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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)圖關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr
    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
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)圖關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
  • Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶智
    來(lái)自:專(zhuān)題
    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)架構(gòu)圖關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 更多內(nèi)容
  • [ 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
    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB
    來(lái)自:百科
    定制化的解決方案,將創(chuàng)意、智慧、技能轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。 事件監(jiān)控最佳實(shí)踐 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的即開(kāi)即用、穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,需持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài),可通過(guò)事件監(jiān)控,對(duì)異常事件告警進(jìn)行處理,保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。
    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
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)連接失敗排查 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)連接失敗排查 時(shí)間:2020-09-01 10:24:08 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 客戶端問(wèn)題導(dǎo)致連接華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)失敗,可以從以下幾個(gè)方面檢查。 1. 彈性云服務(wù)器 的安全策略 對(duì)于Windows平臺(tái),可檢查Windo
    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
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    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DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。
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    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)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:44:21 云硬盤(pán) NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為讀寫(xiě)密集型的應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)生于部署各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù),例如MongoDB、OracleSQL Server、
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    華為云分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是什么 華為云分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是什么 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),完全兼容MySQL?;谌A為最新一代DFV分布式存儲(chǔ),采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),最高支持128TB的海量存儲(chǔ),可實(shí)現(xiàn)超百萬(wàn)級(jí)QPS吞吐,支持跨
    來(lái)自:專(zhuān)題
    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客戶端工具,有著豐富的G
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    支持管理DWS、 DLI 、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫(kù)表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無(wú)縫集成,依托批量數(shù)據(jù)遷移的強(qiáng)力支撐,支持20多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間可靠高效的數(shù)據(jù)傳輸,輕松實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 腳本開(kāi)發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多人協(xié)作
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    method=showVideoDetail&f_id=1856702 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(Relational Database Service,簡(jiǎn)稱RDS)是一種基于云計(jì)算平臺(tái)的即開(kāi)即用、穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。通過(guò)華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的管理控制臺(tái),用戶幾乎可以執(zhí)行所
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    MapReduce服務(wù) 彈性云服務(wù)器 E CS 數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 云硬盤(pán)的關(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)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。
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    定制化的解決方案,將創(chuàng)意、智慧、技能轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。 事件監(jiān)控最佳實(shí)踐 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是一種基于云計(jì)算平臺(tái)的即開(kāi)即用、穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,需持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài),可通過(guò)事件監(jiān)控,對(duì)異常事件告警進(jìn)行處理,保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 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(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí)
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