添加數(shù)據(jù)庫SQL注入規(guī)則 添加數(shù)據(jù)庫風(fēng)險(xiǎn)操作規(guī)則 配置隱私數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)則 設(shè)置數(shù)據(jù)庫安全郵件和告警通知 查看更多 常見問題 常見問題 數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)和RDS SQL審計(jì)有什么區(qū)別？ 數(shù)據(jù)庫安全支持哪些類型的數(shù)據(jù)庫？ 數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)支持哪些數(shù)據(jù)庫？ 數(shù)據(jù)庫安全是否支持審計(jì)云下數(shù)據(jù)庫和非華為云數(shù)據(jù)庫？ 數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)的日志處理機(jī)制是什么？
視頻智能分析服務(wù) VIAS 視頻智能分析服務(wù) VIAS 視頻智能分析服務(wù)（VIAS），是集成視頻AI分析、事件感知等能力的一體化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)、城市治理、安全生產(chǎn)等場景的事件感知、分析和決策能力，助力業(yè)務(wù)閉環(huán) 視頻智能分析服務(wù)，是集成視頻AI分析、事件感知等能力的一體化平臺(tái)，
日志分析服務(wù) LOG 日志分析服務(wù) LOG 日志分析服務(wù)（Log Analysis Service, 簡稱LOG）一站式海量實(shí)時(shí)日志分析服務(wù)，提供日志實(shí)時(shí)采集、智能分析與可視化、轉(zhuǎn)儲(chǔ)等功能。提供端到端的快速、易用、豐富的日志分析平臺(tái) 日志分析服務(wù)（Log Analysis Service
基于時(shí)間多維度聚合，近實(shí)時(shí)分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 提供時(shí)序洞察工具，方便物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)探索 產(chǎn)品優(yōu)勢 物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù)。不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合，在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中
常見問題 計(jì)費(fèi)方式 數(shù)據(jù)庫連接實(shí)踐 備份與恢復(fù) 查看更多 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB，了解更多 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB，了解更多 GeminiDB Redis 接口 企業(yè)級(jí) Redis 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB兼容DynamoDB接口 高性能鍵值云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Cassandra
華為云上數(shù)據(jù)庫的Web服務(wù)，提供數(shù)據(jù)庫開發(fā)、運(yùn)維、智能診斷一站式云上數(shù)據(jù)庫管理平臺(tái)，方便用戶使用和運(yùn)維華為云數(shù)據(jù)庫。 數(shù)據(jù)管理服務(wù)（Data Admin Service，簡稱DAS），用來登錄和操作華為云上數(shù)據(jù)庫的Web服務(wù)，提供數(shù)據(jù)庫開發(fā)、運(yùn)維、智能診斷一站式云上數(shù)據(jù)庫管理平臺(tái)。
云遷移服務(wù) CDM 全場景日志分析 全場景日志分析 云搜索服務(wù)CSS可用于全場景日志分析，包括ELB日志、服務(wù)器日志、容器和應(yīng)用日志。其中Kafka作為消息緩沖隊(duì)列，用于削峰填谷，Logstash負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)ETL，Elasticsearch負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)檢索與分析，最后由Kibana以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。
一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫實(shí)例時(shí)可以指定數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板為默認(rèn)參數(shù)模板或已有參數(shù)模板。實(shí)例創(chuàng)建成功后也可以變更實(shí)例關(guān)聯(lián)的參數(shù)模板。 • 默認(rèn)參數(shù)模板 默認(rèn)模板包含針對(duì)運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫實(shí)例進(jìn)行優(yōu)化的引擎默認(rèn)值和數(shù)據(jù)庫服務(wù)系統(tǒng)默認(rèn)值。 • 自定義參數(shù)模板 如果希望數(shù)據(jù)庫實(shí)例以客戶自
