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- 數(shù)據(jù)倉庫歷史拉鏈表什么算法 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 時(shí)間：2021-06-08 18:58:39 云計(jì)算 回顧企業(yè)IT架構(gòu)演進(jìn)的整個(gè)歷史，馮·諾依曼架構(gòu)的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生以來的前30年，計(jì)算高度集中化、支持多用戶多任務(wù)的大型機(jī)和小型機(jī)是企業(yè)IT的主流形態(tài)，構(gòu)成IT來自：百科節(jié)點(diǎn)之間不存在任何共享的計(jì)算資源或數(shù)據(jù)，因此也被稱為無共享(share-nothing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP 數(shù)據(jù)倉庫 為客戶的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算入口，上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況，做到了數(shù)據(jù)分庫分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行，可以來自：百科
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對數(shù)據(jù)的歸類分析往往涉及到對多張數(shù)據(jù)庫表數(shù)據(jù)的同時(shí)訪問，即需要同時(shí)鎖住多張可能正在被不同事務(wù)更新的表單。這對業(yè)務(wù)繁忙的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來說可能是一件非常困難的事情。 一方面很難把多張表同時(shí)鎖住，造成復(fù)雜查詢的時(shí)延增加。 另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時(shí)間：2020-09-24 10:46:45 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse) 什么是數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse) 時(shí)間：2021-03-03 11:16:30 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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云監(jiān)控 高級(jí)功能-查看云服務(wù)歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù) 云監(jiān)控高級(jí)功能-查看云服務(wù)歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù) 時(shí)間：2021-07-01 16:07:50 云監(jiān)控高級(jí)功能-查看云服務(wù)歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。 配置 OBS 桶存儲(chǔ) 云監(jiān)控服務(wù) 各監(jiān)控指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)的保留周期為兩天，超過保留周期后原始數(shù)據(jù)將不來自：百科![]()
據(jù)時(shí)，插入到鏈表的尾部； 當(dāng)緩存命中時(shí)，增加該key的引用計(jì)數(shù)，鏈表按照引用計(jì)數(shù)排序。為了避免節(jié)點(diǎn)在鏈表中頻繁移動(dòng)，一般會(huì)將鏈表劃分為多個(gè)區(qū)域或者使用多個(gè)鏈表，如果引用計(jì)數(shù)落入某個(gè)范圍，將該節(jié)點(diǎn)加入到相應(yīng)的鏈表中，當(dāng)引用計(jì)數(shù)超出閾值時(shí)將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到上一個(gè)區(qū)間的鏈表。當(dāng)緩存滿時(shí)將引用計(jì)數(shù)最小的區(qū)域的數(shù)據(jù)丟棄。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間：2020-10-29 10:44:13 存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House，對于運(yùn)營商需要在大量的用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)上分析客戶，做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢來自：百科![]()
它用相應(yīng)的權(quán)重表示服務(wù)器的處理性能，按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請求分配給各服務(wù)器，相同權(quán)重的服務(wù)器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務(wù)，例如HTTP等服務(wù)。 2.最少連接 權(quán)重：支持 算法策略：最少連接是通過當(dāng)前活躍的連接數(shù)來估計(jì)服務(wù)器負(fù)載情況的一種動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。加權(quán)最少連接來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測算法，且通過規(guī)模化的漂浮物數(shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測訓(xùn)練，賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)來自：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)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
轉(zhuǎn)化， 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時(shí)間：小時(shí)級(jí)? 分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開發(fā)人力，開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為FusionInsight來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫單個(gè)數(shù)據(jù)庫表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫單個(gè)數(shù)據(jù)庫表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。來自：專題![]()
服務(wù)人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型，并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警來自：百科
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