Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)抽取 內(nèi)容精選 換一換
-
據(jù)庫的安全。動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏，在訪問敏感數(shù)據(jù)的同時實時進行脫敏處理，可以為不同角色、不同權(quán)限、不同數(shù)據(jù)類型執(zhí)行不同的脫敏方案，從而確保返回的數(shù)據(jù)可用而安全。下圖為一個簡單的靜態(tài)脫敏和動態(tài)脫敏示例，可以看出兩者的不同。 GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)脫敏功能，摒棄業(yè)務應用層脫敏依賴性來自：百科是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會有故障的假設(shè)進行設(shè)計的，是基于 任何單臺計算機都無足夠能力處理海量數(shù)據(jù)的假設(shè)進行設(shè)計的，因此 TDengine 從研 發(fā)的第一天起，就是按照分布式高可靠架構(gòu)進行設(shè)計的，是完全去中心化的 TDengine的免費時序數(shù)據(jù)庫如何保證高效性 TDengine 對每個數(shù)據(jù)采集點單獨建來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)抽取 相關(guān)內(nèi)容
-
可以在業(yè)務運行時產(chǎn)生一份時間水平一致的快照數(shù)據(jù)，具有業(yè)務數(shù)據(jù)分析價值，過程中的數(shù)據(jù)變化不會體現(xiàn)在導出數(shù)據(jù)中。 說明：全量階段使用快照模式導出能夠有效提升全量+增量場景下的數(shù)據(jù)同步效率，但PostgreSQL的快照機制會使導出期間數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)不能被回收，可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫磁盤空間充足的情況下使用該方式。來自：百科容納更多的行，進而減少磁盤IO，更有效的利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用的列盡量放到一個表中，避免過多的關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預留字段，否則修改列的類型會導致鎖表，修改一個字段類型的成本要高于增加一個字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫中存儲圖片、文件等大的二進制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫免費精選推薦來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)抽取 更多內(nèi)容
-
![]()
來自：百科![]()
云知識 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動的 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動的 時間：2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展是由社會進步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分布式存儲，并行計算。所以大數(shù)據(jù)進入了1.0時代。來自：百科![]()
的名稱進行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)庫的操作或源庫遷移對象變化的情況，請務必在選擇遷移對象前單擊右上角的，以確保待選擇的對象為最新源數(shù)據(jù)庫對象。 說明： · 若所選的數(shù)據(jù)庫進行遷移時，由于視圖、表等對象可能與其他數(shù)據(jù)庫的視圖、表存在依賴關(guān)系，若所依賴的視圖或表未遷移，則會導致遷移失敗。建議您在遷移之前進行確認。來自：百科![]()
算子，簡單拖拽即可完成對原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務提供的資產(chǎn)建模能力，將幫助用戶實現(xiàn)對企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模，規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語義接口；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計算引擎，滿足毫秒級實時處理性能要求 智能交通下的數(shù)據(jù)分析 智能交通下的數(shù)據(jù)分析： 業(yè)務挑戰(zhàn) 智能交通場來自：專題![]()
業(yè)運維人員。 彈性不足：擴容需要較長部署周期，資源利用率較低，需要自行實現(xiàn)可擴展性架構(gòu)。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
擇不同的存儲及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量來自：百科![]()
度，提供有限的服務相關(guān)角色用于授權(quán)。由于華為云各服務之間存在業(yè)務依賴關(guān)系，因此給用戶授予角色時，可能需要一并授予依賴的其他角色，才能正確完成業(yè)務。角色并不能滿足用戶對精細化授權(quán)的要求，無法完全達到企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。 策略： IAM 最新提供的一種細粒度授權(quán)的能力，可以精來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點 時間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫 需求分析的重點是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務流”。需求分析過程，切忌想當然，對用戶的想法進行猜想和假設(shè)，如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進行確認： 1來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 時間：2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 隨著業(yè)務規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫存儲的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務壓力也不斷增加，數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)需要隨之變化，為上層應用提供穩(wěn)定和高效的數(shù)據(jù)服務。數(shù)據(jù)庫架構(gòu)按照主機來自：百科![]()
對于數(shù)據(jù)庫用戶來說是透明的，沒有感覺的； 采用加密存儲，加密運算在服務器端運行，在一定程度上會加重服務器的負載。 2.DBMS外層加密 開發(fā)專門的加解密工具，或者定義加解密方法； 可以控制加密對象粒度，到表或者字段級別進行加解密； 用戶只需要關(guān)注敏感信息范圍。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
華為云計算 云知識 CBR云備份服務：守護您的數(shù)據(jù) CBR云備份服務：守護您的數(shù)據(jù) 時間：2020-12-15 16:55:42 CBR云備份服務提供了云上資源備份、混合云備份的能力，并支持備份共享、跨區(qū)域復制等多種競爭性特性，最大限度保障您的數(shù)據(jù)的安全性和正確性，確保業(yè)務安全。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 時間：2021-05-24 09:41:03 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案如下圖所示，包含實時流處理、全文檢索、離線分析/數(shù)據(jù)挖掘、冷數(shù)據(jù)存儲等流程。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡來自：百科![]()
于它的體積小、速度快、成本低、最重要的是開放源碼，所以中小型的公司都喜歡使用它作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。 MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點： （1）MySQL數(shù)據(jù)庫是用C和C++語言編寫的，并且使用了多種編輯器進行測試，以保證源碼的可移植性 （2）支持多個操作系統(tǒng)例如：Windows、Linux、Mac來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的目標是什么 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的目標是什么 時間：2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的目標，是為用戶和各種應用系統(tǒng)提供一個信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運行環(huán)境。 高效的運行環(huán)境包括： 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫存儲空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行管理的效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 時間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計的需求分析時，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務流程。 文中課程來自：百科![]()
提供了多種認證鑒權(quán)方式、精細化的流量控制、嚴格的訪問控制等安全防護措施。 如果您想進一步了解服務集成的業(yè)務使用流程，請參見服務集成業(yè)務使用介紹。 消息集成 ROMA Connect的消息集成（MQS），基于統(tǒng)一的消息接入機制，提供跨網(wǎng)絡(luò)訪問的安全、標準化消息通道。 l 兼容社區(qū)版Kafka的API，具備原生Kafka的所有消息處理特性。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中的物理設(shè)計 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中的物理設(shè)計 時間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中的物理設(shè)計階段是指，在用戶確認的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行效率，業(yè)務操作效率，前端應用效率等因素為出發(fā)點對模型進行的調(diào)整。面向物理實施過程的具體細節(jié)。來自：百科
看了本文的人還看了
- 數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS)學習與資源_數(shù)據(jù)倉庫培訓課程_數(shù)據(jù)倉庫視頻教程
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導入導出_數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)導入導出工具
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS入門
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS功能
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS資源
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS定價
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)備份恢復
- 數(shù)據(jù)倉庫服務應用場景_數(shù)據(jù)倉庫服務客戶案例_GaussDB(DWS)
- 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)兼容性