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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)按照關(guān)鍵技術(shù)分為 內(nèi)容精選 換一換
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[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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)綜合分析案例 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線(xiàn)矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)按照關(guān)鍵技術(shù)分為 相關(guān)內(nèi)容
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DWS通過(guò)Database、Schema和數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景：系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶(hù)權(quán)限。 DWS通過(guò)Database、Schema和數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景：系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶(hù)權(quán)限。 DWS權(quán)限定義及配置用戶(hù)角色與權(quán)限來(lái)自：專(zhuān)題何選 什么是 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB:如何選擇接口 創(chuàng)建核心網(wǎng)KPI時(shí)序數(shù)據(jù)生成任務(wù) 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì):Serverless DLI 文件系統(tǒng)類(lèi)型:SFS Turbo來(lái)自：云商店
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計(jì)劃階段等操作。使用戶(hù)配置的資源管理計(jì)劃按照需求在不同的時(shí)間段自動(dòng)切換資源配置。 支持對(duì)正在運(yùn)行的資源管理計(jì)劃，進(jìn)行時(shí)間階段上的自定義，可以添加，修改資源管理計(jì)劃階段，還可以執(zhí)行手動(dòng)切換資源管理計(jì)劃階段等操作。使用戶(hù)配置的資源管理計(jì)劃按照需求在不同的時(shí)間段切換。 資源管理計(jì)劃階段來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀(guān)的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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![]()
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、安全可靠的在線(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![]()
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(xiàn)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![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程，在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門(mén)檻，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)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(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具，有著豐富的G來(lái)自：百科![]()
放、處理以及分析。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。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大，也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。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)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
主鍵必須包含分布鍵。 如何理解數(shù)據(jù)分區(qū)？ 在GaussDB(DWS)分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)分區(qū)是在一個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)部按照用戶(hù)指定的策略對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的水平分表，將表按照指定范圍劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)互不重疊的部分（Partition）。 如何查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有表和視圖？ 可以使用pg_tables視來(lái)自：專(zhuān)題![]()
好會(huì)計(jì)：日記賬 好會(huì)計(jì)：日記賬，又稱(chēng)序時(shí)賬簿，是按經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)發(fā)生和完成時(shí)間的先后順序進(jìn)行登記的賬簿。它逐日按照記賬憑證（或記賬憑證所附的原始憑證）逐筆進(jìn)行登記。按記錄的內(nèi)容不同，分為普通日記賬和特種日記賬。 普通日記賬：指對(duì)全部經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)按其發(fā)生時(shí)間的先后順序進(jìn)行連續(xù)登記的賬簿。 特種來(lái)自：專(zhuān)題![]()
彈性云服務(wù)器 E CS 虛擬私有云 VPC 1對(duì)1免費(fèi)專(zhuān)家咨詢(xún) NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 適用于讀寫(xiě)密集型應(yīng)用場(chǎng)景，部署各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等，建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤(pán) 優(yōu)勢(shì)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
論文介紹了元戎通用Serverless平臺(tái)的一系列關(guān)鍵創(chuàng)新。 其中，針對(duì)挑戰(zhàn)1和2，元戎構(gòu)建了可擴(kuò)展的函數(shù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模函數(shù)調(diào)度、亞毫秒函數(shù)互調(diào)以及函數(shù)極速冷啟動(dòng)等關(guān)鍵技術(shù)，支持大規(guī)模多形態(tài)應(yīng)用的統(tǒng)一管理和高效運(yùn)行； 針對(duì)挑戰(zhàn)3，元戎內(nèi)置了多語(yǔ)義數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)分布式共享內(nèi)存對(duì)象以及流數(shù)據(jù)對(duì)象，提供分布式共享內(nèi)存池，支持多語(yǔ)義數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)間：2021-03-08 15:02:51 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、來(lái)自：百科![]()
V1.0 認(rèn)證的人員。 HCIE-GaussDB認(rèn)證考試內(nèi)容 HCIE-GaussDB認(rèn)證考試分為筆試和試驗(yàn)兩部分，具體考試內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)如下： 1、筆試：GaussDB產(chǎn)品與架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、高可用方案、備份恢復(fù)、數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫(kù)連接、安全審計(jì)、事務(wù)管理、存儲(chǔ)過(guò)程與游標(biāo)、函數(shù)與來(lái)自：專(zhuān)題![]()
CarbonData文件格式是HDFS中的列式存儲(chǔ)格式。該格式具有許多新型列存儲(chǔ)文件的特性，例如，分割表，數(shù)據(jù)壓縮等。 CarbonData關(guān)鍵技術(shù)和優(yōu)勢(shì) 快速查詢(xún)響應(yīng)：高性能查詢(xún)是CarbonData關(guān)鍵技術(shù)的優(yōu)勢(shì)之一。CarbonData查詢(xún)速度大約是Spark SQL查詢(xún)的10倍。CarbonData使用的專(zhuān)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
V1.0 認(rèn)證的人員。 HCIE-GaussDB認(rèn)證考試內(nèi)容 HCIE-GaussDB認(rèn)證考試分為筆試和試驗(yàn)兩部分，具體考試內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)如下： 1、筆試：GaussDB產(chǎn)品與架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、高可用方案、備份恢復(fù)、數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫(kù)連接、安全審計(jì)、事務(wù)管理、存儲(chǔ)過(guò)程與游標(biāo)、函數(shù)與來(lái)自：專(zhuān)題![]()
個(gè)數(shù)*單個(gè) RU 的時(shí)長(zhǎng)）。 根據(jù) TB_duration 和最大可允許調(diào)度的子載波數(shù)計(jì)算資源塊面積剩余可用資源中查找，按照子載波由大到小開(kāi)始遍歷。找不到滿(mǎn)足條件的資源塊時(shí)按照 Single-tone 來(lái)調(diào)度。 容量增強(qiáng)關(guān)鍵特性 2：多載波 3GPPR13 的定義了多載波技術(shù)。通過(guò)增加單來(lái)自：百科
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