Teradata

最新推荐文章于 2025-05-18 12:54:33 发布
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本文介绍了Teradata的应用及特点，并分享了Presto在近实时运算中的实践经验，包括其部署、调优及在企业级场景下的应用案例。

Teradata介绍

http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/79398

 

 

近实时运算的利器---presto在公司实践

http://blog.youkuaiyun.com/joomlaer/article/details/45889759

 

http://www.info.teradata.com/templates/eSrchResults.cfm?rdsort=Date&srtord=Desc&wNew=True&nm=Downloadable%20Publications

iteye_11910
关注
TeraData常用函数
yuyang_622的博客
07-19 1352
替换空格：
Teradata：Teradata数据库设计与建模.docx
11-05
Teradata数据库设计与建模知识点总结： 一、Teradata数据库概述 1. Teradata数据库架构：Teradata数据库采用Massively Parallel Processing（MPP）架构，该架构支持在多个节点上并行处理数据，极大地提升数据处理...
TeraData
Zoya_R的博客
06-29 497
bdeq <<! （ Basic Teradata Query ） .SET DEFAULTS：将输出格式定义成默认值； .SET ECHOREQ ON/OFF：是否将SQL请求及BTEQ命令复制到输出报表中； .SET FOLDLINE ON 1：把第1个字段显示在第1行，其它字段的值显示在第2行； .SET FOOTING [NULL,‘string’]：定义脚注，可以包含&DATE、&TIME、&PAGE、&n； .SET FORMAT ON/OFF：当设
Teradata SQL 编写规范
HelloWowofei的博客
11-14 594
2.2 编写规范........................................................................................................................................ 2。
Teradata 技术总结
weixin_40426261的博客
06-09 535
Teradata 是一家提供数据仓库和大数据分析解决方案的公司，其产品广泛应用于企业数据管理、商业智能和数据分析等多个领域。Teradata 提供了一套强大的数据仓库平台和工具，支持高效的数据存储、处理和分析。以下是对 Teradata 技术的详细总结。概述Teradata：Teradata 是一家专注于数据仓库和大数据分析的公司，成立于1979年，总部位于美国加利福尼亚州。提供强大的数据仓库平台，支持企业级的数据管理和分析需求。
python teradata_使用Python连接Teradata
weixin_39660408的博客
12-14 589
在Python中，有不同的方法可以连接到Teradata。下表并非详尽无遗。sql炼金术from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base, DeferredReflectionfrom sqlalchemy.orm import scoped_session, se...
Teradata数据仓库与分析核心技术详解
weixin_36282234的博客
05-18 1178
Teradata采用大规模并行处理（MPP）架构，可实现高效的数据仓库解决方案。MPP架构允许系统通过多个处理器同时处理大量数据，显著提升数据处理能力。Teradata的MPP架构依赖于高级消息传递接口（AMP），每个AMP节点管理数据的一部分并执行本地处理，通过并行处理提高整体性能。
TeraData Basics
一叶知秋
07-19 439
TeraData Basics 持续更新中。。 插图画得很辛苦 1. Basic concept 1.1 Parallel Processing AMP(Access Module Processor) 1.2 Linear Scalability All Teradata tables are spread across ALL AMPs 3. Fou...
teradata ttu_Teradata Studio中文乱码解决方法
weixin_31237295的博客
01-16 1834
在使用Teradata Studio中查看中文数据时，会出现乱码，需要自行调整连接参数来解决该问题。在这点上TTU(Teradata Tools and Utilities)工具集就不需要如此的麻烦，但可惜的是TTU仅支持Windows平台。处理前的中文显示： 2. 处理方法：2.1). 在DB连接上右击，选择“Properties” 2.2). 选择左边栏的“Teradata JDBC Conn...
Teradata在中国银行业的应用简介
格子衫
04-09 3431
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.
Teradata-SQL.rar_teradata_teradata sql
09-24
Teradata SQL是数据库管理系统Teradata中的查询语言，用于在大规模数据仓库环境中进行数据操作和分析。这个名为"Teradata-SQL.rar"的压缩包显然包含了关于Teradata SQL的基础学习资料，其中包含一个名为"Teradata ...
天睿公司数据库 Teradata驱动包JDBC terajdbc 20.00.00.11
10-13
Teradata JDBC驱动程序，适用于Java版本1.8.0 及以上 . 厂商： Teradata Corporation 驱动类： com.teradata.jdbc.TeraDriver 版本：20.00.00.11 连接URL示例：jdbc:teradata://192.168.10.94/DATABASE=test,DBS_...
Teradata FSLDM数据模型培训PPT
04-03
Teradata FSLDM数据模型培训PPT是一套深入讲解数据仓库设计与构建的课程资料，主要聚焦于Teradata的FSLDM（Fast Start for Logical Data Modeling）方法论。这套课件通常涵盖4天的课程内容，旨在帮助学员掌握数据...
Teradata_JDBC驱动.rar
08-28
Teradata JDBC驱动是Java应用程序与Teradata数据库交互的关键组件，它允许通过JDBC（Java Database Connectivity）接口执行SQL语句并处理返回的数据。Teradata JDBC驱动程序提供了与Teradata数据库的标准化接口，...
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1).pdf
11-26
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1)
金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建
11-26
内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
最新发布
11-26
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究
11-26
内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。
Teradata数据库基础教程
"Teradata 基础 - Teradata 数据库 SQL 参考指南，基础篇，版本12.0" 本文将深入探讨 Teradata 数据库的基础知识，这是一本详细且易于理解的官方文档，涵盖了 Teradata 的核心概念、SQL 参考以及版本12.0的相关信息...
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