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- 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪(fǎng)問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析：針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮：增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢(xún)分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在來(lái)自：百科的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián)，反映客觀(guān)事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫(kù)能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線(xiàn)交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)來(lái)自：百科
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什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪(fǎng)問(wèn)的在線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的離線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)頻率來(lái)自：百科的名稱(chēng)進(jìn)行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)庫(kù)的操作或源庫(kù)遷移對(duì)象變化的情況，請(qǐng)務(wù)必在選擇遷移對(duì)象前單擊右上角的，以確保待選擇的對(duì)象為最新源數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。 說(shuō)明： · 若所選的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行遷移時(shí)，由于視圖、表等對(duì)象可能與其他數(shù)據(jù)庫(kù)的視圖、表存在依賴(lài)關(guān)系，若所依賴(lài)的視圖或表未遷移，則會(huì)導(dǎo)致遷移失敗。建議您在遷移之前進(jìn)行確認(rèn)。來(lái)自：百科
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ndCL。 課程大綱 第1章 AscendCL實(shí)戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開(kāi)發(fā)與調(diào)測(cè)（上） 第2章 AscendCL實(shí)戰(zhàn)：推理應(yīng)用的開(kāi)發(fā)與調(diào)測(cè)（下） 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
接受存儲(chǔ)層返回的數(shù)據(jù)結(jié)果。 元數(shù)據(jù)區(qū)域：元數(shù)據(jù)區(qū)域負(fù)責(zé)存儲(chǔ)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的所有元數(shù)據(jù)信息。 2）多模式 數(shù)據(jù)庫(kù)多模型多模型意味著同一數(shù)據(jù)庫(kù)支持多個(gè)存儲(chǔ)引擎，它們可以同時(shí)滿(mǎn)足應(yīng)用程序中結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理要求。 一般而言，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)專(zhuān)門(mén)指表單類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。典型來(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![]()
數(shù)據(jù)的密鑰相同。 對(duì)稱(chēng)加密的優(yōu)點(diǎn)是加密和解密的效率通常更高。缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)發(fā)送方和數(shù)據(jù)接收方需要協(xié)商并共享同一密鑰，并確保密鑰不會(huì)泄露給其他人。另外，對(duì)于具有數(shù)據(jù)交換需求的多個(gè)個(gè)人，需要在每對(duì)之間分配和維護(hù)密鑰。這個(gè)成本基本上是不能接受的。 非對(duì)稱(chēng)加密非對(duì)稱(chēng)加密意味著用于加密數(shù)據(jù)的密來(lái)自：百科![]()
DDS 提供二級(jí)索引功能滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)查詢(xún)的需求，利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì)： 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。 高性能和擴(kuò)展性：對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持，同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展，靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來(lái)自：百科![]()
TDengine的免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)還有什么亮點(diǎn) 與標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)不同，TDengine 還提供一種訂閱功能。應(yīng)用程序可以訂 閱數(shù)據(jù)庫(kù)某張表或超級(jí)表的內(nèi)容，一旦該表有新的記錄，應(yīng)用將立即得到通知。同一 個(gè)表可以被多個(gè)應(yīng)用訂閱。與流行的消息中間件 Kafka 一樣，訂閱采取的是 pull 而來(lái)自：專(zhuān)題![]()
可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生一份時(shí)間水平一致的快照數(shù)據(jù)，具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析價(jià)值，過(guò)程中的數(shù)據(jù)變化不會(huì)體現(xiàn)在導(dǎo)出數(shù)據(jù)中。 說(shuō)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(chǎng)景下的數(shù)據(jù)同步效率，但PostgreSQL的快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史數(shù)據(jù)不能被回收，可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫(kù)磁盤(pán)空間充足的情況下使用該方式。來(lái)自：百科![]()
容納更多的行，進(jìn)而減少磁盤(pán)IO，更有效的利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用的列盡量放到一個(gè)表中，避免過(guò)多的關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段，否則修改列的類(lèi)型會(huì)導(dǎo)致鎖表，修改一個(gè)字段類(lèi)型的成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)圖片、文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)精選推薦來(lái)自：專(zhuān)題![]()
上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類(lèi)不同知識(shí)表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號(hào)化的知識(shí)；促使KG能利用LLM參數(shù)化的概率知識(shí)。從現(xiàn)有落地案例來(lái)看，大模型對(duì)知識(shí)的抽象程度高，泛化能力強(qiáng)，用戶(hù)開(kāi)箱即用，體驗(yàn)更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用戶(hù)更新知識(shí)的成本也較低，往知識(shí)庫(kù)加文檔即來(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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模來(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 更來(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![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸的成本。 搭配數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡(jiǎn)稱(chēng)DRS），支持從自建庫(kù)或者其它云數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB到DDS的實(shí)時(shí)遷移的能力。降低了數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸的成本。 擴(kuò)容存儲(chǔ)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
同時(shí)對(duì)3個(gè)子賽題進(jìn)行解讀、引導(dǎo)和答疑。 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科![]()
開(kāi)源生態(tài)：通過(guò)增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后，用戶(hù)可以在數(shù)據(jù)湖探索的租戶(hù)獨(dú)享隊(duì)列中訪(fǎng)問(wèn)所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 數(shù)據(jù)湖探索應(yīng)用場(chǎng)景 車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強(qiáng)大的分析挖掘能力，來(lái)自：專(zhuān)題
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