云遷移服務(wù) CDM 全場景日志分析 全場景日志分析 云搜索服務(wù)CSS可用于全場景日志分析，包括ELB日志、服務(wù)器日志、容器和應(yīng)用日志。其中Kafka作為消息緩沖隊(duì)列，用于削峰填谷，Logstash負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)ETL，Elasticsearch負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)檢索與分析，最后由Kibana以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。
ShinSight數(shù)據(jù)庫監(jiān)控與性能分析系統(tǒng)是一款集監(jiān)控告警、性能分析、自動(dòng)巡檢等功能于一體的數(shù)據(jù)庫監(jiān)控分析軟件，支持：Oracle、MySQL、DB2、HANA、SQLServer功能全面 場景化管控 非入侵式設(shè)計(jì)安全可靠 配置靈活 無縫集成
ShinSight數(shù)據(jù)庫監(jiān)控與性能分析系統(tǒng)是一款集監(jiān)控告警、性能分析、自動(dòng)巡檢等功能于一體的數(shù)據(jù)庫監(jiān)控分析軟件，支持：Oracle、MySQL、DB2、HANA、SQLServer1、社區(qū)試用版為默認(rèn)1個(gè)月免費(fèi)使用，不含支持服務(wù)，到期后可以提出申請延期試用，或者轉(zhuǎn)為企業(yè)付費(fèi)版使用
、偶發(fā)性數(shù)據(jù)庫語句的產(chǎn)生、非數(shù)據(jù)庫服務(wù)的監(jiān)聽和主動(dòng)對(duì)外的連接行為。如：特權(quán)用戶的敏感操作、異常地點(diǎn)異常時(shí)間的登錄、偶發(fā)性數(shù)據(jù)庫語句的產(chǎn)生、非數(shù)據(jù)庫服務(wù)的監(jiān)聽和主動(dòng)對(duì)外的連接行為。 ? 輔助決策 提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)庫運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控，針對(duì)數(shù)據(jù)庫訪問流量、語句數(shù)量、SQL模板量、語句耗時(shí)等進(jìn)
錄、偶發(fā)性數(shù)據(jù)庫語句的產(chǎn)生、非數(shù)據(jù)庫服務(wù)的監(jiān)聽和主動(dòng)對(duì)外的連接行為。如：特權(quán)用戶的敏感操作、異常地點(diǎn)異常時(shí)間的登錄、偶發(fā)性數(shù)據(jù)庫語句的產(chǎn)生、非數(shù)據(jù)庫服務(wù)的監(jiān)聽和主動(dòng)對(duì)外的連接行為。? 輔助決策提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)庫運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控，針對(duì)數(shù)據(jù)庫訪問流量、語句數(shù)量、SQL模板量、語句耗時(shí)等進(jìn)行
內(nèi)部合法賬號(hào)被攻擊者利用不易察覺；3.數(shù)據(jù)庫信息泄露，缺乏管控；4.數(shù)據(jù)庫安全事件追蹤分析困難；5.數(shù)據(jù)庫操作行為審計(jì)不夠全面；6.無法滿足法律法規(guī)對(duì)數(shù)據(jù)庫審計(jì)的明確要求。知道創(chuàng)宇解決方案 1.全面掌控和記錄針對(duì)數(shù)據(jù)庫的操作行為；2.實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)庫操作行為，及時(shí)阻斷非授權(quán)操作；3.快速精準(zhǔn)定位異常數(shù)據(jù)庫安全事件；4
億賽通數(shù)據(jù)庫審計(jì)系統(tǒng)是一款通過對(duì)數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)流量的采集，基于數(shù)據(jù)庫協(xié)議解析與還原技術(shù)的數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)系統(tǒng)。億賽通數(shù)據(jù)庫審計(jì)系統(tǒng)是一款通過對(duì)數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)流量的采集，基于數(shù)據(jù)庫協(xié)議解析與還原技術(shù)的數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)系統(tǒng)。本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫所有訪問行為的監(jiān)控和審計(jì)、對(duì)其中的危險(xiǎn)操作進(jìn)行多種方式
深信服基于對(duì)用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)防護(hù)的不斷探索，創(chuàng)新地將數(shù)據(jù)安全防護(hù)與大數(shù)據(jù)分析結(jié)合的產(chǎn)物，它能為用戶提供完整的數(shù)據(jù)庫審計(jì)分析、泄密軌跡分析、數(shù)據(jù)庫訪問關(guān)系可視、數(shù)據(jù)庫攻擊威脅分析。 TB級(jí)日志秒級(jí)查詢，支持14種數(shù)據(jù)庫行為、趨勢或SQL預(yù)計(jì)的分析報(bào)表，可從5種維度進(jìn)行數(shù)據(jù)庫分析,支持按天、周、月自由拖拽組合，方便靈
