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- python分片 內(nèi)容精選 換一換
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證高可用。 對于需要保證高可用的中小型業(yè)務(wù)系統(tǒng),建議選擇副本集。 集群 每個集群即一個獨立運行的 文檔數(shù)據(jù)庫 ,分片集群架構(gòu)由路由(mongos)、配置(config)和分片(shard)組成。 數(shù)據(jù)讀寫請求經(jīng)mongos分發(fā),通過查詢config信息,并行分配到相應(yīng)shard,可輕來自:專題提供多項性能監(jiān)控指標及告警功能,數(shù)據(jù)庫性能可視化管理。 什么是 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS集群? 每個集群即一個獨立運行的文檔數(shù)據(jù)庫,分片集群架構(gòu)由路由(mongos)、配置(config)和分片(shard)組成。 數(shù)據(jù)讀寫請求經(jīng)mongos分發(fā),通過查詢config信息,并行分配到相應(yīng)shard,可輕來自:專題
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GaussDB 部署形態(tài):高可用 高可用(1主2備):采用一主兩備三節(jié)點的部署模式,包含一個分片。“主備版”:適用于數(shù)據(jù)量較小,且長期來看數(shù)據(jù)不會大幅度增長,但是對數(shù)據(jù)的可靠性,以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場景。副本集數(shù)量僅分布式部署形態(tài)可選。每個分片下1主多副本的部署方案,3副本就是1主2備的部署方式。 GaussDB部署形態(tài):三副本來自:專題提供日志實時采集、智能分析與可視化、轉(zhuǎn)儲等功能。提供端到端的快速、易用、豐富的 日志分析 平臺 應(yīng)用場景 日志分析 通過對接入的日志進行索引、分片、分析,提供一站式智能分析平臺,對外提供日志檢索、可視化、智能運維等功能。 特點 實時檢索 提供日志場景端到端的解決方案,數(shù)據(jù)從入庫到能夠被檢索到只需要數(shù)秒時間。來自:百科
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用,提供一鍵式部署、數(shù)據(jù)高可靠存儲、容災(zāi)以及故障切換等功能。 2、文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS 提供基于shard、mongos、config組成的分片集群實例,輕松擴展讀寫性能,用戶可以方便快捷地構(gòu)建DDS分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 3、文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS提供一鍵式的數(shù)據(jù)庫備份、恢復(fù)功能。用戶來自:專題如果查詢失?。簞t升級失敗。 10~12. 物聯(lián)網(wǎng)平臺 通知設(shè)備有新的軟件包版本,設(shè)備啟動軟件包的下載。軟件包的下載按照分片的方式進行下載,支持斷點續(xù)傳功能,通過軟件包分片中攜帶的“versionCheckCode”確定是否屬于同一個軟件包。下載完成后,設(shè)備知會物聯(lián)網(wǎng)平臺軟件包已下載完來自:百科以下內(nèi)容主要包括: 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB邏輯結(jié)構(gòu)圖、分片節(jié)點主備切換、查詢實例主備平衡狀態(tài) GaussDB數(shù)據(jù)庫 邏輯結(jié)構(gòu) GaussDB的數(shù)據(jù)庫節(jié)點負責存儲數(shù)據(jù),其存儲介質(zhì)也是磁盤,本節(jié)主要從邏輯視角介紹數(shù)據(jù)庫節(jié)點都有哪些對象,以及這些對象之間的關(guān)系。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB分片節(jié)點主備切換 功能介紹:來自:專題導(dǎo)。 場景描述: DDM 實例創(chuàng)建后,需要創(chuàng)建邏輯庫,以邏輯庫為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫。 邏輯庫創(chuàng)建需要關(guān)聯(lián)RDS實例,在RDS實例上創(chuàng)建分片,即物理庫。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 分布式 數(shù)據(jù)庫中間件 ( Distributed Database Middleware ,簡稱DDM),專來自:百科
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