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  • 数据仓库通过什么查询数据库 内容精选 换一换
  • 云知识 什么是云数据库RDS 什么是云数据库RDS 时间:2020-09-19 11:25:32 云数据库RDS(Relational Database Service,简称RDS)是一种基于 云计算平台 的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。云数据库RDS支持以下引擎:
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    华为云计算 云知识 什么数据库系统 什么数据库系统 时间:2021-05-18 14:33:05 数据库 数据系统 数据管理 数据库系统(Database System, DBS)是由数据库数据库管理系统(及其 应用开发工具 )、应用程序和数据库管理员组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。
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    华为云计算 云知识 什么数据库实例 什么数据库实例 时间:2021-07-01 16:52:29 数据库管理 数据库 操作系统 1.数据库(Database) 物理操作系统文件或磁盘数据块的集合 比如数据文件,索引文件,结构文件。 并非所有的数据库系统都是基于文件的,也有直接把数据写入数据存储的形式。
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    Service),包括数据库安全审计和数据库安全防护两个子服务,提供数据泄露保护、数据库防火墙、数据库审计等功能,可以全面保障云上数据库安全和资产安全。 数据库安全服务应用场景: 1、审计:提供数据库的审计功能 2、防攻击:多种策略防止数据库被攻击,持续保护云上数据库安全。 3、数据脱
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    华为云计算 云知识 数据仓库 发展现状及发展趋势 数据仓库发展现状及发展趋势 时间:2021-03-03 14:09:48 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库,并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库,可借助DWS Expr
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    务( CDM )? 数据库数据仓库 数据湖 、湖仓一体分别是什么?:什么是数据湖? 数据库数据仓库、数据湖与华为 智能数据湖 方案:什么是数据湖? 方案概述:方案架构 方案概述:方案架构 华为云 数据治理 平台 华为云数据治理平台
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    时间:2021-06-17 12:16:19 数据库 GaussDB (DWS)的产品优势之一,易使用,体现在如下的方面: 一站式可视化便捷管理:通过使用GaussDB(DWS)管理控制台,完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 与大数据
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    免费的MySQL云数据库应用场景: loT,电子商务应用,电子政务,移动游戏等 查看数据库MySQL产品详情 云数据库MySQL 的产品优势是什么数据库MySQL数据库的应用场景 云数据库MySQL如何创建、删除数据库数据库MySQL支持的实例类型和优势对比 华为云数据库MySQL的高可靠性
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    场景描述: 在创建好数据仓库集群后,就可以使用SQL客户端连接DWS集群中的数据库,并执行SQL语句进行数据加载、数据查询和数据分析。 Data Studio是一款用于连接数据库的客户端工具,有着丰富的GUI界面,能够管理数据库数据库对象,编辑、运行、调试SQL脚本,查看执行计划等。 数据仓库服务
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    数据库监控DMS在数据库监控页面展示了数据库级别的实时资源消耗和历史趋势指标。 监控-实时查询 数据库监控DMS在实时查询监控页面展示了当前运行在集群中的所有查询和会话的实时信息。 监控-历史查询 数据库监控DMS在历史查询监控页面展示了当前集群中的所有历史查询信息。 实例监控 数据库监控DMS在实例
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    华为云计算 云知识 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 时间:2021-06-17 12:36:40 数据库 GaussDB(DWS)在数据仓库迁移的应用如下图所示。迁移过程有如下的特点: 1. 平滑迁移 GaussDB
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    第3章 基础性能调优 第4章 集群高可用设计 第5章 数据库高级特性介绍 第6章 数据库事务管理 第7章 数据库迁移 数据仓库服务 GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储
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    系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容,适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型: 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型:掌握维度表和事实表的概念和设计方法
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    华为云计算 云知识 云上数据仓库打造案例 实现工程智慧营销 云上数据仓库打造案例 实现工程智慧营销 时间:2021-03-05 15:15:14 数据仓库 客户痛点: 数据增长迅速,已有存量数据5TB,计划存储3年约20TB数据; 查询任务在MySQL耗时长,部分跑不出结果,MongoDB数据无法做复杂关联分析;
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