- c 從數(shù)據(jù)庫讀一個(gè)數(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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"id": "0431c9c5-1660-42e0-8a00-134bec7f03e2", "name": "sg-ad3f", "description": "", "tenant_id": "bbfe8c41dd034a07bebd592bf03b4b0c", "project_id":來自:百科"admin_state_up": true, "tenant_id": "bbfe8c41dd034a07bebd592bf03b4b0c", "project_id": "bbfe8c41dd034a07bebd592bf03b4b0c", "provider:network_type": "vxlan"來自:百科
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4、數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)集中控制:文件管理方式中,數(shù)據(jù)處于一種分散的狀態(tài),不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關(guān)系。利用數(shù)據(jù)庫可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中控制和管理,并通過數(shù)據(jù)模型表示各種數(shù)據(jù)的組織以及數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。 5、數(shù)據(jù)一致性和可維護(hù)性,以確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性:主要包括:安全性控制、完整性控制、并發(fā)控制,使在同一時(shí)間周期來自:專題分片也叫條帶,指Redis集群的一個(gè)管理組,對(duì)應(yīng)一個(gè)redis-server進(jìn)程。一個(gè)Redis集群由若干條帶組成,每個(gè)條帶負(fù)責(zé)若干個(gè)slot(槽),數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)在slot中。Redis集群通過條帶化分區(qū),實(shí)現(xiàn)超大容量存儲(chǔ)以及并發(fā)連接數(shù)提升。每個(gè)集群實(shí)例由多個(gè)分片組成,每個(gè)分片默認(rèn)為一個(gè)雙副本的主備實(shí)例。分片數(shù)等于實(shí)例中主節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。來自:專題
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動(dòng)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫實(shí)例的備份。 實(shí)例 GaussDB 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。用戶可以在控制臺(tái)創(chuàng)建和管理GaussDB實(shí)例。實(shí)例的狀態(tài)、規(guī)格、存儲(chǔ)類型、版本,請(qǐng)參考實(shí)例說明。 GaussDB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。用戶可來自:專題
中 中 XEN 表6 c2型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB) 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬 最大收發(fā)包能力 虛擬化類型 c2.medium 1 2 低 低 XEN c2.large 2 4 低 低 XEN c2.xlarge 4 8 中 中 XEN c2.2xlarge 8來自:百科
例時(shí),如果您的專屬計(jì)算集群中只有一臺(tái)物理機(jī),并且將主機(jī)和備機(jī)劃分在同一可用區(qū)內(nèi),將會(huì)導(dǎo)致主備實(shí)例創(chuàng)建失敗。 云數(shù)據(jù)庫RDS服務(wù)支持在同一個(gè)可用區(qū)內(nèi)或者跨可用區(qū)部署數(shù)據(jù)庫主備實(shí)例,備機(jī)的選擇和主機(jī)可用區(qū)對(duì)應(yīng)情況: 相同(默認(rèn)),主機(jī)和備機(jī)會(huì)部署在同一個(gè)可用區(qū)。 不同,主機(jī)和備機(jī)會(huì)部來自:專題
0時(shí)代中的社交網(wǎng)站等需要由用戶生成內(nèi)容的場(chǎng)景。從本地緩存擴(kuò)展到分布式緩存后,關(guān)注重點(diǎn)從CPU、內(nèi)存、緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異也擴(kuò)展到了業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、分布式緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異。 分布式緩存由一個(gè)服務(wù)端實(shí)現(xiàn)管理和控制,有多個(gè)客戶端節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的讀取速率。那么我們要讀取某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,應(yīng)來自:百科
分布式緩存Redis 分布式緩存由一個(gè)服務(wù)端實(shí)現(xiàn)管理和控制,有多個(gè)客戶端節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的讀取速率。那么我們要讀取某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,應(yīng)該選擇哪個(gè)節(jié)點(diǎn)呢?如果挨個(gè)節(jié)點(diǎn)找,那效率就太低了。因此需要根據(jù)一致性哈希算法確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀取節(jié)點(diǎn)。以數(shù)據(jù)D,節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)N為基礎(chǔ),通過一致性哈希算法計(jì)來自:專題
支持圖形化配置轉(zhuǎn)換步驟 支持從SFTP/FTP服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS/ OBS 、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到SFTP服務(wù)器 支持從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自:專題
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