- bi系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自:百科公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) 的優(yōu)勢(shì) 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-24 14:47:48 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)售價(jià)昂貴,設(shè)備系統(tǒng)選型,采購(gòu)周期長(zhǎng),擴(kuò)容復(fù)雜,整體運(yùn)行成本十分高昂,因此很難為中小企業(yè)所采納。 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)G來(lái)自:百科
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ka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶(hù)智能升級(jí);公有云版本,協(xié)助客戶(hù)快速構(gòu)建低成本、靈活開(kāi)放、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。來(lái)自:專(zhuān)題hV1alpha1NamespacedJob 相關(guān)推薦 創(chuàng)建企業(yè)路由器:操作步驟 企業(yè)路由器 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì):管理簡(jiǎn)單 創(chuàng)建靜態(tài)路由:操作步驟 在路由表中創(chuàng)建連接的傳播:操作步驟 創(chuàng)建關(guān)聯(lián)將連接關(guān)聯(lián)至路由表中:操作步驟 更新企業(yè)路由器:響應(yīng)參數(shù) 查詢(xún)企業(yè)路由器詳情:響應(yīng)參數(shù) 更新企業(yè)路由器的可用區(qū)信息:響應(yīng)參數(shù)來(lái)自:百科GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。來(lái)自:百科析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自:專(zhuān)題Processing)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景,為超大規(guī)模 數(shù)據(jù)管理 提供高性?xún)r(jià)比的通用計(jì)算平臺(tái),可用于支撐各類(lèi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、BI(Business Intelligence)系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng),統(tǒng)一為上層應(yīng)用的決策分析等提供服務(wù)。 1.GaussDB (DWS)支持INTERSECT運(yùn)算符來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 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) 時(shí)間:2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS)是一種即開(kāi)即用、安全來(lái)自:百科可以使用pg_tables視圖和pg_views視圖查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有表信息和視圖。 GAUSS(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)基本操作 管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 查看詳情 用戶(hù)自定義函數(shù) 查看詳情 配置GUC參數(shù) 查看詳情 系統(tǒng)表和系統(tǒng)視圖 查看詳情 GaussDB(DWS)最佳實(shí)踐 表設(shè)計(jì)優(yōu)秀實(shí)踐 學(xué)習(xí)如何優(yōu)化表的設(shè)計(jì)。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入優(yōu)秀實(shí)踐來(lái)自:專(zhuān)題與企業(yè)的上層應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行集成,實(shí)現(xiàn)輕松便捷的系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換和共享,提高企業(yè)的信息化水平。 TMS監(jiān)控系統(tǒng) 設(shè)備管理與監(jiān)控系統(tǒng) 常見(jiàn)問(wèn)題解答 TMS監(jiān)控系統(tǒng) 設(shè)備管理與監(jiān)控系統(tǒng) 常見(jiàn)問(wèn)題解答 什么是TMS系統(tǒng)? 運(yùn)輸管理系統(tǒng)(Transportation Management S來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) 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 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 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠來(lái)自:百科TMS打卡系統(tǒng) 阿帕TMS運(yùn)輸管理系統(tǒng) TMS打卡系統(tǒng) 阿帕TMS運(yùn)輸管理系統(tǒng) TMS運(yùn)輸管理系統(tǒng)涵蓋:零擔(dān)專(zhuān)線運(yùn)輸管理系統(tǒng)、整車(chē)運(yùn)輸管理系統(tǒng)、同城配送管理系統(tǒng)、城鄉(xiāng)物流管理系統(tǒng)、無(wú)車(chē)承運(yùn)人管理系統(tǒng)等。商品可基于鯤鵬云服務(wù)器進(jìn)行部署。 TMS運(yùn)輸管理系統(tǒng)涵蓋:零擔(dān)專(zhuān)線運(yùn)輸管理系統(tǒng)、整車(chē)來(lái)自:專(zhuān)題使用 DLI 進(jìn)行車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 電商BI報(bào)表分析 利用華為云 數(shù)據(jù)湖探索 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶(hù)和商品的各種數(shù)據(jù)特征,可為營(yíng)銷(xiāo)決策、廣告推薦、信用評(píng)級(jí)、品牌監(jiān)控、用戶(hù)行為預(yù)測(cè)提供高質(zhì)量的信息。 利用華為云數(shù)據(jù)湖探索、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶(hù)和商品的各種數(shù)據(jù)特征,可來(lái)自:專(zhuān)題
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