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- OLTP事務(wù)分 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP的場(chǎng)景有哪些 OLTP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:28:59 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLTP是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用 面向基本的，日常的事務(wù)處理，例如銀行儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)的存取交易，轉(zhuǎn)賬交易等。 特點(diǎn) 大吞吐量：大量的短在線事務(wù)（插入、更新、刪除），非?？焖俚牟樵兲幚?。來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來自：百科一致性(Consistency)：事務(wù)的執(zhí)行結(jié)果必須是使數(shù)據(jù)庫從一個(gè)一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)到另一個(gè)一致性狀態(tài)。 隔離性(Isolation)：數(shù)據(jù)庫中一個(gè)事務(wù)的執(zhí)行不能被其他事務(wù)干擾。即一個(gè)事務(wù)的內(nèi)部操作及使用的數(shù)據(jù)對(duì)其他事務(wù)是隔離的，并發(fā)執(zhí)行的各個(gè)事務(wù)不能相互干擾。 持久性(Durability)：事務(wù)一旦提交，來自：百科
- OLTP事務(wù)分 更多內(nèi)容
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系統(tǒng)中所有的事務(wù)以串行地方式逐個(gè)執(zhí)行，所以能避免所有數(shù)據(jù)不一致情況。 但是這種以排他方式來控制并發(fā)事務(wù)，串行化執(zhí)行方式會(huì)導(dǎo)致事務(wù)排隊(duì)，系統(tǒng)的并發(fā)量大幅下降，使用的時(shí)候要絕對(duì)慎重。 2.Repeatable read（可重復(fù)讀） 一個(gè)事務(wù)一旦開始，事務(wù)過程中所讀取的所有數(shù)據(jù)不允許被其他事務(wù)修改。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 時(shí)間：2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)：存儲(chǔ)/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動(dòng)的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動(dòng)； 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)：存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持。來自：百科![]()
公有云 GaussDB (DWS)和公有云RDS都讓您能夠在云中運(yùn)行傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，同時(shí)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)庫管理負(fù)載。您可將RDS數(shù)據(jù)庫用于聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)，報(bào)告和分析，對(duì)于大量數(shù)據(jù)的讀（一般是復(fù)雜的只讀類型查詢）支持不足。GaussDB(DWS)利用多節(jié)點(diǎn)的規(guī)模和資源并使用各種優(yōu)化法來自：百科![]()
隔離級(jí)別操作，并支持在事務(wù)中創(chuàng)建保存點(diǎn)。 GaussDB(for MySQL)沒有提供顯式定義事務(wù)開始的語句，第一個(gè)可執(zhí)行SQL（除登錄語句外）隱含事務(wù)的開始。 GaussDB (DWS)支持此事務(wù)顯示定義語句，通過START TRANSACTION啟動(dòng)事務(wù)。 非顯示定義情況下，默認(rèn)一條SQL語句是一個(gè)事務(wù)。來自：百科![]()
結(jié)果也在不斷刷新。 測(cè)試環(huán)境 局點(diǎn)：華為云。 實(shí)例類型：分布式。 規(guī)格選擇：16U128G和32U256G。 集群規(guī)模：3CN，3分片，3副本。 測(cè)試指標(biāo) 流量指標(biāo)(Throughput,簡(jiǎn)稱tpmC)：按照TPC組織的定義，流量指標(biāo)描述了系統(tǒng)在執(zhí)行支付操作、訂單狀態(tài)查詢、發(fā)貨和來自：專題![]()
ERP中國區(qū)上線保駕護(hù)航 華為集團(tuán)流程IT ERP系統(tǒng)部署GaussDB后，各項(xiàng)性能和指標(biāo)超過預(yù)期，采購履行耗時(shí)從90分鐘下降到15秒；端到端訂單履行耗時(shí)從23分鐘下降到9秒；在歷史峰值5倍壓力下性能依然穩(wěn)定不下降，為20萬華為員工提供服務(wù)化、標(biāo)準(zhǔn)化、場(chǎng)景化的IT服務(wù)能力 了解更多來自：專題![]()
