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- 大數(shù)據(jù)倉庫建模范式 內(nèi)容精選 換一換
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具，服務于300多萬開發(fā)者，應用于10多個行業(yè)，覆蓋開發(fā)全場景。2025年1月，CodeArts發(fā)布了架構建模、CodeArts API相關新特性，具體內(nèi)容如下： 架構建模 CodeArts Modeling 新特性 支持UML時間圖 支持UML類生成Java代碼 體驗優(yōu)化 模型批注狀態(tài)增加顏色進行區(qū)分來自：百科數(shù)據(jù)倉庫 服務_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，來自：專題
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TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 時間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領先的技術，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自：百科![]()
Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 時間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構：Greenplum主要由Master節(jié)點、Segment節(jié)點、interconnect三大部分組成。Greenplum來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現(xiàn)預測性分析的關鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應用的統(tǒng)一入口，應用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互分析來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)技術通過開放的數(shù)據(jù)格式，幫助客戶快速構建面向不同使用者的貼源層-明細層-匯總層-集市層，結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件，進一步解決大數(shù)據(jù)的大表關聯(lián)問題，面向業(yè)務靈活建模，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack FusionInsight MRS ，云原生 數(shù)據(jù)湖 讓數(shù)據(jù)走上“高速”路來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
[ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 時間：2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展，AI大模型在各個行業(yè)開始廣泛應用。利用AI大模型打通工具鏈，提高產(chǎn)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構更絲滑 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構更絲滑 時間：2024-12-10 10:59:23 云日志 服務 應用運維管理 函數(shù)工作流 【摘要】 Serverless可以看作是一種云計算服務模來自：百科![]()
大內(nèi)存的計算機進行大數(shù)據(jù)的空三處理。 云市場商品 前往店鋪：瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司 瞰景Smart3D實景三維建模軟件 瞰景Smart3D實景三維建模軟件相對于其他建模軟件更高效、更高精度、更高建模質(zhì)量！結(jié)合華為云高性能計算資源，是普通物理機配置效率的4倍以上。成本更低、效率更高。 了解詳情 最新文章來自：云商店![]()
要經(jīng)常修改例行查詢，并且數(shù)據(jù)庫結(jié)構的更改也可能導致例行查詢程序和應用程序或人機界面軟件失敗。由于這些原因，關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的維護開銷可能非常大。 由于關系數(shù)據(jù)庫無法提供足夠的構造功能和性能，因此在更復雜的數(shù)據(jù)庫設計過程中無法將許多工程問題直接分解為簡單的部分。由于缺少直接的指針訪問來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 時間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。來自：百科![]()
覆蓋政務/稅務/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標準規(guī)范支持 支持分層結(jié)構的行業(yè)數(shù)據(jù)標準。 領域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關系的行業(yè)領域模型。 快速應用行業(yè)庫 支持快速應用的行業(yè)主題庫、行業(yè)算法庫、行業(yè)指標庫。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字來自：百科![]()
華為云計算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 時間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫中表的物理化 數(shù)據(jù)庫中表的物理化 時間：2021-06-02 14:47:36 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計中，對于表要進行反范式操作。 首先要決定是否要分區(qū)。對于大表進行分區(qū)，減少IO掃描量，加速范圍查詢。另外分區(qū)粒度也不是越細越多就好。比如日期分區(qū)，不是直接按日期分區(qū)。如果查詢一般來自：百科
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