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，也不承担文字内容、信息或资料带来的版权归属问题或争议。如有侵权，请联系contentedit@huawei.com，本网站有权在核实确属侵权后，予以删除文章。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科网络计算提供了执行上的保障。 工具链 工具链是一套支持昇腾AI处理器，并可以方便程序员进行开发的工具平台，提供了自定义算子的开发、调试和网络移植、优化及分析功能的支撑。另外在面向程序员的编程界面提供了一套桌面化的编程服务，极大的降低了深度神经网络相关应用程序的开发门槛。 工具链中来自：百科
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数据库概念模型的特点 数据库概念模型的特点 时间：2021-06-02 10:09:02 数据库 概念模型是高层次的抽象模型，独立于任何一种特定的数据库产品，不会受到任何数据库产品特性的约束和限制。概念模型的主要特点： 能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，是现实世界的真实模型；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）的过程，业务运营数来自：百科![]()
在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 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、数来自：百科![]()
ata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑来自：百科![]()
文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 块存储服务EVS：云上坚实的数据底座 通过本课程的学习，用户将对云硬盘形成系统的理解，掌握云硬盘的相关知识及如何在对应的场景下使用云硬盘。 立即学习 最新文章 EVS备份 EVS快照 EVS常用功能 EVS状态说明和状态变更流程来自：百科![]()
容器：镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的类和实例一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。 镜像、容器、工作负载之间的关系请参见下图。 图1镜像、容器、工作负载的关系 云容器引擎 CCE 云容器引擎（Cloud来自：百科![]()
数据湖探索与其他云服务的关系 数据湖探索与其他云服务的关系 时间：2020-09-03 16:40:24 与对象存储服务的关系 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）作为DLI的数据来源及数据存储，与DLI配合一起使用，关系有如下四种。 数据来源来自：百科![]()
产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据仓库服务提供专业高效的服务管理控制平台，让用户自助完成数据仓库的管理和维护，系统可用性高。用户可以快速创建DWS集群并开展业务。来自：百科![]()
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2.复杂的查询功能差 关系数据库系统的一些优点也是它的缺点。尽管SQL语言为数据查询提供了一种很好的定义方法，但是当用于查询复杂信息时，它可能会非常麻烦。另外，工程应用中的标准化过程通常会产生大量简单表。在这种环境中，通过访问信息生成的查询必须处理大量的表以及复杂的代码连接和联接操作。来自：百科![]()
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GaussDB产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。 数据来自多个数据源，并整合到一个数据库中。 华为云DWS简介 1、数据仓库服务（Data Warehouse来自：百科![]()
全和用户隐私的要求，并在以上各行业被广泛地被使用。公有云数据仓库服务还获得了如下安全认证： 网络安全实验室I CS L的认证：该认证是遵从英国当局颁布的网络安全标准设立的。 隐私和安全管理当局PSA的官方认证：该认证满足欧盟对数据安全和隐私的要求。 业务数据安全 数据仓库服务构建在公来自：百科![]()
、多层次的数据查询和分析。 规范化的数据如何使用？ 规范化的数据可以作为BI的基本信息，也可以作为上层应用的源数据，也可以接入各类 数据可视化 报表等。 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，来自：专题
