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    來自:專題
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    來自:百科
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    來自:專題
    時間:2020-09-03 16:57:20 數(shù)據(jù)庫分析 數(shù)據(jù)庫分析: 應用的數(shù)據(jù)(如:注冊信息)存在關系型數(shù)據(jù)庫中,想對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)進行分析 痛點: •數(shù)據(jù)量日益增多,復雜查詢關系型數(shù)據(jù)庫查不出來 •數(shù)據(jù)分庫分表存在多個關系型數(shù)據(jù)庫中,無法做全量分析 •不想因為分析業(yè)務影響在線業(yè)務
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    來自:專題
    數(shù)據(jù)中心用于對頁面的數(shù)據(jù)源進行集中的配置管理,支持多種數(shù)據(jù)源,如靜態(tài)數(shù)據(jù)(JSON文本或Excel導入)、調(diào)用AstroZero API接口、ROMA API接口和AstroZero報表等。 數(shù)據(jù)源管理:新增關系型數(shù)據(jù)庫或ROMA Connect連接器類型數(shù)據(jù)源。 數(shù)據(jù)集管理:新增
    來自:專題
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    來自:專題
    Z部署,既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性,又具備開源數(shù)據(jù)庫的靈活性。 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品詳情 立即使用 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB產(chǎn)品架構 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB產(chǎn)品架構 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB整體架構自下向上分為存儲層、存儲抽象層和SQL解析層等三層 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB
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    sip協(xié)議效率限制,集群很難勝任大數(shù)據(jù)量場景。 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口為用戶帶來全新產(chǎn)品體驗: 1、更低的使用成本 全量數(shù)據(jù)實時持久化,相比純內(nèi)存架構,硬件成本降低75%~90%。 2、更高的使用率 自研架構fork問題,容量幾乎全部可用。并且可按1GB細粒度
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    組。 數(shù)據(jù)庫 DLI 數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同,它還是DLI管理權限的基礎單元,賦權以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI知道數(shù)據(jù)所在的位置,并指定了數(shù)據(jù)的結構,例如列名稱、數(shù)據(jù)類型和表名稱。數(shù)據(jù)庫是表的邏輯分組。
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    一數(shù)據(jù)標準,加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實現(xiàn)數(shù)字化轉型。 產(chǎn)品架構如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實時數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫實時同步,支持20+異構數(shù)據(jù)源,全向導式配置和管理,支持單表、整庫、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設計 作為數(shù)據(jù)治理的一個核心模塊,承擔數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)
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