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- 基于云計算的數(shù)據(jù)庫與分析 內(nèi)容精選 換一換
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出空閑的空間，但不影響SQL的執(zhí)行。 2、effective_cache_size 作用：設(shè)置節(jié)點優(yōu)化器在一次單一的查詢中可用的磁盤緩沖區(qū)的有效大小。設(shè)置這個參數(shù)，還要考慮的共享緩沖區(qū)以及內(nèi)核的磁盤緩沖區(qū)。另外，還要考慮預(yù)計的在不同表之間的并發(fā)查詢數(shù)目，因為它們將共享可用的空間。來自：專題用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場景： 本次實戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息，包括車主在日常的駕駛行為中，是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息，通過Spark組件的強大的分析能力，分析統(tǒng)計指定時間段內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來自：百科
- 基于云計算的數(shù)據(jù)庫與分析 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計算 云知識 專屬計算集群與專屬云的關(guān)系 專屬計算集群與專屬云的關(guān)系 時間：2020-09-22 09:33:09 專屬計算集群服務(wù)是專屬云解決方案中的核心服務(wù)，為專屬云解決方案提供了計算專屬的能力，專屬云為隔離的區(qū)域，用戶需開通專屬云后才能申請物理設(shè)備資源使用專屬計算集群來自：百科企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選 升級的華為云“ GaussDB ”還能戰(zhàn)否？ 華為云GaussDB正式商用 華為云宣布GaussDB規(guī)模商用，加速企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云 華為云推出全自研數(shù)據(jù)庫，GaussDB能否撐起一片天？ 技術(shù)解讀 第一彈： 數(shù)據(jù)實例 的連接 第二彈：數(shù)據(jù)實例的連接 第三彈：數(shù)據(jù)實例的連接來自：專題
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【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐，是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場景實踐指導(dǎo)，可以幫助您輕松搭配多個云服務(wù)完成業(yè)務(wù)上云。最佳實踐覆蓋13個熱門分類，180+典型場景案例，每個最佳實踐包括使用場景、多個云服務(wù)部署架構(gòu)及操作指導(dǎo)，手把手教您輕松上云。 立即體驗來自：百科![]()
以租用的資源看起來似乎是無限的，并且可在任何時間購買任何數(shù)量的資源。 5、可計量服務(wù)（Measured Service） 能力的收費是基于計量的一次一付，或基于廣告的收費模式，以促進資源的優(yōu)化利用。比如計量存儲，帶寬和計算資源的消耗，按月根據(jù)用戶實際使用收費。在一個組織內(nèi)的云可以在部門之間計算費用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的意義 時間：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。 需求分析是整個數(shù)據(jù)庫設(shè)計的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時的階段。需求分析沒做好，會導(dǎo)致整個數(shù)據(jù)庫設(shè)計重新返工。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點 時間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫 需求分析的重點是梳理清楚用戶的“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行確認： 1來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 時間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計的需求分析時，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運行概況； 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![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 時間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容災(zāi)高可用，數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云計算常見的分類 云計算常見的分類 時間：2021-06-08 19:49:27 云計算 按服務(wù)的層級通常將云計算分為： 1、I層主要提供計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)類基礎(chǔ)服務(wù)，典型I層云服務(wù)，例如： 彈性云服務(wù)器 。 2、P層主要提供應(yīng)用運行、開發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開發(fā)組件，典型P層云服務(wù)，例如：數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云計算的發(fā)展歷程 云計算的發(fā)展歷程 時間：2021-06-30 18:56:52 “云”中的資源在使用者看來是可以無限擴展的，并且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。這種特性經(jīng)常被稱為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 云計算的發(fā)展歷程按照時間順序，可以列為下圖的時間節(jié)點：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫需求調(diào)查分析的方法 時間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計文檔，報告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程來自：百科![]()
所設(shè)計的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用到的所有信息，明確信息來源，方式，數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容。 2. 處理需求 把用戶用業(yè)務(wù)語言描述的需求轉(zhuǎn)化成計算機系統(tǒng)或者開發(fā)人員能夠理解的設(shè)計需求。所以要描述數(shù)據(jù)處理的操作功能。操作的先后次序，操作的執(zhí)行頻率，場合，操作和數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，同時還要明確用戶要求的響應(yīng)時間來自：百科![]()
述。 安全云腦實用文檔 安全云腦的數(shù)據(jù)來源是什么？ 安全云腦與其他安全服務(wù)之間的關(guān)系與區(qū)別？ 安全云腦支持跨帳號使用嗎？ 安全云腦如何變更版本規(guī)格？ 安全云腦可以免費使用嗎？ 安全云腦與主機安全服務(wù)的區(qū)別是什么？ 為您推薦 快速了解安全云腦 快速了解安全云腦 安全云腦的功能特性 安全云腦的計費說明來自：專題![]()
負載。負載會顯著地影響數(shù)據(jù)庫的性能。了解工作負載高峰期可以幫助用戶更合理地利用系統(tǒng)資源，更有效地完成系統(tǒng)任務(wù)。 3.吞吐量 使用系統(tǒng)的吞吐量來定義處理數(shù)據(jù)的整體能力。數(shù)據(jù)庫的吞吐量以每秒的查詢次數(shù)、每秒的處理事務(wù)數(shù)量或平均響應(yīng)時間來測量。數(shù)據(jù)庫的處理能力與底層系統(tǒng)（磁盤I/O，C來自：專題![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫權(quán)限策略是什么？ 根據(jù)授權(quán)精細程度分為角色和策略 角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授來自：專題![]()
華為云計算 云知識 ERP云上部署與本地部署優(yōu)勢分析 ERP云上部署與本地部署優(yōu)勢分析 時間：2021-03-25 10:30:42 ERP系統(tǒng) 上云方案實施 ERP系統(tǒng)是企業(yè)最重要的系統(tǒng)之一，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代技術(shù)的發(fā)展，ERP正演變成為企業(yè)信息化的基礎(chǔ)設(shè)施來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來自：百科
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