- 數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前,從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問題是必不可少的環(huán)節(jié),也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素,學(xué)習(xí)本課程,將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來承載業(yè)務(wù),應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。來自:百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-08 10:14:51 HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)概述 第2章來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實(shí)際來自:百科TeraData 數(shù)據(jù)倉庫 架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr來自:百科學(xué)生(學(xué)號(hào),姓名,年齡,性別) 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點(diǎn),輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模來自:百科分析秒級(jí)響應(yīng);性能相比開源和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫提升數(shù)倍;具備OLAP分析,完備數(shù)據(jù)庫能力,自助分析等企業(yè)級(jí)能力。 安全可靠 支持?jǐn)?shù)據(jù)透明加密,保證系統(tǒng)的高可靠性和數(shù)據(jù)的安全;與 數(shù)據(jù)庫安全 防護(hù)服務(wù)深度整合;基于網(wǎng)絡(luò)隔離及安全組規(guī)則,保護(hù)系統(tǒng)和用戶隱私及數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)可靠 通過實(shí)例冗余來自:百科系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。 MRS 提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),完全兼容開源接口,結(jié)合華為云計(jì)算、存儲(chǔ)優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn),為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺(tái),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大來自:專題人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上,本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識(shí)。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 高等數(shù)學(xué) 第2章 凸優(yōu)化來自:百科
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