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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 時(shí)間：2021-05-24 09:41:03 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案如下圖所示，包含實(shí)時(shí)流處理、全文檢索、離線分析/數(shù)據(jù)挖掘、冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等流程。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡來(lái)自：百科
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于它的體積小、速度快、成本低、最重要的是開(kāi)放源碼，所以中小型的公司都喜歡使用它作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)。 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)： （1）MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)是用C和C++語(yǔ)言編寫的，并且使用了多種編輯器進(jìn)行測(cè)試，以保證源碼的可移植性 （2）支持多個(gè)操作系統(tǒng)例如：Windows、Linux、Mac來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間：2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)，是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運(yùn)行環(huán)境。 高效的運(yùn)行環(huán)境包括： 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來(lái)自：百科![]()
提供了多種認(rèn)證鑒權(quán)方式、精細(xì)化的流量控制、嚴(yán)格的訪問(wèn)控制等安全防護(hù)措施。 如果您想進(jìn)一步了解服務(wù)集成的業(yè)務(wù)使用流程，請(qǐng)參見(jiàn)服務(wù)集成業(yè)務(wù)使用介紹。 消息集成 ROMA Connect的消息集成（MQS），基于統(tǒng)一的消息接入機(jī)制，提供跨網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的安全、標(biāo)準(zhǔn)化消息通道。 l 兼容社區(qū)版Kafka的API，具備原生Kafka的所有消息處理特性。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時(shí)間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指，在用戶確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行效率，業(yè)務(wù)操作效率，前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過(guò)程的具體細(xì)節(jié)。來(lái)自：百科![]()
性。 物理獨(dú)立性是指數(shù)據(jù)在磁盤上的數(shù)據(jù)庫(kù)中如何存儲(chǔ)是由DBMS管理的，用戶程序不需要了解，應(yīng)用程序要處理的只是數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)，這樣一來(lái)當(dāng)數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)改變時(shí)，用戶的程序不用改變。 邏輯獨(dú)立性是指用戶的應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)是相互獨(dú)立的，也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)改變了，用戶程序也可以不改變。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)有哪些實(shí)際的應(yīng)用類型 大數(shù)據(jù)有哪些實(shí)際的應(yīng)用類型 時(shí)間：2021-05-24 09:06:01 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)在當(dāng)今實(shí)際的應(yīng)用中，按照?qǐng)鼍盎究梢詤^(qū)分為如下幾種類型： 1. 經(jīng)營(yíng)類 在電信/金融/電力領(lǐng)域，主要用于經(jīng)營(yíng)分析、電信信令等。 2. 管理類 在來(lái)自：百科![]()
式保證了 CDM 用戶間的隔離，避免數(shù)據(jù)泄漏，同時(shí)保證VPC內(nèi)不同云服務(wù)間數(shù)據(jù)遷移時(shí)的傳輸安全。用戶還可以使用VPN網(wǎng)絡(luò)將本地數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)遷移到云服務(wù)，具有高度的安全性。 CDM數(shù)據(jù)遷移以抽取-寫入模式進(jìn)行。CDM首先從源端抽取數(shù)據(jù)然后將數(shù)據(jù)寫入到目的端，數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作均由CDM主動(dòng)來(lái)自：百科![]()
元 數(shù)據(jù)管理 模塊是 數(shù)據(jù)湖 治理的基石，支持創(chuàng)建自定義策略的采集任務(wù)，可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型，批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)地圖圍繞數(shù)據(jù)搜索，服務(wù)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等數(shù)據(jù)表的使用者和擁有者來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)中表的物理化 數(shù)據(jù)庫(kù)中表的物理化 時(shí)間：2021-06-02 14:47:36 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，對(duì)于表要進(jìn)行反范式操作。 首先要決定是否要分區(qū)。對(duì)于大表進(jìn)行分區(qū)，減少IO掃描量，加速范圍查詢。另外分區(qū)粒度也不是越細(xì)越多就好。比如日期分區(qū)，不是直接按來(lái)自：百科![]()
4.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)的來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒(méi)做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來(lái)自：百科![]()
ff)的相關(guān)信息，如登入登出時(shí)間，連接方式及參數(shù)信息，登入途徑等。 2.用戶與管理員審計(jì)：針對(duì)用戶和管理員執(zhí)行的活動(dòng)進(jìn)行分析和報(bào)告。 3.安全活動(dòng)監(jiān)控：記錄數(shù)據(jù)庫(kù)中任何未授權(quán)或者可疑的活動(dòng)生成審計(jì)報(bào)告。 4.漏洞與威脅審計(jì)：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)可能存在的漏洞，以及想要利用這些漏洞的“用戶”。來(lái)自：百科![]()
下面來(lái)看看云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for Redis)是如何解決開(kāi)源Redis的痛點(diǎn)問(wèn)題的。 總結(jié)：GaussDB (for Redis) 在高度兼容開(kāi)源Redis協(xié)議，保證足夠性能的前提下，有效解決了開(kāi)源Redis的痛點(diǎn)問(wèn)題，提供了低成本、大容量、強(qiáng)一致、高可靠、高可用的NoSQ來(lái)自：百科![]()
靠，擴(kuò)展性強(qiáng)，性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。 立即購(gòu)買 控制臺(tái) GaussDB最大的優(yōu)勢(shì) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高安全 GaussDB擁有TOP級(jí)的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)安全特性：數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏，TDE透明加密，行級(jí)訪問(wèn)控制，密態(tài)計(jì)算。能夠滿足政企&金融級(jí)客戶的核心安全訴求。 健全的工具與服務(wù)化能力 Gau來(lái)自：專題![]()
不同區(qū)域和行業(yè)的完善云服務(wù)安全保障體系。 安全性是華為云與您的共同責(zé)任，如圖1所示。 華為云：負(fù)責(zé)云服務(wù)自身的安全，提供安全的云。華為云的安全責(zé)任在于保障其所提供的 IaaS、PaaS 和 SaaS 類云服務(wù)自身的安全，涵蓋華為云數(shù)據(jù)中心的物理環(huán)境設(shè)施和運(yùn)行其上的基礎(chǔ)服務(wù)、平臺(tái)服來(lái)自：專題![]()
跨AZ部署，既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和可靠性，又具備開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的靈活性。 GeminiDB Cassandra 接口 GeminiDB Cassandra 接口是一款基于華為自研的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，兼容Cassandra生態(tài)的云原生NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，支持類SQL語(yǔ)法C來(lái)自：專題![]()
上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識(shí)表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號(hào)化的知識(shí)；促使KG能利用LLM參數(shù)化的概率知識(shí)。從現(xiàn)有落地案例來(lái)看，大模型對(duì)知識(shí)的抽象程度高，泛化能力強(qiáng)，用戶開(kāi)箱即用，體驗(yàn)更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用戶更新知識(shí)的成本也較低，往知識(shí)庫(kù)加文檔即來(lái)自：百科![]()
A上的應(yīng)用讀取區(qū)域 R和區(qū)域 G的數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)記錄在緩存中，此時(shí)云服務(wù)器 A上的其他進(jìn)程或線程訪問(wèn)該部分數(shù)據(jù)時(shí)，直接訪問(wèn)緩存中的數(shù)據(jù)即可。如果此時(shí)云服務(wù)器 B上的應(yīng)用修改區(qū)域 R和區(qū)域 G中的數(shù)據(jù)，則云服務(wù)器 A上的應(yīng)用無(wú)法感知該部分數(shù)據(jù)已被修改，依舊從緩存中讀取數(shù)據(jù)，用戶通過(guò)云服務(wù)器 A無(wú)法看到已修改的新數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科
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