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全表覆蓋A1 算法說明：刪除目標表全部數據，再插入當前數據 來源數據量：全量數據 適用場景：無需保留歷史軌跡，只使用最新狀態(tài)數據 2. 更新插入(Upsert)A2 算法說明：本日數據按照主鍵比對后更新數據，新增的數據采用插入的方式增加數據 來源數據量：增量或全量數據 適用場景：無需保留歷史軌跡，只使用最新狀態(tài)數據
管理、數據遷移是數據庫DBA必要掌握的知識，本課程通過視頻+課件的干貨形式，期望通過學習，幫助提升DBA實際技能。華為云培訓服務（收費）華為云數據倉庫培訓服務cid:link_2培訓與認證具備華為GaussDB OLAP數據庫二次開發(fā)和管理能力的高級工程師（華為云數據倉庫高級工程
2 數據遷移方案設計 根據企業(yè)實際數據情況，制定數據遷移方案。 遷移需求調研設計：收集各部門需要的遷移人數和遷移數據量。 數據遷移能力評估方案設計：遷移有效時間、用戶平均數據量、有限時間內完成遷移所需的傳輸速度評估、桌面總帶寬評估。 遷移方案設計。 遷移進度、問題跟進設計。 3
數據如何存儲到數據倉庫服務？
應用程序改造、應用程序設計、數據庫邏輯結構設計或改造。 為未明確認定為“范圍內”的應用系統的改造建議。 實施所需的通信基礎架構和組件。 服務內容 服務內容 服務說明 咨詢與評估 對現有業(yè)務系統進行評估和分析，提供整體規(guī)劃方案。 方案設計 業(yè)務系統移植和遷移方案設計。 應用適配 將現有業(yè)務系統成功適配到華為鯤鵬云服務。
工作說明書 服務概述 在數據庫架構設計、數據庫風險評估、實戰(zhàn)賦能等方面提供專業(yè)的咨詢服務，幫助客戶更好地使用數據庫。 服務內容 服務子項請根據實際需要選擇。 專業(yè)服務項 服務子項 服務說明 數據庫架構設計 架構設計咨詢 針對即將上線的業(yè)務系統，提供綜合架構設計咨詢，如分布式、高可用、容災等。
04 導入數據 支持多種數據源和導入工具完成數據入庫：支持OBS外表、GDS外表導入；支持CDM、DRS、DLI實時入庫；支持訪問遠端MRS數據源；支持元數據導入和導出；支持DSC進行SQL腳本遷移等等。 05 數據分析 導入數據后，通過SQL命令完成各種業(yè)務場景數據分析。 了解更多入門指引
業(yè)務信息調研 R S 源數據庫信息調研 R S 網絡現狀調研 R S IT運維管理現狀調研 R S 遷移可行性評估 R S 3 規(guī)劃設計 組建數據庫遷移團隊 S R 數據庫遷移整體計劃制定 S R 數據庫遷移總體方案設計 R S 數據庫遷移實施方案設計 R S 數據庫遷移方案驗證 R S
71/software選擇：GaussDB Tools Data Studio 6.5.1.SPC1復制鏈接到瀏覽器，同意協議，下載3. 數據遷移工具下載https://support.huawei.com/enterprise/zh/cloud-computing/fusion
開發(fā)與支持服務范圍確定 客戶在使用數據倉庫時，常遇到數據源種類多、數據重復或缺失等問題，華為云數據倉庫開發(fā)與支持服務可快速定位客戶的痛點及需求，確定需要優(yōu)化的范圍 開發(fā)與支持服務方案確定 客戶常常面臨數據倉庫系統性能問題、數據安全問題及技術更新迭代挑戰(zhàn)，華為云數據倉庫開發(fā)與支持服務針對系統優(yōu)化、業(yè)務流程優(yōu)化提供解決方案
發(fā)送到相應數據庫，并接受數據庫響應信息；iii. 批量導入、導出能力針對數據大批量的導入，需要考慮采用更加高效的加載協議進行數據加載，并考慮經中間件復制數據塊，異步分發(fā)兩個數據庫；數據導出，需要考慮高效數據導出協議，從其中一套數據庫正確導出數據；iv.
工作說明書 服務簡介 本服務工作說明書列明由華為云為客戶實施“鯤鵬測評專家服務”所提供的專業(yè)服務內容。 本服務工作說明書列明華為云提供的服務目錄、服務范圍、分工界面、雙方職責等，以此來約束雙方服務行為。 本服務工作說明書是《鯤鵬測評項目合作協議》的附件，本工作說明書的具體實施，應
第三方軟件的安裝、測試、故障診斷、優(yōu)化等日常運維服務。 服務內容 表1 特級會議、重要會議以及云展會場景內容說明 階段 服務項 服務說明 會前 需求分析與準備 提供需求收集模板，提前收集客戶會議保障需求。 保障方案設計 和客戶確認需求，輸出保障方案。 高可靠性 提供雙平面保障方案，備件方案。（特級會議必選）
工作說明書 服務概述 基于華為云AI平臺，結合業(yè)務場景，提供AI模型場景化建模、調優(yōu)、加速、性能提升等服務。 前提條件 客戶應提前至少10工作日申請該服務，以便于華為云評估客戶需求及協調AI專家。 雙方達成一致的咨詢服務目標，并完成合同簽訂。 服務內容 服務內容 服務說明 AI平臺開發(fā)支持服務
<align=left>如題：數據倉庫使用哪些安全防護？</align>
工作說明書 服務概述 數據庫開發(fā)支持服務是為了達成客戶業(yè)務系統開發(fā)、測試、上線運行提供的具體技術支撐，內容包括數據庫開發(fā)指導、性能調優(yōu)、第三方平臺對接支持、應用對接與上線支持等。數據庫開發(fā)支持服務滿足客戶需求，幫助客戶解決數據庫開發(fā)過程中遇到的各種疑難問題，幫助客戶提升開發(fā)人員的數據庫開發(fā)能力。
查詢缺陷概要 功能介紹 根據檢查任務ID查詢缺陷結果的概要。包括問題概述、問題狀態(tài)、圈復雜度、代碼重復率等。 調用方法 請參見如何調用API。 URI GET /v2/tasks/{task_id}/defects-summary 表1 路徑參數 參數 是否必選 參數類型 描述 task_id
數量字段的單元碼 VARC 過時數據類型 數據字典數據類型 ABAP數據字典是定義和管理數據元素及數據庫元素的中心工具，系統的所有全局數據類型以及數據庫表結構等都需要在數據字典中創(chuàng)建和維護。數據字典保證了數據的完整性，一致性，安全性。
a） “數據同步模式” – 日志同步技術適用數據變化量小、數據傳輸壓力小的數據場景，通常只適用于小型數據倉庫平臺；對于規(guī)模小的平臺，RPO、RTO可以接近0；b） “數據同步模式” – 備份增量同步技術適合大數據量同步場景，實現方式容易被用戶理解；往往需要數據庫備份工具具備增量備
數據資產管理、數據運維管理及數據開發(fā)管理。數據后臺包括數據的采集與集成，采集通過長亮的交換平臺、外部數據管理平臺實現內、外部數據，結構與非結構化數據，實時與批量數據的采集與交換。數據集成包括搭建數據倉庫、非結構平臺、實時數據平臺、數據挖掘平臺、歷史數據平臺等，實現面向不同場景、不
