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來(lái)自:專題。 GaussDB 開(kāi)發(fā)表設(shè)計(jì)原則 GaussDB是分布式架構(gòu)。數(shù)據(jù)分布在各個(gè)DN上??傮w上講,GaussDB開(kāi)發(fā)良好的表設(shè)計(jì)需要遵循以下原則: 1、將表數(shù)據(jù)均勻分布在各個(gè)DN上。 2、將表的掃描壓力均勻分散在各個(gè)DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過(guò)分區(qū)表的剪枝機(jī)制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。來(lái)自:專題
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Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS 和云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶選擇。 提供多種規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 E CS 、云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS和云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶選擇。 高可用 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS部署在多個(gè)可用區(qū),具備跨可用區(qū)故障容災(zāi)的能力。來(lái)自:專題
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緩存穿透問(wèn)題是指當(dāng)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)在緩存中不存在時(shí),會(huì)直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力急劇增加。為解決這個(gè)問(wèn)題,可以采用以下方法: - 預(yù)先緩存所有可能被請(qǐng)求的數(shù)據(jù); - 實(shí)現(xiàn)布隆過(guò)濾器來(lái)過(guò)濾不存在的數(shù)據(jù); - 實(shí)現(xiàn)緩存穿透檢測(cè)機(jī)制,避免訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的無(wú)用請(qǐng)求 分布式緩存與傳統(tǒng)的本地緩存相比 與來(lái)自:專題
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分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB提供了一鍵部署、備份恢復(fù)、監(jiān)控報(bào)警等服務(wù)能力。 云數(shù)據(jù)庫(kù)mysql常用概念 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS的最小管理單元是實(shí)例,一個(gè)實(shí)例代表了一個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶可以在云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS系統(tǒng)中自助創(chuàng)建及管理各種數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的實(shí)例。 使用TaurusDB要注意些什么來(lái)自:專題
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