云数据库 RDS for MySQL
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- 数据仓库数据库的逻辑模型设计 内容精选 换一换
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来自：百科华为云计算 云知识 数据库概念设计阶段的任务 数据库概念设计阶段的任务 时间：2021-06-02 10:05:39 数据库 概念设计的任务，是分析用户提出的需求，对用户需求进行综合、归纳和抽象，形成一个独立于具体数据库管理系统的概念层次抽象模型，即为概念数据模型。 文中课程 更多来自：百科
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依托这些公共模型快速实现，从而专注于业务逻辑的创新与优化。 数据模型 数据模型类似于编程语言中的数据结构，在API设计时主要应用于 “返回响应”和json/xml类型的“Body参数”。在设计API的请求体或响应内容时，开发者可直接引入公共的数据模型，实现数据结构的即时复用。此外来自：专题什么是非关系模型数据库 什么是非关系模型数据库 时间：2020-07-28 14:04:35 数据库 非关系型数据库主要是基于“非关系模型”的数据库（由于关系型太大，所以一般用“非关系型”来表示其他类型的数据库） 非关系型模型比如有： 列模型：存储的数据是一列列的。关系型数据库以一行作来自：百科
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能来提供服务。尽管SQL数据库有很大的扩展空间，但最终肯定会达到垂直扩展的上限。NoSQL数据库是水平扩展的。 非关系数据存储是自然分布的，并且NoSQL数据库的扩展可以通过向资源池中添加更多的普通数据库服务器（节点）来分担负载。 3.对事务的支持是不同的。 如果数据操作需要高事来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库设计需求分析阶段的任务 数据库设计需求分析阶段的任务 时间：2021-06-02 09:52:46 数据库 数据库设计需求分析阶段的任务，包括： 1. 对用户业务行为和流程进行调查，了解用户对新系统的期望和目标，了解目前现存系统的主要问题； 2. 系统调研、收集和分析需求，确定系统开发范围；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库设计目标的要求 数据库设计目标的要求 时间：2021-06-02 09:42:07 数据库 数据库设计的目标一定要设定有时间范围，无条件的目标会导致范围过大而失败； 合理的制定数据库系统的目标是非常有挑战性的事情。目标过高过大，会导致无法实现。目标过小又无法让客户接受；来自：百科![]()
保护系统和用户的隐私及数据安全。 用户权限策略 基于角色的访问控制，用户通过角色与权限进行关联，并支持细粒度权限策略，可满足不同的授权需求。针对不同的用户，DAYU提供了管理者、开发者、运维者、访问者四种不同的角色，各个角色拥有不同的权限。 数据安全 针对规范设计、数据服务等关键流程，DAYU提供了审核流程。来自：百科![]()
将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录，保证代码目录大小不超过128MB，文件个数不超过4096个。 训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。来自：专题![]()
云知识 物理备份和逻辑备份的区别有哪些 物理备份和逻辑备份的区别有哪些 时间：2021-07-01 14:36:56 数据库管理 数据库 数据备份与恢复 数据库备份 物理备份：直接备份数据库所对应的数据文件甚至是整个磁盘。 逻辑备份：将数据从数据库中导出，并将导出的数据进行存档备份。来自：百科![]()
绍数据库节点都有哪些对象，以及这些对象之间的关系。数据库逻辑结构如图。 说明： Tablespace，即表空间，是一个目录，可以存在多个，里面存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。每个表空间可以对应多个Database。 Database，即数据库，用于管理各类数据对象，各数据来自：专题![]()
Pro的？一起来看看具体的场景。 降低成本 盈利分析 成本效益高 降低成本 这款产品的设计和生产过程都经过精心优化，以降低成本。这不仅使我们能够以更低的价格提供商品，也使我们的客户能够在购买时节省更多的费用。 盈利分析 我们对这款产品的盈利潜力进行了深入的分析。通过精确的市场定位来自：专题![]()
华为云计算 云知识 “学好数据库，玩转IT都不怕”——面试官心中的最佳数据库人才模型 “学好数据库，玩转IT都不怕”——面试官心中的最佳数据库人才模型 时间：2021-04-27 16:06:53 内容简介： 数据库是软件行业的掌上明珠，各行业都离不开数据库，在如此重要的行业，人才却是非常来自：百科![]()
学完本课程后，您将能够： 了解企业数据库与中间件上云趋势； 熟悉华为云各类数据库服务产品的使用； 掌握云上数据库使用、管理的方式方法。 课程大纲 第1章 华为云数据库架构设计 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![]()
开放（Open）： 端到端的开源：从需求的收集、提交、架构的变更到代码，均开源 尽最大可能重用已有开源项目 灵活（Flexible）： 不使用任何不可替代的私有/商业组件 大量使用插件化方式进行架构设计与实现 可扩展（Scalable）： 由多个相互独立的项目组成 每个项目包含多个独立服务组件来自：百科![]()
3. 充分利用云存储的能力 存储层实现独立容错和自愈服务； 共享访问（单写多读）。 4. 发挥 SSD 的优势 避免随机写带来的写放大，减少磨损，减小时延； 充分利用 SSD 的随机读性能。 5. 性能瓶颈已经从计算和存储转向网络 减少网络流量； 采用新的网络技术和硬件, 比如：RDMA。来自：百科![]()
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，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。来自：专题
