- sql的并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
-
院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操來(lái)自:百科ostgreSQL進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。 4.PostgreSQL在許多方面都比MySQL強(qiáng),例如復(fù)雜的SQL執(zhí)行,存儲(chǔ)過(guò)程,觸發(fā)器和索引。同時(shí),PostgreSQL是多進(jìn)程的,而MySQL是線程化的。盡管在并發(fā)性不高時(shí)MySQL的處理速度很快,但是在并發(fā)性高時(shí),MySQL的整體處理性能來(lái)自:百科
- sql的并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
-
來(lái)自:百科Logs確保端到端的完全一次性容錯(cuò)保證。 Structured Streaming的核心是將流式的數(shù)據(jù)看成一張不斷增加的數(shù)據(jù)庫(kù)表,這種流式的數(shù)據(jù)處理模型類似于數(shù)據(jù)塊處理模型,可以把靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)表的一些查詢操作應(yīng)用在流式計(jì)算中,Spark執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢,從不斷增加的無(wú)邊界表中獲取數(shù)據(jù)。來(lái)自:專題
- sql的并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
-
Studio連接DWS并導(dǎo)入數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 在創(chuàng)建好 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 集群后,就可以使用SQL客戶端連接DWS集群中的數(shù)據(jù)庫(kù),并執(zhí)行SQL語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析。 Data Studio是一款用于連接數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶端工具,有著豐富的GUI界面,能夠管理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)來(lái)自:百科云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的基礎(chǔ)軟件,在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端,它是查詢和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換Volcan來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的系統(tǒng)構(gòu)架 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的系統(tǒng)構(gòu)架 時(shí)間:2020-09-08 10:56:59 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL是一款基于計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),由多個(gè)同構(gòu)節(jié)點(diǎn)組成計(jì)算集群。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布來(lái)自:百科:準(zhǔn)備大量的語(yǔ)句會(huì)消耗服務(wù)器的內(nèi)存資源,參數(shù)設(shè)置較小,會(huì)帶來(lái)潛在的“拒絕服務(wù);”的風(fēng)險(xiǎn),建議您根據(jù)業(yè)務(wù)情況,調(diào)整該參數(shù)的值。 如下參數(shù)的輸入會(huì)根據(jù)內(nèi)核規(guī)則對(duì)取值進(jìn)行對(duì)應(yīng)的調(diào)整。調(diào)整的規(guī)則如下所示: “key_cache_age_threshold;”會(huì)自動(dòng)調(diào)整為100的倍數(shù)。 “來(lái)自:百科云數(shù)據(jù)庫(kù)提供了高吞吐量和并發(fā)性,您可以通過(guò)快速的響應(yīng)時(shí)間來(lái)支持大量的連接。因此非常適合要求苛刻的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 電子商務(wù)應(yīng)用:可為您的電子商務(wù)和移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用程序提供可靠且經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),使您的應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)上快速安全地運(yùn)行。 電子政務(wù):電子政務(wù)面臨服務(wù)數(shù)十億人次的潛在規(guī)模的挑戰(zhàn)。高性能,高吞吐量和高可用的云數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)很好的選擇。來(lái)自:百科腳本Drop和Create是編寫(xiě)腳本數(shù)據(jù)類型的重要選項(xiàng)。 e.單擊“下一步”完成腳本生成。 5.在S SMS 客戶端中打開(kāi)生成的腳本SQL文件,連接到RDS對(duì)應(yīng)實(shí)例上。 說(shuō)明: 首先創(chuàng)建一個(gè)空的數(shù)據(jù)庫(kù),再通過(guò)該腳本在該數(shù)據(jù)庫(kù)上創(chuàng)建相關(guān)結(jié)構(gòu)。 6.完成以上步驟后通過(guò)SQL Server自帶的導(dǎo)入導(dǎo)出功能完成數(shù)據(jù)遷移。來(lái)自:百科釋放內(nèi)存中的緩存,請(qǐng)?jiān)跇I(yè)務(wù)低峰期變更規(guī)格,在業(yè)務(wù)高峰期執(zhí)行會(huì)導(dǎo)致變更時(shí)長(zhǎng)變長(zhǎng)。 9.可維護(hù)時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行的規(guī)格變更任務(wù)不允許取消。 10.變更規(guī)格前,請(qǐng)確保有未被使用的內(nèi)網(wǎng)地址(主備實(shí)例:2個(gè)未被使用的內(nèi)網(wǎng)地址;單機(jī)實(shí)例:1個(gè)未被使用的內(nèi)網(wǎng)地址;只讀實(shí)例:1個(gè)未被使用的內(nèi)網(wǎng)地址),否則變更規(guī)格會(huì)失敗。來(lái)自:專題用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳本遷移到GaussDB(DWS)。來(lái)自:百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)客戶案例_GaussDB(DWS)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)兼容性
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)課程_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)視頻教程
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS功能
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS入門
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS資源
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu)_技術(shù)特點(diǎn)