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华为云学院 数据库开发环境 HCIA- GaussDB 系列课程。华为的GaussDB支持基于C、Java等应用程序的开发。了解它相关的系统结构和相关概念，有助于更好地去开发和使用GaussDB数据库。 本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看来自：百科地址段。云数据库RDS实例运行在租户独立的虚拟私有云内，可提升云数据库RDS实例的安全性。 数据库-数据删除 删除云数据库RDS实例时，存储在数据库实例中的数据都会被删除。安全删除不仅包括数据库实例所挂载的磁盘，也包括自动备份数据的存储空间。删除的实例可以通过保留的手动备份恢复实来自：专题
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数据库的事务管理和运行管理：数据库在建立、运用和维护时由数据库管理系统统一管理和控制，以保证事务的正确运行，保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用及发生故障后的系统恢复； 5.数据库的建立和维护功能：包括数据库初始数据的输入和转换功能，数据库的转储、恢复功能，数据库的重组织功能和性能监视、来自：百科![]()
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ff)的相关信息，如登入登出时间，连接方式及参数信息，登入途径等。 2.用户与管理员审计：针对用户和管理员执行的活动进行分析和报告。 3.安全活动监控：记录数据库中任何未授权或者可疑的活动生成审计报告。 4.漏洞与威胁审计：发现数据库可能存在的漏洞，以及想要利用这些漏洞的“用户”。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库需求分析的重点 数据库需求分析的重点 时间：2021-06-02 09:56:38 数据库 需求分析的重点是梳理清楚用户的“信息流”和“业务流”。需求分析过程，切忌想当然，对用户的想法进行猜想和假设，如果有假设条件或者不清楚的地方一定要和客户进行确认： 1来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库架构的类别有哪些 数据库架构的类别有哪些 时间：2021-07-01 08:58:07 数据库 数据系统 云数据库 随着业务规模增大，数据库存储的数据量和承载的业务压力也不断增加，数据库的架构需要随之变化，为上层应用提供稳定和高效的数据服务。数据库架构按照主机数来自：百科![]()
对于数据库用户来说是透明的，没有感觉的； 采用加密存储，加密运算在服务器端运行，在一定程度上会加重服务器的负载。 2.DBMS外层加密 开发专门的加解密工具，或者定义加解密方法； 可以控制加密对象粒度，到表或者字段级别进行加解密； 用户只需要关注敏感信息范围。 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院来自：百科![]()
它的体积小、速度快、成本低、最重要的是开放源码，所以中小型的公司都喜欢使用它作为网站数据库。 MySQL数据库的优点： （1）MySQL数据库是用C和C++语言编写的，并且使用了多种编辑器进行测试，以保证源码的可移植性 （2）支持多个操作系统例如：Windows、Linux、Mac来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库设计的目标是什么 数据库设计的目标是什么 时间：2021-06-02 09:39:43 数据库 数据库设计的目标，是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。 高效的运行环境包括： 数据库数据的存取效率； 数据库存储空间的利用率； 数据库系统运行管理的效率。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库设计需求分析的要求 数据库设计需求分析的要求 时间：2021-06-02 09:51:13 数据库 在做数据库设计的需求分析时，需要： 1. 了解现有系统的运行概况； 2. 确定新系统的功能要求； 3. 收集能够实现目标的基础数据及相关的业务流程。 文中课程来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库设计中的物理设计 数据库设计中的物理设计 时间：2021-06-02 14:34:01 数据库 数据库设计中的物理设计阶段是指，在用户确认的逻辑模型基础上，以数据库系统运行效率，业务操作效率，前端应用效率等因素为出发点对模型进行的调整。面向物理实施过程的具体细节。来自：百科![]()
进入工作流-工作流设置-分类设置, 建立表单分类。表单分类更方便了表单的管理，把不同性质的表单放在不同的分类下，也方便了表单的查找。同时根据表单分类的所属部门，实现了表单分类按部门进行独立管理的目的。 新建表单分类：首先点击【新建】按钮，根据具体需求选择表单父分类，填写相应的表单分类排序号，表单分类名称，以及所属部门后保存。来自：云商店![]()
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华为云云原生黄金课程01：云原生开学“第一课” 《云原生王者之路集训营》是华为云云原生团队精心打磨的云原生学习技术公开课，分为黄金、钻石、王者三个阶段，帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为黄金课程的第一课，由华为云CNCF的官方大使、技术监督委员会贡献者，Kubernetes社区Maintai来自：百科![]()
本课程将会讲解Python在数据分析、AI和图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架来自：百科