ERP中國區(qū)上線保駕護(hù)航 華為集團(tuán)流程IT ERP系統(tǒng)部署GaussDB后，各項(xiàng)性能和指標(biāo)超過預(yù)期，采購履行耗時(shí)從90分鐘下降到15秒；端到端訂單履行耗時(shí)從23分鐘下降到9秒；在歷史峰值5倍壓力下性能依然穩(wěn)定不下降，為20萬華為員工提供服務(wù)化、標(biāo)準(zhǔn)化、場(chǎng)景化的IT服務(wù)能力 了解更多來自：專題![]()
1.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量； 響應(yīng)時(shí)間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時(shí)間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資源消耗，快速通過并發(fā)共享區(qū)域，減少瓶頸制約。 3.OLAP 在有限的資源內(nèi)盡可能地縮短響應(yīng)時(shí)間。 一個(gè)事務(wù)應(yīng)該充分利用資源來加速處理時(shí)間。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
該滿足TPC-C測(cè)試規(guī)范的要求。 在這種情況下，流量指標(biāo)值越大說明系統(tǒng)的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理能力越高。 測(cè)試數(shù)據(jù) 1.實(shí)例類型：分布式 2.實(shí)例規(guī)格：16U128G和32U256G。 3.集群規(guī)模：3CN，3分片，3副本。 4.數(shù)據(jù)量：3000wh 5.壓測(cè)時(shí)長：30min（預(yù)熱5min）來自：專題![]()
要考慮分表或創(chuàng)建分區(qū)。 · 單個(gè)實(shí)例的表個(gè)數(shù)不超過2萬，單個(gè)數(shù)據(jù)庫表個(gè)數(shù)不超過4千。 日常運(yùn)維 · 在實(shí)例管理界面下載慢SQL，及時(shí)關(guān)注并解決性能問題。 · 定期關(guān)注數(shù)據(jù)庫的資源使用情況，資源不足時(shí)，及時(shí)擴(kuò)大規(guī)格。 · 監(jiān)控并關(guān)注數(shù)據(jù)庫的年齡，發(fā)現(xiàn)年齡過大及時(shí)處理，防止事務(wù)ID回卷導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫不可用。來自：專題![]()
該滿足TPC-C測(cè)試規(guī)范的要求。 在這種情況下，流量指標(biāo)值越大說明系統(tǒng)的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理能力越高。 測(cè)試數(shù)據(jù) 1.實(shí)例類型：分布式 2.實(shí)例規(guī)格：16U128G和32U256G。 3.集群規(guī)模：3CN，3分片，3副本。 4.數(shù)據(jù)量：3000wh 5.壓測(cè)時(shí)長：30min（預(yù)熱5min）來自：專題![]()
OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級(jí)上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點(diǎn) 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。來自：百科![]()
TaurusDB的備份空間如何計(jì)費(fèi) TaurusDB數(shù)據(jù)庫性能類問題 TaurusDB將庫表數(shù)據(jù)恢復(fù)到指定時(shí)間點(diǎn) TaurusDB通過接口設(shè)置事務(wù)拆分 TaurusDB擴(kuò)容數(shù)據(jù)庫代理節(jié)點(diǎn)的數(shù)量 TaurusDB修改代理會(huì)話一致性 TaurusDB查詢數(shù)據(jù)庫代理信息列表 專題內(nèi)容推薦 連接TaurusDB數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
務(wù)隔離級(jí)別。 僅讀寫模式支持事務(wù)拆分功能。 TaurusDB事務(wù)拆分功能描述 TaurusDB數(shù)據(jù)庫代理提供事務(wù)拆分的功能，能夠?qū)?span style='color:#C7000B'>事務(wù)內(nèi)寫操作之前的讀請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到只讀節(jié)點(diǎn)，降低主節(jié)點(diǎn)負(fù)載。 事務(wù)拆分功能默認(rèn)關(guān)閉。 開啟事務(wù)拆分后，當(dāng)云數(shù)據(jù)庫TaurusDB關(guān)閉自動(dòng)提交后，僅會(huì)在發(fā)生來自：專題![]()
一部分?jǐn)?shù)據(jù)。大部分查詢處理都由segment完成。 Greenplum特點(diǎn)： √標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，比MapReduce接入更方便。 √分布式事務(wù)能力，確保強(qiáng)數(shù)據(jù)致性。 √高并發(fā)數(shù)據(jù)加載技術(shù)。 √高靈活的行列混合存儲(chǔ)及壓縮技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB來自：百科![]()
互關(guān)聯(lián)，反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。來自：百科
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