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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間:2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理,為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難,也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒(méi)做好,會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)管理和運(yùn)行管理:數(shù)據(jù)庫(kù)在建立、運(yùn)用和維護(hù)時(shí)由數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)統(tǒng)一管理和控制,以保證事務(wù)的正確運(yùn)行,保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性、多用戶對(duì)數(shù)據(jù)的并發(fā)使用及發(fā)生故障后的系統(tǒng)恢復(fù); 5.數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和維護(hù)功能:包括數(shù)據(jù)庫(kù)初始數(shù)據(jù)的輸入和轉(zhuǎn)換功能,數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)儲(chǔ)、恢復(fù)功能,數(shù)據(jù)庫(kù)的重組織功能和性能監(jiān)視、來(lái)自:百科
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ff)的相關(guān)信息,如登入登出時(shí)間,連接方式及參數(shù)信息,登入途徑等。 2.用戶與管理員審計(jì):針對(duì)用戶和管理員執(zhí)行的活動(dòng)進(jìn)行分析和報(bào)告。 3.安全活動(dòng)監(jiān)控:記錄數(shù)據(jù)庫(kù)中任何未授權(quán)或者可疑的活動(dòng)生成審計(jì)報(bào)告。 4.漏洞與威脅審計(jì):發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)可能存在的漏洞,以及想要利用這些漏洞的“用戶”。來(lái)自:百科推流質(zhì)量直接決定了觀眾觀看直播的體驗(yàn),您可以在 視頻直播 控制臺(tái)查看到單條直播流的推流幀率、碼率的指標(biāo),正常的直播流幀率為平滑的直線,質(zhì)量差的直播流幀率上下波動(dòng)大。直播流的推流質(zhì)量差主要是由于推流所在地與推流節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)情況不穩(wěn)定,或者是推流設(shè)備質(zhì)量差導(dǎo)致的。因此,需要保證推流所在地的網(wǎng)絡(luò)情況良好,以及使用合格的推流設(shè)備進(jìn)行推流。來(lái)自:專題
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支持內(nèi)嵌文檔:內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用,降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性,靈活的schema支持,方便快速開(kāi)發(fā)迭代。 輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)峰值壓力: 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL兼容MongoDB引擎,基于分片構(gòu)建的集群支持TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 IoT 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL兼容Ca來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)上云數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì) 企業(yè)上云數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-01 18:40:53 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 選擇云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS,您可以快速搭建穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),對(duì)比自建數(shù)據(jù)庫(kù),優(yōu)勢(shì)如下: 成本 自購(gòu)服務(wù)器搭建數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù): 需購(gòu)買數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、內(nèi)網(wǎng)交換機(jī),支付硬件后續(xù)消耗費(fèi)用、機(jī)房托管等費(fèi)用;來(lái)自:百科遷移到與您的GaussDB實(shí)例在同一子網(wǎng),使用內(nèi)網(wǎng)連接。 華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)連接 第一彈: 數(shù)據(jù)實(shí)例 的連接 GaussDB是華為公司傾力打造的自研企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持優(yōu)異的分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)特性。來(lái)自:專題能來(lái)提供服務(wù)。盡管SQL數(shù)據(jù)庫(kù)有很大的擴(kuò)展空間,但最終肯定會(huì)達(dá)到垂直擴(kuò)展的上限。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是水平擴(kuò)展的。 非關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是自然分布的,并且NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展可以通過(guò)向資源池中添加更多的普通數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器(節(jié)點(diǎn))來(lái)分擔(dān)負(fù)載。 3.對(duì)事務(wù)的支持是不同的。 如果數(shù)據(jù)操作需要高事來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時(shí)間:2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指,在用戶確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上,以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行效率,業(yè)務(wù)操作效率,前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過(guò)程的具體細(xì)節(jié)。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間:2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo),是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運(yùn)行環(huán)境。 高效的運(yùn)行環(huán)境包括: 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的存取效率; 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間的利用率; 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的類別有哪些 時(shí)間:2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大,數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)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(kù)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(kù)架構(gòu)按照主機(jī)數(shù)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間:2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí),需要: 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況; 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求; 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來(lái)自:百科存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 1、永久存儲(chǔ):數(shù)據(jù)庫(kù)是長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)、有組織的、可共享的大量數(shù)據(jù)的集合。 2、有組織:按一定的數(shù)據(jù)模型組織,描述和儲(chǔ)存。按照模型存儲(chǔ)可以讓數(shù)據(jù)具有較小的冗余度,較高的數(shù)據(jù)獨(dú)立型和易擴(kuò)展性。 3、可共享:為各種用戶共享使用,而不是某個(gè)用戶所專有。 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(lái)自:百科Perl/PHP/Python),成為WEB開(kāi)發(fā)的高效解決方案。 免費(fèi)領(lǐng)取mysql數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)有哪些? 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)具有高性能、高擴(kuò)展、一致性、易操作等特點(diǎn),為企業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)應(yīng)用提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支撐。 用更低的成本,享更多的服務(wù) 用更低的成本,享更多的服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for來(lái)自:專題成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景:PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景:流水審計(jì),設(shè)備歷史能耗分析,軌跡回放,車輛駕駛行為分析,精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為 日志分析 的典型場(chǎng)景:學(xué)習(xí)習(xí)慣分析,運(yùn)營(yíng)日志分析,系統(tǒng)操作日志分析查詢等來(lái)自:專題
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