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- 數(shù)據(jù)庫(kù)中的除 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)管理和運(yùn)行管理：數(shù)據(jù)庫(kù)在建立、運(yùn)用和維護(hù)時(shí)由數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)統(tǒng)一管理和控制，以保證事務(wù)的正確運(yùn)行，保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性、多用戶對(duì)數(shù)據(jù)的并發(fā)使用及發(fā)生故障后的系統(tǒng)恢復(fù)； 5.數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和維護(hù)功能：包括數(shù)據(jù)庫(kù)初始數(shù)據(jù)的輸入和轉(zhuǎn)換功能，數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)儲(chǔ)、恢復(fù)功能，數(shù)據(jù)庫(kù)的重組織功能和性能監(jiān)視、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)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù) 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(kù)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(méi)做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來(lái)自：百科
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ff)的相關(guān)信息，如登入登出時(shí)間，連接方式及參數(shù)信息，登入途徑等。 2.用戶與管理員審計(jì)：針對(duì)用戶和管理員執(zhí)行的活動(dòng)進(jìn)行分析和報(bào)告。 3.安全活動(dòng)監(jiān)控：記錄數(shù)據(jù)庫(kù)中任何未授權(quán)或者可疑的活動(dòng)生成審計(jì)報(bào)告。 4.漏洞與威脅審計(jì)：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)可能存在的漏洞，以及想要利用這些漏洞的“用戶”。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析的重點(diǎn)是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過(guò)程，切忌想當(dāng)然，對(duì)用戶的想法進(jìn)行猜想和假設(shè)，如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn)： 1來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的類別有哪些 時(shí)間：2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加，數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)需要隨之變化，為上層應(yīng)用提供穩(wěn)定和高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)按照主機(jī)數(shù)來(lái)自：百科![]()
對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)用戶來(lái)說(shuō)是透明的，沒(méi)有感覺(jué)的； 采用加密存儲(chǔ)，加密運(yùn)算在服務(wù)器端運(yùn)行，在一定程度上會(huì)加重服務(wù)器的負(fù)載。 2.DBMS外層加密 開(kāi)發(fā)專門(mén)的加解密工具，或者定義加解密方法； 可以控制加密對(duì)象粒度，到表或者字段級(jí)別進(jìn)行加解密； 用戶只需要關(guān)注敏感信息范圍。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-07-28 15:59:47 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，它將數(shù)據(jù)保存在不同的表中。因此它的靈活性強(qiáng)，速度快強(qiáng)。它具有兩種模式：商業(yè)版跟社區(qū)版，一般新手都會(huì)選擇社區(qū)版來(lái)創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。由于來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間：2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)，是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運(yùn)行環(huán)境。 高效的運(yùn)行環(huán)境包括： 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。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)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)自：百科![]()
能來(lái)提供服務(wù)。盡管SQL數(shù)據(jù)庫(kù)有很大的擴(kuò)展空間，但最終肯定會(huì)達(dá)到垂直擴(kuò)展的上限。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是水平擴(kuò)展的。 非關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是自然分布的，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展可以通過(guò)向資源池中添加更多的普通數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器（節(jié)點(diǎn)）來(lái)分擔(dān)負(fù)載。 3.對(duì)事務(wù)的支持是不同的。 如果數(shù)據(jù)操作需要高事來(lái)自：百科![]()
展性強(qiáng)，性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。 產(chǎn)品詳情 價(jià)格計(jì)算器 華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)連接 GaussDB 有哪些黑科技？ 混合負(fù)載高性能與彈性擴(kuò)展 混合負(fù)載高性能與彈性擴(kuò)展 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫(kù)的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。來(lái)自：專題![]()
行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異 上圖中，左上為行存表，右上為行存表在硬盤(pán)上的存儲(chǔ)方式。左下為列存表，右下為列存表在硬盤(pán)上的存儲(chǔ)方式。 行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn)： 一般情況下，如果表的字段比較多（大寬表），查詢中涉及到的列不多的情況下，適合列存儲(chǔ)。如果表的字段個(gè)數(shù)比較少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲(chǔ)比較好。來(lái)自：專題![]()
lock”的問(wèn)題而阻塞DML或DDL后，由于無(wú)法確定各個(gè)會(huì)話之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，只能重啟實(shí)例，增加了解決問(wèn)題的成本，對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生了較大影響。 在業(yè)務(wù)場(chǎng)景較復(fù)雜的情況下，一旦涉及對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)的互斥操作（如DDL、LOCK TABLE等），會(huì)頻繁發(fā)生操作的會(huì)話被其他會(huì)話阻塞的問(wèn)題，給用戶帶來(lái)很大的困擾。來(lái)自：專題![]()
Perl/PHP/Python），成為WEB開(kāi)發(fā)的高效解決方案。 免費(fèi)領(lǐng)取mysql數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)有哪些？ 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)具有高性能、高擴(kuò)展、一致性、易操作等特點(diǎn)，為企業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)應(yīng)用提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支撐。 用更低的成本，享更多的服務(wù) 用更低的成本，享更多的服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for來(lái)自：專題![]()
任務(wù)只能選擇實(shí)例中的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象進(jìn)行同步，支持庫(kù)名映射。 · 庫(kù)級(jí)同步：將源數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有對(duì)象全部同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 · 表級(jí)同步：將自定義選擇的表對(duì)象同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 說(shuō)明： 若選擇表級(jí)同步時(shí)，由于選擇的表可能與數(shù)據(jù)庫(kù)的其他對(duì)象存在依賴關(guān)系，若所依賴的對(duì)象沒(méi)有被同時(shí)選擇來(lái)自：百科![]()
實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展，非常適合IoT的高并發(fā)寫(xiě)入的場(chǎng)景。文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢(shì)：1.寫(xiě)性能：文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的高性能寫(xiě)入，基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求；2.高性能和擴(kuò)展性：來(lái)自：百科![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看來(lái)自：百科![]()
所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用到的所有信息，明確信息來(lái)源，方式，數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容。 2. 處理需求 把用戶用業(yè)務(wù)語(yǔ)言描述的需求轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者開(kāi)發(fā)人員能夠理解的設(shè)計(jì)需求。所以要描述數(shù)據(jù)處理的操作功能。操作的先后次序，操作的執(zhí)行頻率，場(chǎng)合，操作和數(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)間來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分，數(shù)據(jù)庫(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合，是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一個(gè)顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)。來(lái)自：百科![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看來(lái)自：百科![]()
支持內(nèi)嵌文檔：內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用，降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性，靈活的schema支持，方便快速開(kāi)發(fā)迭代。 輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)峰值壓力：云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL兼容MongoDB引擎，基于分片構(gòu)建的集群支持TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 IoT 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL兼容Ca來(lái)自：百科
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