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TeraData数据仓库架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科
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Greenplum数据仓库架构及特点介绍 Greenplum数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:35:27 数据仓库 数据库 Greenplum架构：Greenplum主要由Master节点、Segment节点、interconnect三大部分组成。Greenplum来自：百科
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云知识 数据库加密的层次有哪些 数据库加密的层次有哪些 时间：2021-07-01 15:41:55 数据库管理 数据库 数据加密 数据加密服务 数据库加密的不同层次主要分为DBMS内核层与DBMS外层加密。 1.DBMS内核层 数据在物理存取之前完成加/解密工作； 对于数据库用户来说是透明的，没有感觉的；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库审计的层次有哪些 数据库审计的层次有哪些 时间：2021-07-01 15:38:55 数据库管理 数据库 数据库审计 审计可以帮助数据库管理员发现现存架构和使用中的漏洞。 数据库审计的层次 1.访问及身份验证审计，数据库用户登入(logon)，登出(l来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库服务 数据仓库服务 时间：2020-12-17 10:05:04 数据仓库服务基于华为 FusionInsight LibrA企业级数据仓库内核，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。兼容PostgreSQL生态，您可基于标准SQL，结合商业来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS冷热数据分离 数据仓库DWS冷热数据分离 时间：2021-03-05 15:08:32 数据仓库 DWS将 OBS 上存储的结构化数据映射为外部表，从而利用数据库SQL引擎的能力对OBS上的数据进行分析。DWS数据仓库 SQL On OBS，冷热数据分离，历史数据查询免搬迁。来自：百科![]()
管的分析型数据库服务。兼容PostgreSQL生态，您可基于标准SQL，结合商业智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 时间：2020-09-24 14:45:50 广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统，它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，来自：百科![]()
另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库服务快速入门 数据仓库服务快速入门 时间：2020-11-23 10:36:42 本视频主要为您介绍华为云数据仓库服务快速入门教程指导。 场景描述： 数据仓库服务（Date Warehouse Service，简称DWS）是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库服务快照功能 数据仓库服务快照功能 时间：2020-11-23 11:07:48 本视频主要为您介绍华为云数据仓库服务快照功能的操作教程指导。 场景描述： 快照是DWS集群在某一时间点的完整备份，记录了这一时刻指定集群的所有配置数据和业务数据。 用户可以根据业务需求通过快照对集群进行备份和还原。来自：百科![]()
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理、用户权限管理和数据库审计等安全措施。 快照数据安全 GaussDB(DWS)的备份数据是以快照的形式存储在OBS上。OBS已通过中国数据中心联盟的可信 云安全 认证。OBS上的数据支持访问权限控制，密匙访问，数据加密。GaussDB(DWS)的快照数据仅用于数据的备份和恢复，无法来自：百科![]()
表盘上图表使用的数据都是从数据仓库当中通过查询实时提取出来的。很多商业智能系统都在一定程度上提供仪表盘的功能。 探索式和交互式数据分析 探索式数据分析是一种用来分析总结数据特征属性的方法，一般来说都是和数据可视化结合在一起发挥作用。数据探索人员可以预先假设一个数据模型，然后用统计来自：百科![]()
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