Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 大數據的前景 內容精選 換一換
-
來自：百科華為云計算 云知識 數據庫技術的發(fā)展歷程 數據庫技術的發(fā)展歷程 時間：2021-05-20 15:57:30 數據庫 數據系統(tǒng) 數據管理 數據管理是指對數據進行分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護，是數據處理的中心問題。數據管理在應用需求推動下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎，發(fā)展為三個階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數據庫系統(tǒng)。來自：百科
- 大數據的前景 相關內容
-
是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會有故障的假設進行設計的，是基于 任何單臺計算機都無足夠能力處理海量數據的假設進行設計的，因此 TDengine 從研 發(fā)的第一天起，就是按照分布式高可靠架構進行設計的，是完全去中心化的 TDengine的免費時序數據庫如何保證高效性 TDengine 對每個數據采集點單獨建來自：專題
- 大數據的前景 更多內容
-
![]()
可以在業(yè)務運行時產生一份時間水平一致的快照數據，具有業(yè)務數據分析價值，過程中的數據變化不會體現在導出數據中。 說明：全量階段使用快照模式導出能夠有效提升全量+增量場景下的數據同步效率，但PostgreSQL的快照機制會使導出期間數據庫的歷史數據不能被回收，可能有空間膨脹的現象。建議在全量或增量數據量大且源庫磁盤空間充足的情況下使用該方式。來自：百科![]()
容納更多的行，進而減少磁盤IO，更有效的利用緩存。 · 經常一起使用的列盡量放到一個表中，避免過多的關聯操作。 · 禁止在表中建立預留字段，否則修改列的類型會導致鎖表，修改一個字段類型的成本要高于增加一個字段。 · 禁止在數據庫中存儲圖片、文件等大的二進制數據。 云數據庫免費精選推薦來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數據庫需求分析階段的數據字典 數據庫需求分析階段的數據字典 時間：2021-06-02 10:01:20 數據庫 在數據庫設計的需求分析階段，要求輸出數據字典。這里的數據字典是進行需求分析階段，數據收集和數據分析所獲得的成果。而不是某個數據庫產品中的DD（Data Dictionary）。來自：百科![]()
云知識 為什么說大數據的發(fā)展是需求驅動的 為什么說大數據的發(fā)展是需求驅動的 時間：2021-05-24 09:15:11 大數據 大數據的技術發(fā)展是由社會進步過程中，不斷變化的需求而驅動的。 互聯網的發(fā)展，讓人們需要對海量的非結構化數據進行分布式存儲，并行計算。所以大數據進入了1.0時代。來自：百科![]()
的名稱進行保存。如果有切換源數據庫的操作或源庫遷移對象變化的情況，請務必在選擇遷移對象前單擊右上角的，以確保待選擇的對象為最新源數據庫對象。 說明： · 若所選的數據庫進行遷移時，由于視圖、表等對象可能與其他數據庫的視圖、表存在依賴關系，若所依賴的視圖或表未遷移，則會導致遷移失敗。建議您在遷移之前進行確認。來自：百科![]()
合分析的場景。如何在復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網數據分析服務，可以幫助快速構建可計算的道路模型，形成道路孿生體，再結合物聯網數據分析服務的時空數據處理能力，實現各種時空維度上的計算功能 數據分析的過程包括哪些階段 數據分析的過程包括哪些階段來自：專題![]()
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。 充分數據挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯網數據中挖掘有價值的信息。 提升處理效率 面對IoT設備持續(xù)不斷的數據注入，如何在數據處理的各個環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現）實現最佳處性能。 管理數據質量來自：百科![]()
度，提供有限的服務相關角色用于授權。由于華為云各服務之間存在業(yè)務依賴關系，因此給用戶授予角色時，可能需要一并授予依賴的其他角色，才能正確完成業(yè)務。角色并不能滿足用戶對精細化授權的要求，無法完全達到企業(yè)對權限最小化的安全管控要求。 策略： IAM 最新提供的一種細粒度授權的能力，可以精來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數據庫需求分析的重點 數據庫需求分析的重點 時間：2021-06-02 09:56:38 數據庫 需求分析的重點是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務流”。需求分析過程，切忌想當然，對用戶的想法進行猜想和假設，如果有假設條件或者不清楚的地方一定要和客戶進行確認： 1來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫架構的類別有哪些 數據庫架構的類別有哪些 時間：2021-07-01 08:58:07 數據庫 數據系統(tǒng) 云數據庫 隨著業(yè)務規(guī)模增大，數據庫存儲的數據量和承載的業(yè)務壓力也不斷增加，數據庫的架構需要隨之變化，為上層應用提供穩(wěn)定和高效的數據服務。數據庫架構按照主機來自：百科![]()
對于數據庫用戶來說是透明的，沒有感覺的； 采用加密存儲，加密運算在服務器端運行，在一定程度上會加重服務器的負載。 2.DBMS外層加密 開發(fā)專門的加解密工具，或者定義加解密方法； 可以控制加密對象粒度，到表或者字段級別進行加解密； 用戶只需要關注敏感信息范圍。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
華為云計算 云知識 CBR云備份服務：守護您的數據 CBR云備份服務：守護您的數據 時間：2020-12-15 16:55:42 CBR云備份服務提供了云上資源備份、混合云備份的能力，并支持備份共享、跨區(qū)域復制等多種競爭性特性，最大限度保障您的數據的安全性和正確性，確保業(yè)務安全。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬大數據的典型配置方案 華為鯤鵬大數據的典型配置方案 時間：2021-05-24 09:41:03 大數據 華為鯤鵬大數據的典型配置方案如下圖所示，包含實時流處理、全文檢索、離線分析/數據挖掘、冷數據存儲等流程。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡來自：百科![]()
于它的體積小、速度快、成本低、最重要的是開放源碼，所以中小型的公司都喜歡使用它作為網站數據庫。 MySQL數據庫的優(yōu)點： （1）MySQL數據庫是用C和C++語言編寫的，并且使用了多種編輯器進行測試，以保證源碼的可移植性 （2）支持多個操作系統(tǒng)例如：Windows、Linux、Mac來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計的目標是什么 數據庫設計的目標是什么 時間：2021-06-02 09:39:43 數據庫 數據庫設計的目標，是為用戶和各種應用系統(tǒng)提供一個信息基礎設施和高效的運行環(huán)境。 高效的運行環(huán)境包括： 數據庫數據的存取效率； 數據庫存儲空間的利用率； 數據庫系統(tǒng)運行管理的效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計需求分析的要求 數據庫設計需求分析的要求 時間：2021-06-02 09:51:13 數據庫 在做數據庫設計的需求分析時，需要： 1. 了解現有系統(tǒng)的運行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠實現目標的基礎數據及相關的業(yè)務流程。 文中課程來自：百科![]()
提供了多種認證鑒權方式、精細化的流量控制、嚴格的訪問控制等安全防護措施。 如果您想進一步了解服務集成的業(yè)務使用流程，請參見服務集成業(yè)務使用介紹。 消息集成 ROMA Connect的消息集成（MQS），基于統(tǒng)一的消息接入機制，提供跨網絡訪問的安全、標準化消息通道。 l 兼容社區(qū)版Kafka的API，具備原生Kafka的所有消息處理特性。來自：百科
