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类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科![]()
GaussDB(DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程，在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程，使用数据仓库的方式，降低使用数据仓库的代价和门槛，让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业，让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 科研项目管理用OA，全过程、多维度科学化管理-下 科研项目管理用OA，全过程、多维度科学化管理-下 时间：2022-12-14 19:18:11 协同办公 数字化办公 移动OA办公 智慧办公 企业办公 5、 成本精细化，加计扣除一体化 随着国家以及各种社会机构来自：云商店![]()
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华为云计算 云知识 EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库？ EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库？ 时间：2021-07-09 10:59:36 云小课 Data Studio是一款运行在Windows操作系统上的SQL客户端工具，有着丰富的G来自：百科![]()
动的基本单位。伸缩组内定义了最大实例数、期望实例数、最小实例数、虚拟私有云、子网、负载均衡等信息。 默认最多可以创建10个伸缩组。 如果伸缩组配置了负载均衡，在添加或移除实例时，会自动为实例绑定或解绑负载均衡监听器。 如果伸缩组使用负载均衡健康检查方式，伸缩组中的实例需要启用负载来自：百科![]()
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四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。来自：百科![]()
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