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  • 垂直分表和水平分表 內(nèi)容精選 換一換
  • 管用戶的邊緣節(jié)點(diǎn),提供將云上應(yīng)用延伸到邊緣的能力,聯(lián)動(dòng)邊緣云端的數(shù)據(jù),滿足客戶對(duì)邊緣計(jì)算資源的遠(yuǎn)程管控、數(shù)據(jù)處理、分析決策、智能化的訴求,同時(shí),在云端提供統(tǒng)一的設(shè)備/應(yīng)用監(jiān)控、日志采集等運(yùn)維能力,為企業(yè)提供完整的邊緣云協(xié)同的一體化服務(wù)的邊緣計(jì)算解決方案。 多云容器平臺(tái)(Multi-Cloud
    來(lái)自:百科
    通過(guò)world域名,為人們提供擁抱世界、連接世界的渠道 英文.xyz 適用多行業(yè)、極具個(gè)性創(chuàng)意的域名 英文.zone 適用于戲劇、街舞等領(lǐng)域性非常強(qiáng)的在線論壇博客 英文.中國(guó) 全球互聯(lián)網(wǎng)上代中國(guó)的純中文頂級(jí)域名 英文.中文網(wǎng) 一款中文新通用頂級(jí)域名,賦予企業(yè)本地商業(yè)化特征 英文
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • 垂直分表和水平分表 相關(guān)內(nèi)容
  • 地理解利用自己的數(shù)據(jù)。2. 權(quán)限控制:支持列級(jí)別行級(jí)別的數(shù)據(jù)權(quán)限控制,以及報(bào)、建模的權(quán)限控制,這可以保證數(shù)據(jù)的安全性,防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)使用。3. 分析報(bào):支持柱圖、線圖、餅圖、雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖、詞云等多種展現(xiàn)形式,支持地圖顯示,支持普通、交叉、中國(guó)式復(fù)雜報(bào),支持篩
    來(lái)自:專(zhuān)題
    智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域不同場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的支撐,支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域不同場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • 垂直分表和水平分表 更多內(nèi)容
  • 然而,當(dāng)這個(gè)架構(gòu)分層發(fā)展到一定階段,弊端逐步顯現(xiàn)。隨著企業(yè)信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn),企業(yè)IT系統(tǒng)的使用者維護(hù)者逐漸發(fā)現(xiàn),分層架構(gòu)體系存在著諸多弊端: 1、軟硬件開(kāi)發(fā)態(tài)解耦,但部署運(yùn)行態(tài)并未解耦。 2、生態(tài)鏈大繁榮的同時(shí),硬件異構(gòu)多廠家管理集成復(fù)雜度越來(lái)越高。 3、企業(yè)信息化的重心
    來(lái)自:百科
    快速部署ELB,實(shí)時(shí)生效,支持多種協(xié)議、多種調(diào)度算法可選,用戶可以高效地管理調(diào)整分發(fā)策略。 增強(qiáng)型負(fù)載均衡算法,支持以下三種調(diào)度算法: 加權(quán)輪詢算法:根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重,按順序依次將請(qǐng)求分發(fā)給不同的服務(wù)器。它用相應(yīng)的權(quán)重示服務(wù)器的處理性能,按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請(qǐng)求分配給各服務(wù)器
    來(lái)自:百科
    永洪BI通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào),可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)變更報(bào)等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢(shì)邏輯等,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘。 永洪BI通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào),可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)變更報(bào)等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    自定義字段過(guò)濾器。權(quán)限控制方面,它支持列級(jí)別行級(jí)別的數(shù)據(jù)權(quán)限控制,可以靈活地控制報(bào)建模的權(quán)限。 在分析報(bào)方面,永洪BI-小微企業(yè)永久版(H CS 版)提供了多種展現(xiàn)形式,包括柱圖、線圖、餅圖、雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖、詞云等。它還支持地圖顯示普通、交叉、中國(guó)式復(fù)雜報(bào)等多種報(bào)表
    來(lái)自:專(zhuān)題
    企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)集成架構(gòu)發(fā)展歷程 時(shí)間:2021-04-21 20:11:58 容器云 鏡像服務(wù) 鏡像 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分:應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程集成架構(gòu)發(fā)展歷程。 應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn),將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu),最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。
    來(lái)自:百科
    自現(xiàn)在開(kāi)始隨著IoT垂直應(yīng)用商業(yè)的突破,發(fā)展為基于云平臺(tái)、數(shù)據(jù)算法AI在垂直專(zhuān)業(yè)的深入,典型的業(yè)務(wù)有安防、智能交通、工業(yè)4.0、智慧物流、公共服務(wù)設(shè)施。控制點(diǎn)是專(zhuān)業(yè)知識(shí)軟件。 預(yù)計(jì)到2025年開(kāi)始,IoE水平平臺(tái)能力延展,實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián),包括人、流程、數(shù)據(jù)物連接在一起。 物聯(lián)
    來(lái)自:百科
    多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)模式,如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別實(shí)時(shí)識(shí)別模式,靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型,可識(shí)別更多專(zhuān)有詞匯行業(yè)術(shù)語(yǔ),進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1鐘以內(nèi)、不超過(guò)4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的
    來(lái)自:百科
    個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)部按照用戶指定的策略對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的水平分,將按照指定范圍劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)互不重疊的部分(Partition)。 如何查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中所有視圖? 可以使用pg_tables視圖pg_views視圖查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中所有信息視圖。 GAUSS(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)基本操作 管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全
