数据库管理工程师
一、职责包括规划、设计、开发、优化和维护公司数据库,确保系统的稳定和高效运转;制定监控、备份和灾难恢复策略,以维护数据安全和完整性;优化数据库性能,提升操作效率;定期优化数据模型和数据库结构,适应业务需求的变迁;参与构建数据仓库,负责数据抽取、转换加载等工作;日常运维任务,如故障处理、系统升级和维护等。二、...
2025年度中国证监会招考职位专业科目笔试考试大纲(计算机类)
数据库的基本概念、数据库系统的结构;关系模型的基本概念、关系数据库的标准语言SQL等;数据需求管理、范式概念、数据建模和数据集成概念及操作、数据仓库分层逻辑及实务2.数据仓库单机关系型数据仓库架构(MPP)、大数据仓库架构(分布式)、新型数据仓库架构(内存数据库等);数据仓库的任务调度、安全管理、存储管理、事务...
双向赋能:AI与数据库的修行之道
一方面,数据库技术的技术迭代需要更好地支持人工智能应用工作负责,比如向量数据库,也就是DBforAI;另一方面人工智能技术也更好地让数据库运维更方便,实现自动化和智能化,也就是AIforDB。在这一个变革过程中,数据库产业正面临诸多挑战,比如海量数据高性能和大并发、大量数据库实例智能优化、保障数据安全防篡...
数据产品经理必须掌握的知识其实只是在大佬眼中的常识
元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。元数据按类型划分:业务元数据:例如;用户范围、业务规则、逻辑规则等等;技术元数据:例如:在数据库中的表名、字段名、字段类型、...
图灵奖得主回顾与展望:数据库发展 60 年,AI 颠覆在即?
关系模型是数据库领域持久稳定的"主线",新的数据模型最终都会回归或趋同于关系模型;SQL作为关系模型的标准查询语言,在表达能力和易用性方面还难以被取代;底层架构的创新丰富了关系型数据库的应用场景,但没有动摇其核心地位;未来也很难出现彻底颠覆关系模型的变革,新的研究热点可能是探索AI技术与关系数据...
如何设计真正的实时数据湖?
但很显然,数据湖与数据仓库之间并不是简单的可替代关系(www.e993.com)2024年10月19日。这条路线是片面,甚至可以说是理论上完全错误的。首先,技术上看,数据湖通常是基于大数据引擎构建的。依据Hadoop之父DougCutting的数据本地化(DataLocality)理论,大数据引擎本质上是计算引擎(ComputingEngine)。而传统数仓的技术定位,则是基于数据库技术...
电销人员是如何知道我们的个人信息的?
IBM:IBM的数据仓库解决方案基于DB2数据库,提供了一系列企业级的数据仓库和数据分析工具Sybase:Sybase的数据仓库解决方案可以提供面向不同行业(电信、金融、保险和医疗保健)的客户关系管理产品SAP:SAP的数据仓库解决方案基于SAPHANA数据库,支持实时分析和预测,适用于各种行业的业务。
到底什么是商业智能 BI? 企业又为啥上BI,全在这里?
第二层,数据模型层-即商业智能BI的数据仓库层,代表数据的分析模型,完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。第三层,数据源层-即商业智能BI的数据层,各个业务系统底层数据库的数据通过ETL的方式抽取到商业智能BI的数据仓库中完成ETL过程,建模分析等等,最终支撑到前端的可视化分析展现。
数据仓库与数据库的主要区别是什么?
2、数据仓库:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现存放数据的地方,只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策;打开网易新闻查看精彩图片区别主要总结为以下几点:...
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系...
二、数据库数据仓库1.例子随着企业的发展,线上的业务系统随着业务进行会源源不断的产生数据,一般这些数据会存储在我们企业的业务数据库中,也就是上面讲到的关系型数据库,当然不同的企业使用的数据库可能不尽相同例如上述的Oracle,MicrosoftSQLSever,MySQL等,但是底层的技术逻辑都大同小异,这些业务数据库支撑着...