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  • 百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)的索引演示 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)困難 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)困難 時(shí)間:2021-06-02 09:37:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)面臨主要困難: 1. 熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)的人員缺乏業(yè)務(wù)知識(shí)和行業(yè)知識(shí); 2. 熟悉業(yè)務(wù)知識(shí),了解業(yè)務(wù)流程的人往往缺乏對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品了解,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)流程也不熟悉; 3
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模
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    何地方訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),這可以減少整體資源使用。 缺點(diǎn): 隱私和安全性問(wèn)題:在云計(jì)算中,值得注意一件事是您數(shù)據(jù)是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)。網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)產(chǎn)生了一系列問(wèn)題,例如我們經(jīng)常聽到有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)攻擊和成員信息泄漏一系列安全性和隱私性問(wèn)題。因此,如果您選擇云服務(wù)提供商以找到可靠云服務(wù)提供商,那就更重要了!
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  • 使游戲服務(wù)異常,玩家掉線或卡頓,造成極大收入損失以及大量玩家流失;DDoS高防為游戲用戶提供T級(jí)DDoS攻擊防御及針對(duì)游戲類業(yè)務(wù)CC攻擊防御,保障游戲業(yè)務(wù)流暢,日活數(shù)穩(wěn)步增長(zhǎng)。 優(yōu)勢(shì) 單用戶T級(jí)防御帶寬:提供超大防護(hù)帶寬,滿足游戲客戶大流量攻擊防御需求。 定制游戲類CC防御
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別 時(shí)間:2021-06-30 17:38:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比從服務(wù)可用性、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)安全性、數(shù)據(jù)庫(kù)備份、軟硬件投入、系統(tǒng)
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    實(shí)例。 使用TaurusDB要注意些什么 實(shí)例操作系統(tǒng),對(duì)用戶都不可見,這意味著,只允許用戶使用應(yīng)用程序訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)IP地址和端口。查看實(shí)例列表時(shí)請(qǐng)確保與購(gòu)買實(shí)例選擇區(qū)域一致。 mysql云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品類型簡(jiǎn)介 目前,云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例分為如下幾個(gè)類型:?jiǎn)螜C(jī)實(shí)例,主備實(shí)
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    前識(shí)別性能瓶頸。 低成本超高并發(fā)模擬 能夠?yàn)橛脩籼峁﹩螆?zhí)行機(jī)支持萬(wàn)級(jí)并發(fā)、整體百萬(wàn)級(jí)并發(fā)私有性能測(cè)試集群。 秒級(jí)百萬(wàn)并發(fā)能力,模擬瞬間發(fā)起大量并發(fā)壓力,不僅可讓企業(yè)提前識(shí)別高并發(fā)場(chǎng)景下應(yīng)用性能瓶頸,防止上線后訪問(wèn)過(guò)大導(dǎo)致系統(tǒng)奔潰,而且易于操作,極大縮短了測(cè)試時(shí)間。 支持多
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    地址段。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例運(yùn)行在租戶獨(dú)立虛擬私有云內(nèi),可提升云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例安全性。 數(shù)據(jù)庫(kù)-數(shù)據(jù)刪除 刪除云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例時(shí),存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例中數(shù)據(jù)都會(huì)被刪除。安全刪除不僅包括數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例所掛載磁盤,也包括自動(dòng)備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。刪除實(shí)例可以通過(guò)保留手動(dòng)備份恢復(fù)實(shí)
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    科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗大量計(jì)算資源同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件
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    、面向列分布式云存儲(chǔ)系統(tǒng),適用于海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及分布式計(jì)算場(chǎng)景,用戶可以利用HBase搭建起TB至PB級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)模存儲(chǔ)系統(tǒng),對(duì)數(shù)據(jù)輕松進(jìn)行過(guò)濾分析,毫秒級(jí)得到響應(yīng),快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。 了解詳情 自定義購(gòu)買 MRS 集群 自定義購(gòu)買可以靈活地選擇計(jì)費(fèi)模式、配置項(xiàng),針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景
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    科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗大量計(jì)算資源同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍雙精度計(jì)算能力 無(wú)縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件
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    任務(wù)只能選擇實(shí)例中一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)象進(jìn)行同步,支持庫(kù)名映射。 · 庫(kù)級(jí)同步:將源數(shù)據(jù)庫(kù)中所有對(duì)象全部同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 · 表級(jí)同步:將自定義選擇表對(duì)象同步至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。 說(shuō)明: 若選擇表級(jí)同步時(shí),由于選擇表可能與數(shù)據(jù)庫(kù)其他對(duì)象存在依賴關(guān)系,若所依賴對(duì)象沒(méi)有被同時(shí)選擇
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    ,滿足企業(yè)數(shù)據(jù)不下云,高效完成企業(yè)業(yè)務(wù)需求,減少企業(yè)重資產(chǎn)以及維護(hù)工作,使客戶更聚焦在自身業(yè)務(wù)發(fā)展上 華為云渲染解決方案架構(gòu)是什么樣? 華為云渲染解決方案提供高性能、高可靠、簡(jiǎn)便安全計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù),滿足各種渲染場(chǎng)景性能需求,縮短渲染周期,提升企業(yè)效益 華為云渲染解決方案架構(gòu)優(yōu)勢(shì)有哪些?
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    數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián),反映客觀事物間本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫(kù)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(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
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    Virtualization)是華為提供一套通過(guò)存儲(chǔ)和計(jì)算分離方式,構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心全棧數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)解決方案。 2、存儲(chǔ)抽象層 (Storage Abstraction Layer) 將原始數(shù)據(jù)庫(kù)基于表文件操作抽象為對(duì)應(yīng)分布式存儲(chǔ),向下對(duì)接DFV,向上提供高效調(diào)度數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)語(yǔ)義,是數(shù)據(jù)庫(kù)高性能核心。
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    DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢需求,利用兼容MongoDBMapReduce聚合框架進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì): 寫性能:文檔數(shù)據(jù)庫(kù)高性能寫入,基于分片構(gòu)建集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有很好支持,同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和華為數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和華為數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間:2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序,云化,分布式,多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是:芯片/介質(zhì)、操
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    展 GPU是干什么-功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大單精度與雙精度計(jì)算能力 數(shù)據(jù)傳輸 提供GPU計(jì)算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力 高性能網(wǎng)絡(luò) P1、P2v實(shí)例提供最大10Gb/s網(wǎng)絡(luò)帶寬,單個(gè)裸金屬實(shí)例額外配備100GB IB網(wǎng)絡(luò),最大限度滿足計(jì)算集群對(duì)于數(shù)據(jù)傳輸要求 GPU Direct
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬大數(shù)據(jù)軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)軟件移植步驟 時(shí)間:2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)軟件移植步驟如下。簡(jiǎn)單常規(guī)配置,華為鯤鵬倉(cāng)庫(kù)提供基本依賴下載,版本靈活選擇。 1. 基礎(chǔ)環(huán)境配置:gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-24 10:52:19 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核使用華為自主研發(fā)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù),兼容PostgreSQL 9.2.4數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)OLAP分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。
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