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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，發(fā)展為三個(gè)階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。來自：百科云知識 SQL的數(shù)據(jù)限制功能有哪些 SQL的數(shù)據(jù)限制功能有哪些 時(shí)間：2021-07-02 10:49:49 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL) 數(shù)據(jù)限制功能包括兩個(gè)獨(dú)立的子句，LIMIT子句和OFFSET子句。 LIMIT子句允許限制查詢返回的行。 可以來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)分片的作用列舉 數(shù)據(jù)分片的作用列舉 時(shí)間：2021-05-31 16:18:21 數(shù)據(jù)庫 一個(gè)社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展路線通常如下圖所示。 在初始階段，所有的數(shù)據(jù)都放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫里。而隨著規(guī)模越來越大，可以用數(shù)據(jù)分片來解決數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展的瓶頸。 小規(guī)模(<500Q來自：百科![]()
此服務(wù)開發(fā)自己的加密應(yīng)用。數(shù)據(jù)加密技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)如下： 第一，數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)的安全性。一般來說，當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置的時(shí)候可以說是較為脆弱的，而這時(shí)候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù)，既能夠讓所移動(dòng)的數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全的保障，不會(huì)因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。 第二，來自：百科![]()
上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號化的知識；促使KG能利用LLM參數(shù)化的概率知識。從現(xiàn)有落地案例來看，大模型對知識的抽象程度高，泛化能力強(qiáng)，用戶開箱即用，體驗(yàn)更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用戶更新知識的成本也較低，往知識庫加文檔即來自：百科![]()
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(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量來自：百科![]()
市治理的積極性，讓平臺成為傳遞市民需求的“傳感器”和政策制定的“催化劑”。 在原有熱線的訴求登記、受理、分撥以及反饋平臺基礎(chǔ)上，華為云加入了大數(shù)據(jù)、NLP以及知識圖譜等新技術(shù)。 華為云EI語義團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)解決方案中的語義挖掘，貢獻(xiàn)了話題挖掘、責(zé)任主體挖掘、情緒識別、處置措施挖掘等數(shù)十來自：百科![]()
是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會(huì)有故障的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，是基于 任何單臺計(jì)算機(jī)都無足夠能力處理海量數(shù)據(jù)的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)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(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，是完全去中心化的 TDengine的免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫如何保證高效性 TDengine 對每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建來自：專題![]()
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(jìn)而減少磁盤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，否則修改列的類型會(huì)導(dǎo)致鎖表，修改一個(gè)字段類型的成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫中存儲圖片、文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)精選推薦來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析階段，要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里的數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段，數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得的成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中的DD（Data Dictionary）。來自：百科![]()
云知識 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 時(shí)間：2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展是由社會(huì)進(jìn)步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動(dòng)的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲，并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時(shí)代。來自：百科![]()
的名稱進(jìn)行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)庫的操作或源庫遷移對象變化的情況，請務(wù)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(shù)據(jù)庫對象。 說明： · 若所選的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行遷移時(shí)，由于視圖、表等對象可能與其他數(shù)據(jù)庫的視圖、表存在依賴關(guān)系，若所依賴的視圖或表未遷移，則會(huì)導(dǎo)致遷移失敗。建議您在遷移之前進(jìn)行確認(rèn)。來自：百科![]()
合分析的場景。如何在復(fù)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(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，可以幫助快速構(gòu)建可計(jì)算的道路模型，形成道路孿生體，再結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)的時(shí)空數(shù)據(jù)處理能力，實(shí)現(xiàn)各種時(shí)空維度上的計(jì)算功能 數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些階段 數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些階段來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 時(shí)間：2021-05-24 09:41:03 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案如下圖所示，包含實(shí)時(shí)流處理、全文檢索、離線分析/數(shù)據(jù)挖掘、冷數(shù)據(jù)存儲等流程。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡來自：百科![]()
度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán)。由于華為云各服務(wù)之間存在業(yè)務(wù)依賴關(guān)系，因此給用戶授予角色時(shí)，可能需要一并授予依賴的其他角色，才能正確完成業(yè)務(wù)。角色并不能滿足用戶對精細(xì)化授權(quán)的要求，無法完全達(dá)到企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫 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”。需求分析過程，切忌想當(dāng)然，對用戶的想法進(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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 時(shí)間：2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫存儲的數(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)庫架構(gòu)按照主機(jī)來自：百科![]()
對于數(shù)據(jù)庫用戶來說是透明的，沒有感覺的； 采用加密存儲，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(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)院來自：百科
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