閃捷數(shù)據(jù)庫運(yùn)維管理系統(tǒng)（Secsmart DOM）是一款針對(duì)數(shù)據(jù)庫運(yùn)維人員的訪問安全管控產(chǎn)品。系統(tǒng)通過權(quán)限控制、 操作審批、動(dòng)態(tài)脫敏、誤刪恢復(fù)、行為審計(jì)等功能，對(duì)運(yùn)維行為進(jìn)行全周期管理，可有效避免運(yùn)維人員的誤操作和惡意操作行為。產(chǎn)品規(guī)格選型指導(dǎo)如下：數(shù)據(jù)庫運(yùn)維管理系統(tǒng)（基礎(chǔ)版）1
從節(jié)點(diǎn)服務(wù)器的資源來處理查詢請求, 從而提升數(shù)據(jù)庫集群的整體性能與?作效率。hgproxy讀寫分離的本質(zhì)是將寫語句轉(zhuǎn)發(fā)到主庫執(zhí)?，讀語句轉(zhuǎn)發(fā)到備機(jī)執(zhí)?，使備庫承擔(dān)查詢?作，降低主庫的?作壓?，從而提?整體處理能?。具體某?條SQL語句轉(zhuǎn)發(fā)到了什么節(jié)點(diǎn)可通過將會(huì)將hgproxy的?
關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)試用 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫RDS for PostgreSQL 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫MySQL 時(shí)序數(shù)據(jù)庫GaussDB(for Influx) MySQL數(shù)據(jù)庫備份 云數(shù)據(jù)庫和普通數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫有哪些
互認(rèn)證 云數(shù)據(jù)庫相關(guān)精選文章推薦 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫GaussDB(for Mongo) MySQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn) 免費(fèi)的云數(shù)據(jù)庫領(lǐng)取 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL實(shí)例變更 數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用
MySQL連接數(shù)據(jù)庫-相關(guān)推薦 MySQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí)_MySQL數(shù)據(jù)庫備份_MySQL數(shù)據(jù)庫教程 MySQL云數(shù)據(jù)庫_【免費(fèi)】_在線MySQL免費(fèi)數(shù)據(jù)庫_SQL數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)mysql云數(shù)據(jù)庫_免費(fèi)的數(shù)據(jù)庫_大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫 mysql數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)_mysql數(shù)據(jù)庫同步_安裝mysql數(shù)據(jù)庫
表分布的節(jié)點(diǎn)OID列表。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB精選文章推薦 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫GeminiDB Mongo接口 MySQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn) 免費(fèi)的云數(shù)據(jù)庫領(lǐng)取 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL實(shí)例變更 數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用
GaussDB新一代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)揭秘 第1節(jié) 華為云數(shù)據(jù)庫 GaussDB介紹 第2節(jié) 華為云數(shù)據(jù)庫 GaussDB總體架構(gòu)&部署形態(tài) 第3節(jié) 華為云數(shù)據(jù)庫 GaussDB分布式關(guān)鍵特性 第4節(jié) 華為云數(shù)據(jù)庫 GaussDB使用場景 第5節(jié) 答疑及參考材料 02 課程學(xué)習(xí) 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB介紹
BI分析系統(tǒng) BI分析系統(tǒng) 深拓BI系統(tǒng)是一款為決策人員、業(yè)務(wù)人員提供展示數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的系統(tǒng)，為企業(yè)提供決策支持，讓企業(yè)直觀發(fā)現(xiàn)自身并解決問題。 深拓BI系統(tǒng)是一款為決策人員、業(yè)務(wù)人員提供展示數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的系統(tǒng)，為企業(yè)提供決策支持，讓企業(yè)直觀發(fā)現(xiàn)自身并解決問題。 深拓BI系統(tǒng)立即查看