    來(lái)自:專(zhuān)題
    基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化,語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù) 使用工業(yè)界成熟的算法,結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別學(xué)術(shù)界最新研究成果,為企業(yè)提供獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì) 可定制化 針對(duì)客戶的特定場(chǎng)景需求,定制垂直領(lǐng)域的語(yǔ)音識(shí)別模型,識(shí)別效果更精確 支持熱詞 針對(duì)專(zhuān)業(yè)詞匯,支持上傳至熱詞,增加專(zhuān)業(yè)詞匯的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率
    來(lái)自:百科
    一句話識(shí)別 :可以實(shí)現(xiàn)1鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳二進(jìn)制數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過(guò)處理,生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字,支持熱詞定制。 錄音文件識(shí)別:對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別,轉(zhuǎn)寫(xiě)成文字,提供不同領(lǐng)域模型,具備良好的可擴(kuò)展性,支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別率:基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化,識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。
    來(lái)自:百科
    永洪BI通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào),可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)變更報(bào)等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢(shì)邏輯等,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘。 永洪BI通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào),可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)變更報(bào)等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    TDengine 對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建,但應(yīng)用經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間進(jìn)行聚合。為 高效的進(jìn)行聚合操作,TDengine 引入超級(jí)(STable)的概念。超級(jí)用來(lái)代一 特定類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn),它是的集合,包含多張,而且這集合里每張的 Schema 是一樣的。同一類(lèi)型的采集設(shè)備需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    永洪BI可以直接導(dǎo)入細(xì)節(jié)數(shù)據(jù),通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào),可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)變更報(bào)等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢(shì)邏輯等。 永洪BI可以直接導(dǎo)入細(xì)節(jié)數(shù)據(jù),通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào),可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)變更報(bào)等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)的行列中。數(shù)據(jù)可以彼此關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ),并且可以容易地提取數(shù)據(jù)。 相反,非關(guān)系數(shù)據(jù)不適合存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)的行列中,而是按大塊分組在一起。非關(guān)系數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)集中,例如文檔,鍵值對(duì)或圖形結(jié)構(gòu)。您的數(shù)據(jù)及其特征是影響數(shù)據(jù)存儲(chǔ)檢索方法選擇的主要因素。 2.不同的擴(kuò)展方法。
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    TDengine 對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建,但應(yīng)用經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間進(jìn)行聚合。為 高效的進(jìn)行聚合操作,TDengine 引入超級(jí)(STable)的概念。超級(jí)用來(lái)代一 特定類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn),它是的集合,包含多張,而且這集合里每張的 Schema 是一樣的。同一類(lèi)型的采集設(shè)備需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)
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    MySQL)目前支持兩種緩存淘汰策略:LRULFU,這兩種淘汰算法都是改進(jìn)過(guò)的。 改進(jìn)的LFU算法 LFU在實(shí)現(xiàn)上采用unordered_map+list方式實(shí)現(xiàn),訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí),直接從unordered_map通過(guò)key在O(1)時(shí)間內(nèi)獲取到所需數(shù)據(jù)。為了避免數(shù)據(jù)在鏈中頻繁移動(dòng),將鏈按照引用計(jì)數(shù)分成多
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    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、連接、會(huì)話、空間、schema等),以及各數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的使用方法。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 什么是華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 事務(wù)隔離級(jí)別有哪些 事務(wù)具有哪些特征 常見(jiàn)的約束類(lèi)型有哪些
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