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- 數(shù)據(jù)聚合 內(nèi)容精選 換一換
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云知數(shù)引流電商平臺(tái)，通過(guò)建立新數(shù)據(jù)鏈路，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)訂單精準(zhǔn)歸因，幫助商家建立精準(zhǔn)用戶模型，提高轉(zhuǎn)化效果與消耗能力；依托覆蓋資源多、投放效果明顯、鏈路穩(wěn)定、精準(zhǔn)高效歸因、效果數(shù)據(jù)監(jiān)控、智能巡檢六大核心優(yōu)勢(shì)，為客戶提供更有價(jià)值的廣告投放數(shù)據(jù)服務(wù)。 覆蓋資源多、投放效果明顯、鏈路穩(wěn)定、精準(zhǔn)高效歸因、效果數(shù)據(jù)監(jiān)控、智能巡檢來(lái)自：其他布列，這種方式是為了避免數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)重分布，降低IO的開銷從而提升關(guān)聯(lián)操作和聚合操作的性能。 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 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí) 本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)管理工作的主要內(nèi)容：備份方式、安全管理措施、什么是性能管理；數(shù)據(jù)庫(kù)的重要基本概念（實(shí)例、來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)聚合 相關(guān)內(nèi)容
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自主可控 TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)——高效處理：百億數(shù)據(jù)聚合查詢，秒級(jí)返回 TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)——產(chǎn)品力 TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)TDengine 還帶有內(nèi)建的緩存、流式計(jì)算、數(shù)據(jù)訂閱等系統(tǒng)功能，能大幅減少研發(fā)來(lái)自：專題時(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)的查詢和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量大，在不同層級(jí)上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)聚合 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫SQL語(yǔ)句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運(yùn)維難度劇增；來(lái)自：百科![]()
建議搭配使用： 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS+數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS+數(shù)據(jù)湖探索 DLI +IoT平臺(tái)+對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 圖1 IoT設(shè)備監(jiān)控 消息日志類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢 應(yīng)用場(chǎng)景： 消息數(shù)據(jù)、報(bào)表數(shù)據(jù)、推薦類數(shù)據(jù)、風(fēng)控類數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的KeyValue數(shù)據(jù)均可以存儲(chǔ)和查詢。 優(yōu)勢(shì)：來(lái)自：百科![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析來(lái)自：專題![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會(huì)出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲(chǔ)在DB0上的主備實(shí)例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)）對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（DLI）中數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫(kù)為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫(kù)是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來(lái)自：百科![]()
系列監(jiān)控數(shù)據(jù)，幫助用戶了解特定時(shí)間內(nèi)該監(jiān)控指標(biāo)的變化。 聚合 聚合是 云監(jiān)控服務(wù) 在特定周期內(nèi)對(duì)各服務(wù)上報(bào)的原始采樣數(shù)據(jù)采取平均值、最大值、最小值、求和值、方差值計(jì)算的過(guò)程。這個(gè)計(jì)算的周期又叫做聚合周期，目前 云監(jiān)控 服務(wù)支持5分鐘、20分鐘、1小時(shí)、4小時(shí)、24小時(shí)共五種聚合周期。 監(jiān)控面板來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將OBS上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自：百科![]()
相同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 mysql云數(shù)據(jù)庫(kù)必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS支持以下引擎：MySQL，PostgreSQL，SQL來(lái)自：專題![]()
準(zhǔn)、最懂你的智能氣象服務(wù)應(yīng)用。最美天氣每月的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)請(qǐng)求高達(dá)1W QPS以上(每秒的請(qǐng)求數(shù)),針對(duì)用戶實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)天氣數(shù)據(jù)查詢,華為云 CDN 利用智能調(diào)度算法,結(jié)合全球精準(zhǔn)的IP庫(kù),有效地將用戶請(qǐng)求調(diào)度到最優(yōu)的服務(wù)節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)天氣數(shù)據(jù)內(nèi)容的快速響應(yīng),讓用戶實(shí)時(shí)查詢到最新天氣情況。 在堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座上來(lái)自：百科![]()
的共同進(jìn)步 了解詳情 數(shù)據(jù)安全解決方案框架 方案介紹 圍繞數(shù)據(jù)安全全生命周期，包括數(shù)據(jù)采集安全、數(shù)據(jù)傳輸安全、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全、數(shù)據(jù)使用安全、數(shù)據(jù)交換安全、數(shù)據(jù)銷毀安全等，提供一站式可視、可控、可溯的數(shù)據(jù)安全解決方案 全面覆蓋 覆蓋云上數(shù)據(jù)安全全生命周期 降本增效 降低企業(yè)防護(hù)成本，增加效能來(lái)自：專題![]()
查看詳情 數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL常見故障排除 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS for MySQL數(shù)據(jù)備份 查看詳情 連接云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 的幾種方式 查看詳情 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 查看詳情 什么是免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB來(lái)自：專題![]()
Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS 和云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶選擇。 提供多種規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 E CS 、云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS和云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶選擇。 高可用 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS部署在多個(gè)可用區(qū)，具備跨可用區(qū)故障容災(zāi)的能力。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù) 時(shí)間：2020-12-24 10:31:31 元數(shù)據(jù)（Metadata）是用來(lái)定義數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。主要是描述數(shù)據(jù)自身信息，包含源、大小、格式或其它數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)庫(kù)字段中，元數(shù)據(jù)用于詮釋數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)湖探索（DLI）創(chuàng)建表時(shí)，會(huì)定義元數(shù)據(jù)，由列名、類型、列描述三列組成。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務(wù)的符號(hào)記錄，可以是數(shù)字，也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等，有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫(kù)是存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來(lái)自：百科![]()
插值、降精度、聚合強(qiáng)大分析能力，10:1高壓縮比，成本更低。 時(shí)空大數(shù)據(jù)：集成地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，幫助物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)和分析海量時(shí)空(spatio-temporal)數(shù)據(jù)，提供軌跡查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能，超越傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫(kù)功能。 存儲(chǔ)來(lái)自：百科![]()
密。 在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 1.登錄ModelArts管理控制臺(tái)，選擇數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集。 2.單擊創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 3.選擇數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)來(lái)源以及導(dǎo)入路徑。 4.單擊提交，完成數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)的數(shù)據(jù)接入： 1.從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 2.從本地上傳數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。來(lái)自：專題
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