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等，支持數(shù)據(jù)庫類型版本詳見具體版本 本表中在線SQL語句的條數(shù)，是按照每條SQL語句的容量為1KB來計(jì)算的 數(shù)據(jù)庫實(shí)例個(gè)數(shù)如何確認(rèn)？ 數(shù)據(jù)庫實(shí)例通過數(shù)據(jù)庫IP+數(shù)據(jù)庫端口計(jì)量。 如果同一數(shù)據(jù)庫IP具有多個(gè)數(shù)據(jù)庫端口，數(shù)據(jù)庫實(shí)例數(shù)為數(shù)據(jù)庫端口數(shù)。1個(gè)數(shù)據(jù)庫IP只有1個(gè)數(shù)據(jù)庫端口，即
查詢GaussDB最耗性能的SQL 系統(tǒng)中有些SQL語句運(yùn)行了很長時(shí)間還沒有結(jié)束，這些語句會(huì)消耗很多的系統(tǒng)性能，請根據(jù)本章內(nèi)容查詢長時(shí)間運(yùn)行的SQL語句。 分析GaussDB作業(yè)是否被阻塞 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，在某些業(yè)務(wù)場景下查詢語句會(huì)被阻塞，導(dǎo)致語句運(yùn)行時(shí)間過長，可以強(qiáng)制結(jié)束有問題的會(huì)話。 GaussDB調(diào)優(yōu)流程
數(shù)據(jù)庫語句分析
操作場景
Hive是基于Hadoop的一個(gè) 數(shù)據(jù)倉庫 工具，可將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射成一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL的功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，通過類SQL語句快速實(shí)現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，適合用于數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。
背景信息
假定用戶開發(fā)一個(gè)應(yīng)用程序，用于管理企業(yè)中的使用A業(yè)務(wù)的用戶信息，使用Hive客戶端實(shí)現(xiàn)A業(yè)務(wù)操作流程如下：
普通表的操作：
- 創(chuàng)建用戶信息表user_info。
- 在用戶信息中新增用戶的學(xué)歷、職稱信息。
- 根據(jù)用戶編號(hào)查詢用戶姓名和地址。
- A業(yè)務(wù)結(jié)束后，刪除用戶信息表。
操作步驟
- 以客戶端安裝用戶，登錄安裝客戶端的節(jié)點(diǎn)，客戶端安裝詳細(xì)操作請參見安裝客戶端（3.x及之后版本）。
- 執(zhí)行以下命令切換到客戶端目錄，客戶端安裝目錄如：/opt/client。
cd /opt/client - 執(zhí)行以下命令配置環(huán)境變量。
source bigdata_env
- 如果當(dāng)前集群已啟用Kerberos認(rèn)證，執(zhí)行以下命令認(rèn)證當(dāng)前用戶，當(dāng)前用戶需要具有創(chuàng)建Hive表的權(quán)限，具體請參見創(chuàng)建角色配置擁有對(duì)應(yīng)權(quán)限的角色，參考創(chuàng)建用戶為用戶綁定對(duì)應(yīng)角色。如果當(dāng)前集群未啟用Kerberos認(rèn)證，則無需執(zhí)行此命令。
kinit MRS 集群用戶
例如，kinit hiveuser。
- 運(yùn)行Hive客戶端命令，實(shí)現(xiàn)A業(yè)務(wù)。
- 內(nèi)部表操作
- 執(zhí)行以下命令登錄Hive客戶端命令行：
beeline
- 根據(jù)表1創(chuàng)建用戶信息表user_info并添加相關(guān)數(shù)據(jù)，例如：
創(chuàng)建表user_info：
create table user_info(id string,name string,gender string,age int,addr string);
向表user_info中插入數(shù)據(jù)：
insert into table user_info(id,name,gender,age,addr) values("12005000201","A","男",19,"A城市"); - 在用戶信息表user_info中新增用戶的學(xué)歷、職稱信息。
以增加編號(hào)為12005000201的用戶的學(xué)歷、職稱信息為例，其他用戶類似。
alter table user_info add columns(education string,technical string);
- 根據(jù)用戶編號(hào)查詢用戶姓名和地址。
以查詢編號(hào)為12005000201的用戶姓名和地址為例，其他用戶類似。
select name,addr from user_info where id='12005000201';
- 刪除用戶信息表。
drop table user_info;
- 執(zhí)行以下命令退出Hive客戶端。
!q
- 執(zhí)行以下命令登錄Hive客戶端命令行：
- 外部分區(qū)表操作
- 可使用insert語句直接向外部表中插入數(shù)據(jù)，也可以使用load data命令導(dǎo)入HDFS中的文件數(shù)據(jù)到外部表中。如果需要使用load data命令導(dǎo)入文件數(shù)據(jù)，需執(zhí)行以下操作：
