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- 半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 時(shí)間：2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展是由社會進(jìn)步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動(dòng)的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲，并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時(shí)代。來自：百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析階段，要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里的數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段，數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得的成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中的DD（Data Dictionary）。來自：百科
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是基于硬件、軟件系統(tǒng)不可靠、一定會有故障的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，是基于 任何單臺計(jì)算機(jī)都無足夠能力處理海量數(shù)據(jù)的假設(shè)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，因此 TDengine 從研 發(fā)的第一天起，就是按照分布式高可靠架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，是完全去中心化的 TDengine的免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫如何保證高效性 TDengine 對每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建來自：專題容納更多的行，進(jìn)而減少磁盤IO，更有效的利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用的列盡量放到一個(gè)表中，避免過多的關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段，否則修改列的類型會導(dǎo)致鎖表，修改一個(gè)字段類型的成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫中存儲圖片、文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)精選推薦來自：專題
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可以在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生一份時(shí)間水平一致的快照數(shù)據(jù)，具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析價(jià)值，過程中的數(shù)據(jù)變化不會體現(xiàn)在導(dǎo)出數(shù)據(jù)中。 說明：全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場景下的數(shù)據(jù)同步效率，但PostgreSQL的快照機(jī)制會使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)不能被回收，可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫磁盤空間充足的情況下使用該方式。來自：百科![]()
的名稱進(jìn)行保存。如果有切換源數(shù)據(jù)庫的操作或源庫遷移對象變化的情況，請務(wù)必在選擇遷移對象前單擊右上角的，以確保待選擇的對象為最新源數(shù)據(jù)庫對象。 說明： · 若所選的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行遷移時(shí)，由于視圖、表等對象可能與其他數(shù)據(jù)庫的視圖、表存在依賴關(guān)系，若所依賴的視圖或表未遷移，則會導(dǎo)致遷移失敗。建議您在遷移之前進(jìn)行確認(rèn)。來自：百科![]()
算子，簡單拖拽即可完成對原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力，將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模，規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語義接口；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎，滿足毫秒級實(shí)時(shí)處理性能要求 智能交通下的數(shù)據(jù)分析 智能交通下的數(shù)據(jù)分析： 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 智能交通場來自：專題![]()
度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán)。由于華為云各服務(wù)之間存在業(yè)務(wù)依賴關(guān)系，因此給用戶授予角色時(shí)，可能需要一并授予依賴的其他角色，才能正確完成業(yè)務(wù)。角色并不能滿足用戶對精細(xì)化授權(quán)的要求，無法完全達(dá)到企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。 策略： IAM 最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精來自：專題![]()
擇不同的存儲及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫設(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 數(shù)據(jù)庫設(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)對模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過程的具體細(xì)節(jié)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 CBR云備份服務(wù)：守護(hù)您的數(shù)據(jù) CBR云備份服務(wù)：守護(hù)您的數(shù)據(jù) 時(shí)間：2020-12-15 16:55:42 CBR云備份服務(wù)提供了云上資源備份、混合云備份的能力，并支持備份共享、跨區(qū)域復(fù)制等多種競爭性特性，最大限度保障您的數(shù)據(jù)的安全性和正確性，確保業(yè)務(wù)安全。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間：2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(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)庫數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫存儲空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 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)存儲等流程。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡來自：百科![]()
于它的體積小、速度快、成本低、最重要的是開放源碼，所以中小型的公司都喜歡使用它作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。 MySQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)： （1）MySQL數(shù)據(jù)庫是用C和C++語言編寫的，并且使用了多種編輯器進(jìn)行測試，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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫 需求分析的重點(diǎn)是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過程，切忌想當(dāng)然，對用戶的想法進(jìn)行猜想和假設(shè)，如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn)： 1來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的類別有哪些 時(shí)間：2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大，數(shù)據(jù)庫存儲的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加，數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)需要隨之變化，為上層應(yīng)用提供穩(wěn)定和高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)庫架構(gòu)按照主機(jī)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(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，請參見服務(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。來自：百科![]()
對于數(shù)據(jù)庫用戶來說是透明的，沒有感覺的； 采用加密存儲，加密運(yùn)算在服務(wù)器端運(yùn)行，在一定程度上會加重服務(wù)器的負(fù)載。 2.DBMS外層加密 開發(fā)專門的加解密工具，或者定義加解密方法； 可以控制加密對象粒度，到表或者字段級別進(jìn)行加解密； 用戶只需要關(guān)注敏感信息范圍。 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)院來自：百科![]()
日期分區(qū)。如果查詢一般都知道按月匯總和按月查詢的情況，那么只要分區(qū)到月份的程度就足夠了。 其次要決定是否要拆分歷史表和當(dāng)前表。歷史表是冷數(shù)據(jù)，可以放在低速存儲上；當(dāng)前表是熱數(shù)據(jù)，使用高速存儲。歷史表可以使用壓縮方法減少占用的存儲空間。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 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。需求分析沒做好，會導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)重新返工。來自：百科
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