一些关于数据库的文章

Cosmos DB 技术博客文章:数据库的宇宙——Cosmos DB 篇 作者:禅与计算机程序设计艺术 标题:Cosmos DB 技术博客文章:数据库的宇宙——Cosmos DB 篇 引言 1.1. 背景介绍 Cosmos DB 是一款高性能的分布式 NoSQL 数据库系统,由微软亚洲研究院主导研发,于 2019 年 3 月发布。Cosmos 阅读详情
这个帖子主要总结提高查询速度的方法,涉及到减少连接数据库次数、建立索引、优化语句等方面。 关于索引,推荐转载的这篇文章 http://blog.youkuaiyun.com/dutguoyi/archive/2006/01/10/575617.aspx 改善SQL语句的效率 http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/5087/5087396.xml?temp=.345669 数据量很大怎样加快索检速度 http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/5058/5058320.xml?temp=.1229517 索引建立方法的区别 http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/5068/5068154.xml?temp=.3010218 频繁插入删除数据需要更新索引 http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/4937/4937910.xml?temp=.8428614 测试了一下sql server 2005 全文检索 http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/4878/4878430.xml?temp=.6049311 其他关于效率的高频问题 判断一个表的数据不在另一个表中最优秀方法? http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/5038/5038742.xml?temp=.4704553 删除千万级表中重复记录的办法 http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/5089/5089261.xml?temp=.7907068 数据库数据查询变得不正常类型问题 大数据量,稳定运行一段时候以后无法得到查询结果。 http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/4810/4810464.xml?temp=9.014529E-02
看懂特斯拉IMU底层逻辑,才懂农业机器人不可替代的核心技术壁垒 在自动驾驶与具身智能赛道,特斯拉彻底重构了IMU(惯性测量单元)的技术定位,打破行业“IMU仅为辅助补盲配件”的固有认知,将其从底盘附属硬件升级为纯视觉感知体系的物理核心基座。依托500–1000Hz超高刷新率、无外部依赖的惯性感知能力、端到端神经网络融合架构,特斯拉实现了“视觉感知环境、IMU定义运动”的技术闭环,摆脱对激光雷达、高精地图、卫星定位的强依赖。这套技术逻辑落地农业机器人赛道,不再是技术优化,而是规模化落地的生存刚需。城市自动驾驶属于结构化稳定场景,IMU仅作误差修正的锦上添花; 阅读详情

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数据库的1000+篇文章总结

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一篇文章讲解清楚,数据仓库和数据库的区别

数据仓库在企业中的应用非常广泛,包括销售分析、客户关系管理、库存管理、财务报告等。通过数据仓库,企业可以更好地了解业务状况,发现潜在问题,制定有效的策略,提高竞争力。

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数据仓库和数据库有什么区别?一篇文章讲解清楚

数据仓库的构建通常遵循数据抽取、清洗、转换和加载(ETL)的过程。首先,从各种业务系统中抽取数据,然后对数据进行清洗,消除不一致性和错误。接下来,对数据进行转换,将其转换成适合分析的格式

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LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

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千里之行始于足下 194

数据仓库系列文章整理

声明:此系列文章来自http://webdataanalysis.net/category/web-data-warehouse/ 数据仓库的价值 相信大家都了解数据仓库的4个基本特征:面向主题的、集成的、相对稳定的、记录历史的,而数据仓库的价值正是基于这4个特征体现的: 1、高效的数据组织形式 面向主题的特性决定了数据仓库拥有业务数据库所无法拥有的高效的数据组织形式,更加完整的数据体系,清晰的数据分类和分层机制。因为所有数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤,使原始数据不再杂乱无章,基于优化查询的组.

DreamMaker_DI的博客 558

一篇文章讲清楚!数据库和数据仓库到底有什么区别和联系?

而数据仓库为了业务分析的目的,因此需要拉通各个业务系统数据库的数据,保留大量历史数据,同时为了分析效率的提升改变了传统数据库的数据组织形式,例如利用适合于分析型模型的Kimball维度建模方式来组织底层数据架构。也可以简单理解为很多个业务系统的数据库往数据仓库输送数据,是各个数据库的集合体,一个更大的数据库,数据仓库的建立是要打通这些基础数据库的数据的。数据仓库为了分析的目的会存放大量的历史数据,因为是每天抽取业务系统数据库的数据每天存放起来,大部分的数据都是静态的。.........

派可数据的博客 2965

日常水文章之db数据库创建

package com.sunchip.vendingmachine.db import android.content.Context import android.database.sqlite.SQLiteDatabase import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper import com.sunchip.vendingmachine.utils.ToastUtils /** * Created by yingmuliang on 2020/1.

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几篇关于Hadoop+Hive数据仓库的入门文章

<br />Hadoop计算平台和Hadoop数据仓库的区别<br />http://datasearch.ruc.edu.cn/~boliangfeng/blog/?tag=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93<br /><br />Hive 随谈(三)– Hive 和数据库的异同<br />http://www.tbdata.org/archives/551<br /><br />Hadoop Ecosystem解决方案---数据仓库<br />http://www.

数据人生 2772

数据仓库入门,看这一篇文章就够了

众所周知,做数据分析、BI建设,都离不开数据仓库建设,数仓建设的本质目的是支撑分析决策。今天跟着我来学学数据仓库的基础知识,通过本文的阅读,你将获得以下方面的认知: 什么是数仓数仓的核心概念数仓的分层架构数据仓库概述 数据仓库,顾名思义,就是存储数据的仓库。 现实中的仓库会有不同的分区和归类,分区下有多个货架,货架上堆放着各种各样的商品。对于数据仓库来说,分区归类就类似于数据仓库的基础架构,数据仓库的数据存储结构(如表)就是仓库的货架,而商品则是对应数据仓库实际存储的各种数据。无论是什么样的仓库.

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