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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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(wèn)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(lái)承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。來(lái)自：百科
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OpenStack的設(shè)計(jì)理念 OpenStack的設(shè)計(jì)理念 時(shí)間：2021-02-08 20:20:49 云計(jì)算 OpenStack在當(dāng)前的開(kāi)源云計(jì)算系統(tǒng)領(lǐng)域非常流行，之所以如此風(fēng)靡，與其設(shè)計(jì)理念密不可分。下面，我們就來(lái)了解一下OpenStack所秉持的設(shè)計(jì)理念，共三個(gè)方面：開(kāi)放、靈活、可擴(kuò)展。來(lái)自：百科數(shù)據(jù)查詢與挖掘服務(wù)。 圖1數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì) DAYU規(guī)范設(shè)計(jì)主要包括以下三個(gè)部分： 主題設(shè)計(jì) 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類體系，用于目錄化管理所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，便于數(shù)據(jù)的歸類，查找，評(píng)價(jià)，使用。通過(guò)分層架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)的分類和定義，可幫助用戶厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn)，明確業(yè)務(wù)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 構(gòu)來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì) 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)和智能應(yīng)用系統(tǒng)的核心技術(shù)之一和重要基礎(chǔ)。其發(fā)展特點(diǎn)主要有以下三個(gè)方面： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展集中表現(xiàn)在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上。 數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分，數(shù)據(jù)庫(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，來(lái)自：專題![]()
ink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，來(lái)自：百科![]()
[ 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![]()
分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自：百科![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。來(lái)自：百科![]()
這一特性不僅提升了API設(shè)計(jì)的效率，還確保了不同API間數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一性，簡(jiǎn)化了維護(hù)工作。無(wú)論是構(gòu)建基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還是設(shè)定通用的響應(yīng)模板、安全規(guī)則乃至示例數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)者都能依托這些公共模型快速實(shí)現(xiàn)，從而專注于業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類似于編程語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在API設(shè)計(jì)時(shí)主要應(yīng)用于來(lái)自：專題![]()
物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，物理模型設(shè)計(jì)階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)； 生成DDL建表語(yǔ)句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????來(lái)自：百科![]()
出現(xiàn)性能問(wèn)題。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程中的額外復(fù)雜性；RDBMS產(chǎn)品和編程語(yǔ)言之間數(shù)據(jù)類型的不協(xié)調(diào)。 大多數(shù)現(xiàn)代RDBMS產(chǎn)品已經(jīng)在商業(yè)和金融領(lǐng)域成熟使用，并且這些領(lǐng)域不需要非常高和復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型。盡管這些產(chǎn)品或多或少地克服了上述一些缺點(diǎn)，但是從理論上講，關(guān)系數(shù)據(jù)模型并不直接支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
智慧教育項(xiàng)目設(shè)計(jì)目標(biāo) 智慧教育項(xiàng)目設(shè)計(jì)目標(biāo) 時(shí)間：2021-05-10 17:37:42 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 商品介紹 行業(yè)解決方案 教育 商品鏈接：拓維智慧教育云平臺(tái)；服務(wù)商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 智慧教育項(xiàng)目依托新型智慧城市智慧大腦 IDC 資源建設(shè)，整體設(shè)計(jì)思想圍繞教育大來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kāi)發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫(kù)初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)概述 第2章來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云遷移方案設(shè)計(jì) 云遷移方案設(shè)計(jì) 時(shí)間：2021-01-29 09:34:40 云+AI+5G+IoT時(shí)代，要實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)業(yè)的落地，需要多元新架構(gòu)。體現(xiàn)在多樣算力，多形粒度，多維加速和多級(jí)調(diào)度。為什么呢，因?yàn)樾袠I(yè)越來(lái)越豐富、數(shù)據(jù)量越來(lái)越大、業(yè)務(wù)種類越來(lái)越多，這些都催來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來(lái)進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) API設(shè)計(jì)基本原則 API設(shè)計(jì)基本原則 時(shí)間：2024-06-13 11:07:31 API設(shè)計(jì)需要遵循一系列基本原則，以確保API既易于使用、可維護(hù)，又能高效、安全地支持各種應(yīng)用場(chǎng)景。以下是一些基本的設(shè)計(jì)原則： 冪等性（Idempotency） 冪等性是指無(wú)來(lái)自：百科![]()
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![]()
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![]()
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