- 根據(jù)表1數(shù)據(jù)創(chuàng)建文件。例如，文件名為“txt.log”，以空格拆分字段，以換行符作為行分隔符。
- 執(zhí)行以下命令上傳文件至HDFS中，例如“/tmp”目錄下。
hdfs dfs -put txt.log /tmp
- 執(zhí)行以下命令創(chuàng)建外部表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑：
hdfs dfs -mkdir /hive/
創(chuàng)建“/hive/user_info”目錄：
hdfs dfs -mkdir /hive/user_info
- 執(zhí)行以下命令登錄Hive客戶端命令行：
beeline
- 執(zhí)行以下命令創(chuàng)建表：
create external table user_info(id string,name string,gender string,age int,addr string) partitioned by(year string) row format delimited fields terminated by ' ' lines terminated by '\n' stored as textfile location '/hive/user_info';
其中：
- fields terminated：表示分隔的字符，如按空格分隔，則值為' '。
- lines terminated：表示分行的字符，如按換行分隔，則值為'\n'。
- /hive/user_info：存儲(chǔ)表user_info數(shù)據(jù)的HDFS路徑。
- 導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
- 使用insert語句插入數(shù)據(jù)，以插入編號(hào)為12005000201的用戶相關(guān)信息為例，其他用戶類似。
insert into user_info partition(year="2018") values ("12005000201","A","男",19,"A城市"); - 使用load data命令導(dǎo)入文件數(shù)據(jù)。
load data inpath '/tmp/txt.log' into table user_info partition (year='2011');
其中，“/tmp/txt.log”為5.a上傳至HDFS的數(shù)據(jù)文件。
- 使用insert語句插入數(shù)據(jù)，以插入編號(hào)為12005000201的用戶相關(guān)信息為例，其他用戶類似。
- 執(zhí)行以下命令查詢導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
select * from user_info;
- 執(zhí)行以下命令刪除用戶信息表。
drop table user_info;
- 執(zhí)行以下命令退出Hive客戶端。
!q
- 可使用insert語句直接向外部表中插入數(shù)據(jù)，也可以使用load data命令導(dǎo)入HDFS中的文件數(shù)據(jù)到外部表中。如果需要使用load data命令導(dǎo)入文件數(shù)據(jù)，需執(zhí)行以下操作：
- 內(nèi)部表操作
數(shù)據(jù)庫語句分析常見問題
更多常見問題 >>-
云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持優(yōu)異的分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫特性。
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Python學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：語句。If語句用來做條件判斷，for循環(huán)語句： for iter_var in iterable：suite_to_repeat；每次循環(huán)，iter_var迭代變量為可迭代對(duì)的當(dāng)前元素，提供給suite_to_repeat語句塊使用。
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華為云MySQL架構(gòu)成熟穩(wěn)定，支持流行應(yīng)用程序，適用于多領(lǐng)域多行業(yè)；支持各種WEB應(yīng)用，成本低，中小企業(yè)首選。擁有即開即用、穩(wěn)定可靠、安全運(yùn)行、彈性伸縮、輕松管理、經(jīng)濟(jì)實(shí)用等特點(diǎn)，讓您更加專注業(yè)務(wù)發(fā)展。
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GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。
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數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義。
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PostgreSQL是一種典型的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在保證數(shù)據(jù)可靠性和完整性方面表現(xiàn)出色，支持互聯(lián)網(wǎng)電商、地理位置應(yīng)用系統(tǒng)、金融保險(xiǎn)系統(tǒng)、復(fù)雜數(shù)據(jù)對(duì)象處理等應(yīng)用場景。