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来自：百科华为云计算 云知识 华为鲲鹏大数据的典型配置方案 华为鲲鹏大数据的典型配置方案 时间：2021-05-24 09:41:03 大数据 华为鲲鹏大数据的典型配置方案如下图所示，包含实时流处理、全文检索、离线分析/数据挖掘、冷数据存储等流程。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽来自：百科
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于它的体积小、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
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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![]()
提供了多种认证鉴权方式、精细化的流量控制、严格的访问控制等安全防护措施。 如果您想进一步了解服务集成的业务使用流程，请参见服务集成业务使用介绍。 消息集成 ROMA Connect的消息集成（MQS），基于统一的消息接入机制，提供跨网络访问的安全、标准化消息通道。 l 兼容社区版Kafka的API，具备原生Kafka的所有消息处理特性。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![]()
云知识 数据库设计需求分析的意义 数据库设计需求分析的意义 时间：2021-06-02 09:49:24 数据库 需求分析阶段主要是收集信息并进行分析和整理，为后续阶段提供充足信息。 需求分析是整个数据库设计的基础。是最困难，也可能最耗时的阶段。需求分析没做好，会导致整个数据库设计重新返工。来自：百科![]()
式保证了 CDM 用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输安全。用户还可以使用VPN网络将本地数据中心的数据迁移到云服务，具有高度的安全性。 CDM数据迁移以抽取-写入模式进行。CDM首先从源端抽取数据然后将数据写入到目的端，数据访问操作均由CDM主动来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据有哪些实际的应用类型 大数据有哪些实际的应用类型 时间：2021-05-24 09:06:01 大数据 大数据在当今实际的应用中，按照场景基本可以区分为如下几种类型： 1. 经营类 在电信/金融/电力领域，主要用于经营分析、电信信令等。 2. 管理类 在来自：百科![]()
4.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![]()
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跨AZ部署，既拥有商业数据库的性能和可靠性，又具备开源数据库的灵活性。 GeminiDB Cassandra 接口 GeminiDB Cassandra 接口是一款基于华为自研的计算存储分离架构的分布式数据库，兼容Cassandra生态的云原生NoSQL数据库，支持类SQL语法C来自：专题![]()
上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识；促使KG能利用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看，大模型对知识的抽象程度高，泛化能力强，用户开箱即用，体验更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用户更新知识的成本也较低，往知识库加文档即来自：百科![]()
A上的应用读取区域 R和区域 G的数据后将数据记录在缓存中，此时云服务器 A上的其他进程或线程访问该部分数据时，直接访问缓存中的数据即可。如果此时云服务器 B上的应用修改区域 R和区域 G中的数据，则云服务器 A上的应用无法感知该部分数据已被修改，依旧从缓存中读取数据，用户通过云服务器 A无法看到已修改的新数据。来自：百科
