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引起沖突。 相同的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象名稱可以應(yīng)用在同一數(shù)據(jù)庫(kù)的不同Schema中,而沒有沖突。 創(chuàng)建和管理表 創(chuàng)建表時(shí)可以定義表的列及數(shù)據(jù)類型、表約束、表分布、表存儲(chǔ)格式、分區(qū)表定義。 選擇表存儲(chǔ)模型 GaussDB (DWS)支持行列混合存儲(chǔ)。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)表時(shí),可以選擇表的存儲(chǔ)格式為行存儲(chǔ)或列存儲(chǔ)。來自:專題根據(jù)業(yè)務(wù)情況增加節(jié)點(diǎn),擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析性能。 擴(kuò)容后性能線性提升:容量和性能隨集群規(guī)模線性提升,線性比0.8。 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù):擴(kuò)容過程中支持數(shù)據(jù)增、刪、改、查,及DDL操作(Drop/Truncate/Alter table),表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù),擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知。來自:百科
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OpenStack的設(shè)計(jì)理念 OpenStack的設(shè)計(jì)理念 時(shí)間:2021-02-08 20:20:49 云計(jì)算 OpenStack在當(dāng)前的開源云計(jì)算系統(tǒng)領(lǐng)域非常流行,之所以如此風(fēng)靡,與其設(shè)計(jì)理念密不可分。下面,我們就來了解一下OpenStack所秉持的設(shè)計(jì)理念,共三個(gè)方面:開放、靈活、可擴(kuò)展。來自:百科近日,中關(guān)村云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布了備受業(yè)界關(guān)注的《2022年中國(guó)云計(jì)算生態(tài)藍(lán)皮書》(以下簡(jiǎn)稱“《藍(lán)皮書》”),數(shù)碼大方成功入選《藍(lán)皮書》優(yōu)秀案例代表企業(yè),并憑借在工業(yè)軟件云生態(tài)領(lǐng)域的積極探索和應(yīng)用創(chuàng)新,入選“2022年中國(guó)云生態(tài)百?gòu)?qiáng)企業(yè)榜”。(以下簡(jiǎn)稱“榜單”) 《藍(lán)皮書》是由中關(guān)村云計(jì)來自:云商店
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GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn): 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù):IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及A來自:百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-08 10:14:51 HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫(kù)初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)概述 第2章來自:百科通過挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值,幫助用戶實(shí)現(xiàn)既定的商業(yè)目標(biāo)。 數(shù)據(jù)儀表盤 數(shù)據(jù)儀表盤是一種用來顯示企業(yè)的當(dāng)前關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)的數(shù)據(jù)可視化工具。儀表盤通常會(huì)把多個(gè)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)和相關(guān)圖表匯總到一塊展示,是一種向經(jīng)營(yíng)決策者快速傳遞當(dāng)前經(jīng)營(yíng)狀況的有效手段。通常情況下,儀表盤上圖表使用的數(shù)據(jù)來自:百科現(xiàn)全市教育數(shù)據(jù)的采集,采用國(guó)際領(lǐng)先的評(píng)價(jià)體系,提供教、學(xué)、管各類主題分析;縱向?qū)崿F(xiàn)市、縣區(qū)、學(xué)校三級(jí)數(shù)據(jù)的上傳下達(dá),進(jìn)一步現(xiàn)實(shí)教育決策輔助;橫向?qū)崿F(xiàn)與政務(wù)網(wǎng)之間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交換與服務(wù)流程重組,將教育服務(wù)最終納入全市惠民工程體系中去。 第五:建設(shè)互動(dòng)課堂和電子班牌應(yīng)用試點(diǎn)示范,提升校園整體信息化素質(zhì)和整體形象。來自:云商店華為云計(jì)算 云知識(shí) 云遷移方案設(shè)計(jì) 云遷移方案設(shè)計(jì) 時(shí)間:2021-01-29 09:34:40 云+AI+5G+IoT時(shí)代,要實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)業(yè)的落地,需要多元新架構(gòu)。體現(xiàn)在多樣算力,多形粒度,多維加速和多級(jí)調(diào)度。為什么呢,因?yàn)樾袠I(yè)越來越豐富、數(shù)據(jù)量越來越大、業(yè)務(wù)種類越來越多,這些都催來自:百科上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自: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),滿足各種用戶的應(yīng)用需求。 文中課程來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的要求 時(shí)間:2021-06-02 09:42:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)一定要設(shè)定有時(shí)間范圍,無條件的目標(biāo)會(huì)導(dǎo)致范圍過大而失??; 合理的制定數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的目標(biāo)是非常有挑戰(zhàn)性的事情。目標(biāo)過高過大,會(huì)導(dǎo)致無法實(shí)現(xiàn)。目標(biāo)過小又無法讓客戶接受;來自:百科性,基于MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)來自:百科
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