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- 金融信息化研究所组织开展行业调研和专家研讨,从政策、金融行业、全球、技术、历史五个维度综合分析(PIGTH分析法)金融领域数据库技术发展现状和问题并提出发展建议。 金融信息化研究所组织开展行业调研和专家研讨,从政策、金融行业、全球、技术、历史五个维度综合分析(PIGTH分析法)金融领域数据库技术发展现状和问题并提出发展建议。
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- 海量大数据场景下,随着业务和数据量的不断增长,数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求,对膨胀的数据进行“冷热”分级管理,不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景,可以将数据按照时间分为:热数据、冷数据。冷热数据主要从数据访问频率、更新频率进行划分。 海量大数据场景下,随着业务和数据量的不断增长,数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求,对膨胀的数据进行“冷热”分级管理,不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景,可以将数据按照时间分为:热数据、冷数据。冷热数据主要从数据访问频率、更新频率进行划分。
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