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- 數據倉庫的邏輯模關系模型 內容精選 換一換
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華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數據庫 數據庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數據。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
庫有很大的擴展空間，但最終肯定會達到垂直擴展的上限。NoSQL數據庫是水平擴展的。 非關系數據存儲是自然分布的，并且NoSQL數據庫的擴展可以通過向資源池中添加更多的普通數據庫服務器（節(jié)點）來分擔負載。 3.對事務的支持是不同的。 如果數據操作需要高事務性，或者需要復雜的數據查詢來自：百科![]()
如果候選碼多于一個，則選定其中的一個為主碼，也就是主鍵。 如果非主屬性B函數依賴于構成某個候選關鍵字的一組主屬性A，而且A的任何一個真子集不能被B函數依賴，則稱B完全函數依賴于A；反之，若B函數能依賴于A的真子集，則稱B部分函數依賴A。 表的行的唯一標識的候選關鍵字。一個表只有一個主關鍵字。主關鍵字又可以稱為主鍵。來自：百科![]()
什么是非關系模型數據庫 什么是非關系模型數據庫 時間：2020-07-28 14:04:35 數據庫 非關系型數據庫主要是基于“非關系模型”的數據庫（由于關系型太大，所以一般用“非關系型”來表示其他類型的數據庫） 非關系型模型比如有： 列模型：存儲的數據是一列列的。關系型數據庫以來自：百科![]()
GaussDB (DWS)的邏輯架構 GaussDB(DWS)的邏輯架構 時間：2021-06-17 12:07:28 數據庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構如下圖。其中： CM： 集群管理模塊(Cluster Manager)； 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個功能單元和物理資源的運行情況，確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。來自：百科![]()
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支持統(tǒng)一管理在腳本開發(fā)和作業(yè)開發(fā)使用到的file、jar、archive類型的資源。 作業(yè)調度 支持單次調度、周期調度和事件驅動調度，周期調度支持分鐘、小時、天、周、月多種調度周期。 作業(yè)調度支持多種云服務的多種類型的任務混合編排，高性能的調度引擎已經經過幾百個應用的檢驗。 運維監(jiān)控 支持對作來自：百科![]()
基于行業(yè)領域知識庫快速構建數據中臺 通過應用華為在企業(yè)業(yè)務領域積累的豐富的行業(yè)領域模型和算法，幫助企業(yè)構建數據中臺，快速提升數據運營能力。 優(yōu)勢 多行業(yè)支持 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 支持分層結構的行業(yè)數據標準。 領域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資來自：百科![]()
按需付費：DWS按實際使用量和使用時長計費。您需要支付的費率很低，只需為實際消耗的資源付費。 門檻低：您無需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的 數據倉庫 實例起步，以后隨時根據業(yè)務情況彈性伸縮所需資源，按需開支。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄，保證代碼目錄大小不超過128MB，文件個數不超過4096個。 訓練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。來自：專題![]()
云知識 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 時間：2021-07-01 14:36:56 數據庫管理 數據庫 數據備份與恢復 數據庫備份 物理備份：直接備份數據庫所對應的數據文件甚至是整個磁盤。 邏輯備份：將數據從數據庫中導出，并將導出的數據進行存檔備份。來自：百科![]()
大數據是人類進入互聯網時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產生活產生的數據量越來越大，數據種類越來越多，數據產生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數據處理技術，比如說單機存儲，關系數據庫已經無法解決這些新的大數據問題。為解決以上大數據處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數據處理的開源解決方案。Ha來自：專題![]()
的數據是否符合該模型或者假設。如果該假設成立，那么在此基礎上再去檢驗新的數據集或者進一步提煉假設的模型，讓其更接近最終的分析結果。探索式數據分析是一個對假設的結果進行驗證和收斂的過程。探索式數據處理被廣泛地應用在金融，保險，互聯網，社科，醫(yī)療，制藥等行業(yè)，是數據科學家和工程師的好幫手。來自：百科
