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來(lái)自:百科E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 時(shí)間:2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫(kù) E-R方法中,實(shí)體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的集合,例如:老師,學(xué)生,課程都是實(shí)體。實(shí)體中每個(gè)具體的記錄值,如學(xué)生實(shí)體中每個(gè)具體的學(xué)生,稱之為實(shí)體的一個(gè)實(shí)例。來(lái)自:百科
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云知識(shí) 云監(jiān)控服務(wù) 支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控 服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時(shí)間:2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種: 平均值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值:聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。來(lái)自:百科
院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操來(lái)自:百科
ction)循環(huán)的科學(xué)程序,同時(shí)結(jié)合 數(shù)據(jù)治理 工作的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了兩個(gè)層面的度量評(píng)估: 兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)治理度量評(píng)估工具 通過(guò)年度的整體數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估,了解各維度數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀,并制定可操作性目標(biāo),分析差距,制定切實(shí)可行的計(jì)劃,在推進(jìn)落實(shí)計(jì)劃的過(guò)程中,利用季度性實(shí)施的數(shù)據(jù)治理評(píng)分卡,針來(lái)自:百科
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)分析等。 場(chǎng)景特點(diǎn): 內(nèi)存要求高,同時(shí)要求內(nèi)存優(yōu)化。 適用場(chǎng)景: 大數(shù)據(jù)分析,如廣告精準(zhǔn)營(yíng)銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)分析等。 場(chǎng)景特點(diǎn): 內(nèi)存要求高,同時(shí)要求內(nèi)存優(yōu)化。 適用場(chǎng)景: 大數(shù)據(jù)分析,如廣告精準(zhǔn)營(yíng)銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科
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