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反范式常见手段
建立汇总表或临时表 5. 表拆分(水平拆分或者垂直拆分) 反范式化会带来如下的影响: 1. 并非对所有处理过程都能带来性能提升,有些负面影响需要综合考虑进行平衡。 2. 反范式会降低数据模型的灵活性。 3. 带来数据不一致的风险。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在
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标准物模型,物联网的福音
下,每个设备都对应一个统一的标准物模型,它对外提供一致的接口,可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型,比如可以将摄像头和灯组装在一起,组成一个带摄像头的灯,组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型,既能够满足复杂场景的需要,也能够保持其标准模型与应用进行对接。 标准物
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效、易用的批量数据迁移服务。 CDM 围绕大数据迁移上云和 智能数据湖 解决方案,提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力,降低了客户数据源迁移和集成的复杂性,有效地提高您数据迁移和集成的效率。在 数据治理中心 ( DataArts Studio )服务中,CDM作为其中的“数据集
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