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GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展，海量存儲 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展，海量存儲 時間：2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說，輕資產，快速擴容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅動力。行業(yè)痛點：無法預測用戶流量以及產生的數(shù)據(jù)量，業(yè)務高峰時客戶體驗會受到影響，甚至要停服擴容。來自：百科來自：專題
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多用戶同時進行編輯制作，要求文件系統(tǒng)提供穩(wěn)定易用的數(shù)據(jù)共享。 視頻渲染、特效加工需要頻繁處理小文件，要求文件系統(tǒng)具有較高的數(shù)據(jù)讀寫性能。 彈性文件服務是基于文件系統(tǒng)的共享存儲服務，具有高速數(shù)據(jù)共享，動態(tài)分級存儲，按需平滑擴展，支持在線擴容等特點，能充分滿足 媒體處理 中用戶對存儲容量，吞吐量，IOPS（每秒來自：專題云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL存儲空間自動擴容 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL存儲空間自動擴容 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計算平臺 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL當實例存儲空間達到閾值時，我們可以設置存儲空間自動擴容來應對，保證業(yè)務持續(xù)平穩(wěn)運行。來自：專題
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在實際生產制造，客戶總會遇到難以解決的問題： 邊緣側需要將數(shù)據(jù)采集，但是非標的設備種類繁多，無統(tǒng)一標準協(xié)議，老舊的設備的數(shù)據(jù)無法采集，沒有數(shù)據(jù)的支持，無法實現(xiàn)數(shù)字化，智能化 邊緣側的數(shù)據(jù)往往是上萬點，毫秒級的數(shù)據(jù)量級，數(shù)據(jù)上云，對帶寬和中間件的性能要求極高 實際生產中設備發(fā)生故障來自：百科![]()
一站式數(shù)據(jù)存儲管理 一站式數(shù)據(jù)存儲管理 對象存儲服務（Object Storage Service， OBS ）是一個基于對象的海量存儲服務，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲能力。到目前為止，OBS支持4種存儲類別：標準存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公來自：專題![]()
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查看MySQL數(shù)據(jù)庫版本 查看MySQL數(shù)據(jù)庫版本 TaurusDB是華為自研的最新一代企業(yè)級高擴展海量存儲分布式數(shù)據(jù)庫，完全兼容MySQL。基于華為最新一代DFV存儲，采用計算存儲分離架構，128TB的海量存儲，無需分庫分表，數(shù)據(jù)0丟失，既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫的高可用和性能，又具備開源低成本效益。來自：專題![]()
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管理控制臺 存儲產品基因測序應用場景 場景介紹 提供高并發(fā)、高可靠、低時延、低成本的海量存儲系統(tǒng)。結合 華為云計算 服務可快速搭建高擴展性、低成本、高可用的基因測序平臺 優(yōu)勢 高擴展性 提供單桶EB級存儲能力，滿足基因測序海量數(shù)據(jù)存儲訴求 低成本 提供自動生命周期管理，數(shù)據(jù)轉為低成本歸檔存儲來自：專題![]()
本課程主要講述數(shù)據(jù)庫性能調優(yōu)的基本知識，闡述數(shù)據(jù)庫調優(yōu)方法，并基于GaussDB(for MySQL)講解數(shù)據(jù)庫調優(yōu)理論。 MySQL數(shù)據(jù)庫 入門指導幫助文檔 MySQL數(shù)據(jù)庫 產品介紹 立即下載 MySQL數(shù)據(jù)庫 快速入門 立即下載 MySQL數(shù)據(jù)庫 用戶指南 立即下載 MySQL數(shù)據(jù)庫 性能白皮書 立即下載來自：專題![]()
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文件語義訪問共享數(shù)據(jù)，無需適配開發(fā)。 對象存儲功能概覽 在使用對象存儲服務OBS之前，建議您先了解對象存儲服務OBS的基本概念，以便更好地理解對象存儲服務OBS提供的各項功能。 對象存儲功能名稱-存儲類別 OBS提供了標準存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲（受限公測中）四來自：專題![]()
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場景描述 OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細查詢、海量行為 日志分析 和公共事務分析統(tǒng)計等場景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務、無須擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景：PB級的數(shù)據(jù)存儲，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細查詢的典型場來自：專題![]()
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