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  • 簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三種數(shù)據(jù)模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 好用數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用工作流編排和開(kāi)放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用工作流編排和開(kāi)放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    降低成本 這款產(chǎn)品設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程都經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化,以降低成本。這不僅使我們能夠以更低價(jià)格提供商品,也使我們客戶(hù)能夠在購(gòu)買(mǎi)時(shí)節(jié)省更多費(fèi)用。 盈利分析 我們對(duì)這款產(chǎn)品盈利潛力進(jìn)行了深入分析。通過(guò)精確市場(chǎng)定位和合理 定價(jià) 策略,我們確信這款產(chǎn)品將為客戶(hù)帶來(lái)良好投資回報(bào)。 成本效益高
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  • 簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三種數(shù)據(jù)模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 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、安全可靠在線(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。
    來(lái)自:百科
    規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 一個(gè)核心模塊,承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化功能,提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能,有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量,有效支撐經(jīng)營(yíng)決策。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)環(huán)境,降低用戶(hù)使用大數(shù)據(jù)門(mén)檻,幫助用戶(hù)快速構(gòu)建大
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  • 簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三種數(shù)據(jù)模型 更多內(nèi)容
  • Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語(yǔ)句。 好啦!通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)步驟就講到這里,如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)內(nèi)容,戳這里!!! 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用數(shù)據(jù)模型,設(shè)計(jì)接口時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)頁(yè)面,單擊公共模型“+”,選擇新建數(shù)據(jù)模型,完成數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請(qǐng)求參數(shù)“body”頁(yè)簽,選擇“raw”,單擊參數(shù)“類(lèi)型”,選擇引用數(shù)據(jù)模型,保存接口,即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    安全可靠在線(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析,性能提升10倍 客戶(hù)痛點(diǎn): 【數(shù)據(jù)分散】:現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境,包括華為云和用戶(hù)本地IDC,不能統(tǒng)一分析; 【數(shù)據(jù)量大】:數(shù)據(jù)量不斷增大,查詢(xún)性能下降; 【業(yè)務(wù)
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    MRS 架構(gòu)介紹 MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化層高可靠、高安全能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)
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    如何查看數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)日志? 查看數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)日志有三種方式,具體操作步驟。 如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)只讀用戶(hù)? DWS有基于角色用戶(hù)管理,需要先創(chuàng)建一個(gè)只讀角色role1,再將對(duì)應(yīng)角色授權(quán)到實(shí)際用戶(hù)user1即可。查看操作授權(quán)步驟。 如何查看某個(gè)用戶(hù)有哪些表權(quán)限? 查看用戶(hù)有哪些表權(quán)限,可使用information_schema
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    邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體數(shù)據(jù)模型過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立基本E-R圖,按選定目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō),這種轉(zhuǎn)換要符合關(guān)系數(shù)據(jù)模型原則,得到就是邏輯數(shù)據(jù)模型。 這個(gè)階段主要工作就是確定關(guān)系模型里面的屬性和碼(或者說(shuō)主鍵)。
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    5系列課程。本課程主要介紹華為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)高級(jí)語(yǔ)法知識(shí),包括基本 數(shù)據(jù)類(lèi)型、常用函數(shù)、操作符和查詢(xún)語(yǔ)句,用戶(hù)自定義函數(shù)和存儲(chǔ)過(guò)程;以 及其分布式執(zhí)行引擎相關(guān)內(nèi)容,包括分布式執(zhí)行中涉及核心算子、分布式 執(zhí)行框架組成、分布式執(zhí)行計(jì)劃查看方法、查詢(xún)執(zhí)行方式等。 目標(biāo)學(xué)員
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    利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢(xún)。 客戶(hù)價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新工作量。 文中課程
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    數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)發(fā)展和數(shù)據(jù)模型發(fā)展密不可分,數(shù)據(jù)庫(kù)模型劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮,數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合,是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)一個(gè)顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)。 通用數(shù)
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    數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理著重建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)語(yǔ)言,L1到L5數(shù)據(jù)層級(jí)業(yè)務(wù)對(duì)象定義是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)載體,并對(duì)應(yīng)發(fā)布包括L1到L5數(shù)據(jù)層級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。各業(yè)務(wù)對(duì)象對(duì)應(yīng)物理實(shí)現(xiàn)IT系統(tǒng)需發(fā)布相應(yīng)數(shù)據(jù)字典并進(jìn)行數(shù)據(jù)源認(rèn)證。而對(duì)于梳理出來(lái),但沒(méi)有落IT系統(tǒng)業(yè)務(wù)對(duì)象,需在后繼開(kāi)發(fā)中進(jìn)行數(shù)字化落地。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)
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    庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),建設(shè)滿(mǎn)足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶(hù)痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無(wú)法自主可控;
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    接引入公共數(shù)據(jù)模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)即時(shí)復(fù)用。此外,還提供在數(shù)據(jù)模型文檔頁(yè)面直觀查看所有引用該模型API及其它模型,從而加深了模塊間透明度,促進(jìn)了設(shè)計(jì)一致性和維護(hù)便利性。 公共響應(yīng) 公共響應(yīng),默認(rèn)遵循“application/json”格式,旨在提供統(tǒng)一且規(guī)范返回結(jié)果。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    領(lǐng)域。 多模接口 兼容MongoDB接口 支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫(xiě)性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越優(yōu)勢(shì)。適用于具有高并發(fā)讀寫(xiě)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景 兼容Cassandra接口 支持寬列數(shù)據(jù)模型。基于計(jì)算存儲(chǔ)分離分布式架構(gòu),使其擁有超強(qiáng)寫(xiě)入性能,適用于IoT、實(shí)時(shí)推薦、金融反欺詐檢測(cè)等場(chǎng)景
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    ??????????????????????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。????????????????????????????????????????????????????????????
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    對(duì)象存儲(chǔ)OBS 大數(shù)據(jù)分析 云硬盤(pán)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)象存儲(chǔ) OBS 線(xiàn) 視頻點(diǎn)播 彈性文件文件共享 云備份數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本海量存儲(chǔ)系統(tǒng),與華為云大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用,能夠大幅降低成本,并根據(jù)需求調(diào)整規(guī)模和提高創(chuàng)新速度幫助企業(yè)簡(jiǎn)單便捷管理大數(shù)據(jù)
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    四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。
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    以描述具體事物及關(guān)系。例如,知識(shí)圖譜中一條知識(shí)“人工智能之父是圖靈”,其中,“人工智能“是主語(yǔ),”之父是“是謂語(yǔ),“ 圖靈”是賓語(yǔ)。 RDF也可以表示為一張帶有標(biāo)記有向圖。圖中有節(jié)點(diǎn)和邊,節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)實(shí)體,邊對(duì)應(yīng)關(guān)系或者屬性,關(guān)系指的是實(shí)體之間、實(shí)體與屬性之間關(guān)系。 文中課程
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