(jù)庫如何保證高效性 TDengine 對每個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建
    來自:專題
    可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時產(chǎn)生一份時間水平一致快照數(shù)據(jù),具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析價值,過程中數(shù)據(jù)變化不會體現(xiàn)在導(dǎo)出數(shù)據(jù)中。 說明:全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場景數(shù)據(jù)同步效率,但PostgreSQL快照機(jī)制會使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)不能被回收,可能有空間膨脹現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫磁盤空間充足的情況下使用該方式。
    來自:百科
    容納更多行,進(jìn)而減少磁盤IO,更有效利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用列盡量放到一個表中,避免過多關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段,否則修改列類型會導(dǎo)致鎖表,修改一個字段類型成本要高于增加一個字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫中存儲圖片、文件等二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)精選推薦
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析階段數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫需求分析階段數(shù)據(jù)字典 時間:2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段,要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里數(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)分析所獲得成果。而不是某個數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中DD(Data Dictionary)。
    來自:百科
    云知識 為什么說大數(shù)據(jù)發(fā)展是需求驅(qū)動 為什么說大數(shù)據(jù)發(fā)展是需求驅(qū)動 時間:2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展是由社會進(jìn)步過程中,不斷變化需求而驅(qū)動。 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,讓人們需要對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲,并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時代。
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    名稱進(jìn)行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)操作或源庫遷移對象變化情況,請務(wù)必在選擇遷移對象前單擊右上角,以確保待選擇對象為最新源數(shù)據(jù)庫對象。 說明: · 若所選數(shù)據(jù)庫進(jìn)行遷移時,由于視圖、表等對象可能與其他數(shù)據(jù)視圖、表存在依賴關(guān)系,若所依賴視圖或表未遷移,則會導(dǎo)致遷移失敗。建議您在遷移之前進(jìn)行確認(rèn)。
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    可完成對原始數(shù)據(jù)清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力,將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對企業(yè)各種物理資產(chǎn)建模,規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互語義接口;物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎,滿足毫秒級實(shí)時處理性能要求 智能交通數(shù)據(jù)分析 智能交通數(shù)據(jù)分析: 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 智能交通場景,往往涉及到
    來自:專題
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