- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的功能大小 內(nèi)容精選 換一換
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速度較快的磁盤上,比如一種固態(tài)設(shè)備。 4、一個(gè)存儲(chǔ)歸檔的數(shù)據(jù),很少使用的或者對(duì)性能要求不高的表可以存儲(chǔ)在一個(gè)運(yùn)算速度較慢的磁盤上。 5、管理員通過(guò)表空間可以設(shè)置占用的磁盤空間。用以在和其他數(shù)據(jù)共用分區(qū)的時(shí)候,防止表空間占用相同分區(qū)上的其他空間。 6、表空間可以控制數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)占用的來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間:2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份,記錄了這一時(shí)刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶可以來(lái)自:百科
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PP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自:百科在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián),反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫(kù)能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 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)來(lái)自:百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的功能大小 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)管理和運(yùn)行管理:數(shù)據(jù)庫(kù)在建立、運(yùn)用和維護(hù)時(shí)由數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)統(tǒng)一管理和控制,以保證事務(wù)的正確運(yùn)行,保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性、多用戶對(duì)數(shù)據(jù)的并發(fā)使用及發(fā)生故障后的系統(tǒng)恢復(fù); 5.數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和維護(hù)功能:包括數(shù)據(jù)庫(kù)初始數(shù)據(jù)的輸入和轉(zhuǎn)換功能,數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)儲(chǔ)、恢復(fù)功能,數(shù)據(jù)庫(kù)的重組織功能和性能監(jiān)視、分析功來(lái)自:百科
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP):存儲(chǔ)/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動(dòng)的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動(dòng); 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP):存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作,側(cè)重決策支持。來(lái)自:百科
???華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間:2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序,云化,分布式,多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是:芯片/介質(zhì)、操來(lái)自:百科
上,不占用您購(gòu)買的數(shù)據(jù)庫(kù)空間。 Q:RDS的備份文件存儲(chǔ)在哪里 RDS的備份文件存儲(chǔ)采用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù),不占用用戶購(gòu)買的數(shù)據(jù)庫(kù)空間。RDS提供了和實(shí)例磁盤大小相同的部分免費(fèi)存儲(chǔ)空間,用于存放您的備份數(shù)據(jù),您可以根據(jù)需要在RDS頁(yè)面下載。 關(guān)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例存儲(chǔ)的硬件配置,請(qǐng)參見《對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)用戶指南》。來(lái)自:百科
DWS解決方案探討 華為云 面向未來(lái)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(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自:百科
隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也朝著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)是MPP(Massive-Parallel Processing)架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下: MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)來(lái)自:百科
用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn),即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能,可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更來(lái)自:百科
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