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来自：百科的性能在极端场景下并未比单机数据库好 数据如何存储到数据仓库服务？ LibrA、 GaussDB A与GaussDB(DWS) 是什么关系？ 计费说明:计费项 产品定位 Kafka实时入库到GaussDB(DWS) GaussDB(DWS) 与Hive在功能上有哪些差别？ 创建用户并授权使用GaussDB(DWS):示例流程来自：百科
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华为云计算 云知识 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 时间：2021-03-12 14:24:13 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战在于： 降低存储成本 提升处理效率管理数据质量充分数据挖掘如何通过数据的冷热分来自：百科demo体验 立即购买 IoT数仓与标准数仓的区别 GaussDB(DWS)中的IoT数仓与标准数仓是两种不同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 IoT数仓与标准数仓的差异 数仓类型 适用场景 产品优势 功能特点 标准数仓 融合分析业务，一体化O来自：专题
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本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看。学习本课程之前，需要了解操作系统知识，C/Java语言，熟悉C/Java的一种IDE与SQL语法。 立即学习 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![]()
华为云计算 云知识 云硬盘应用场景：数据仓库 云硬盘应用场景：数据仓库 时间：2021-03-23 19:41:16 云硬盘 数据仓库是数据读密集型的应用场景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。传统企业核心数据库上云往往会面临性能、可靠性等各方面的问题。例如oracle来自：百科![]()
GaussDB(for Mongo)的产品特点 GaussDB(for Mongo)的产品特点 时间：2021-06-17 16:47:49 数据库 GaussDB(for Mongo)具有存算分离、极致可用、海量存储等特点。 存算分离：存储层采用DFV高性能分布式存储，计算资源与存储资源按需独立扩展；来自：百科![]()
数量 商机阶段跳转规则说明 当商机从某一阶段直接跳转到了另一阶段（进行中） 或者 赢单阶段时，系统会认为该商机也流转了此阶段后的所有阶段，体现在该阶段及后续阶段的“已流转”那部分会增加1条数据； 当商机从某一阶段直接输单或者无效时，系统会认为该商机没有流转此阶段后的阶段，仅体现在该阶段的已流失那部分会增加1条数据。来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 数据库需求分析阶段的数据字典 数据库需求分析阶段的数据字典 时间：2021-06-02 10:01:20 数据库 在数据库设计的需求分析阶段，要求输出数据字典。这里的数据字典是进行需求分析阶段，数据收集和数据分析所获得的成果。而不是某个数据库产品中的DD（Data来自：百科![]()
子设备自动配对：Lora数据采集器能够自动与子设备进行配对，简化了设备连接和配置的过程，提高了操作的便捷性和效率。综上所述，Lora数据采集器相比于其他类似产品具有更高的扩展性和更便捷的操作特点。 除了Lora数据采集器外，云商店还有哪些类似产品？ 云商店还有以下与RPA相关的商品：数据采集服来自：专题![]()
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数据库需求分析阶段的数据字典包含什么 数据库需求分析阶段的数据字典包含什么 时间：2021-06-02 10:03:51 数据库 数据字典是对数据的描述，不是数据本身。包括： 1. 数据项 数据项名称，含义，数据类型，长度，取值范围，单位，与其他数据项逻辑关系等。 是逻辑设计阶段模型优化的依据。来自：百科![]()
帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 立即使用 在线体验 MapReduce架构图 MapReduce架构包括了基础设施和大数据处理流程各个阶段的能力。 1、基础设施 MapReduce基于华为云 弹性云服务器来自：专题![]()
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来自：百科![]()
公有云数据仓库服务GaussDB(DWS)与传统的数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势： 一款分布式MPP数据仓库云化服务，具备开放，高效，兼容，可扩展，易运维等特点。 基于 FusionInsight LibrA数据仓库产品内核，以云上数据仓库服务的形式将FusionInsight LibrA的能来自：百科![]()
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来自：百科
