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- 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸 內(nèi)容精選 換一換
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N節(jié)點(diǎn)的數(shù)量必須小于或等于兩倍的分片數(shù)量。 GaussDB 擴(kuò)容操作步驟 1、登錄管理控制臺(tái)。 2、在“實(shí)例管理”頁(yè)面，選擇指定的實(shí)例，單擊實(shí)例的名稱(chēng)。 3、在“基本信息”頁(yè)面，進(jìn)行擴(kuò)容操作。 1)分片數(shù)量GaussDB擴(kuò)容 a.單擊“分片數(shù)量”后的“添加”， b.選擇新增的分片數(shù)量。單擊“下一步”。來(lái)自：專(zhuān)題析功能關(guān)聯(lián)多個(gè)監(jiān)控對(duì)象，展示應(yīng)用資源使用情況、應(yīng)用調(diào)用全鏈和拓?fù)潢P(guān)系，實(shí)時(shí)了解應(yīng)用的運(yùn)行狀態(tài)，快速定位性能瓶頸。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客來(lái)自：百科
- 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸 相關(guān)內(nèi)容
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Processing)，大規(guī)模并行處理系統(tǒng)，這樣的系統(tǒng)是由許多松耦合的處理單元組成的，要注意的是這里指的是處理單元而不是處理器。 每個(gè)單元內(nèi)的CPU都有自己私有的資源，如總線，內(nèi)存，硬盤(pán)等。在每個(gè)單元內(nèi)都有操作系統(tǒng)和管理數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)例復(fù)本。 這種結(jié)構(gòu)最大的特點(diǎn)在于不共享資源。 MPP的特性？ MPP是由多個(gè)來(lái)自：專(zhuān)題保擴(kuò)容后，實(shí)例中CN節(jié)點(diǎn)的數(shù)量必須小于或等于兩倍的分片數(shù)量。 操作步驟 1、登錄管理控制臺(tái)。 2、在“實(shí)例管理”頁(yè)面，選擇指定的實(shí)例，單擊實(shí)例的名稱(chēng)。 3、在“基本信息”頁(yè)面，進(jìn)行擴(kuò)容操作。 分片數(shù)量擴(kuò)容 a、單擊“分片數(shù)量”后的“添加”， b、選擇新增的分片數(shù)量。單擊“下一步”。來(lái)自：專(zhuān)題
- 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸 更多內(nèi)容
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3、存量資產(chǎn)零成本接入，性能壓測(cè)開(kāi)箱即用 4、產(chǎn)品性能全方位評(píng)估，快速識(shí)別性能瓶頸 了解詳情 千萬(wàn)級(jí)性能壓測(cè)引擎簡(jiǎn)介 企業(yè)業(yè)務(wù)飛速發(fā)展，日活劇增，部分大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)達(dá)到了億級(jí)日活流量，對(duì)現(xiàn)網(wǎng)穩(wěn)定性運(yùn)行帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。如何提前識(shí)別大并發(fā)給業(yè)務(wù)帶來(lái)的性能挑戰(zhàn)，成為企業(yè)發(fā)展的重中之重。 PerfTest提供千萬(wàn)級(jí)集群超來(lái)自：專(zhuān)題![]()
用性能和故障的云服務(wù)，提供專(zhuān)業(yè)的分布式應(yīng)用性能分析能力，可以幫助運(yùn)維人員快速解決應(yīng)用在分布式架構(gòu)下的問(wèn)題定位和性能瓶頸等難題，為用戶(hù)體驗(yàn)保駕護(hù)航。 APM 作為云應(yīng)用診斷服務(wù)，擁有強(qiáng)大的分析工具，通過(guò)拓?fù)鋱D、調(diào)用鏈、事務(wù)分析可視化地展現(xiàn)應(yīng)用狀態(tài)、調(diào)用過(guò)程、用戶(hù)對(duì)應(yīng)用的各種操作，快速定位問(wèn)題和改善性能瓶頸。來(lái)自：百科![]()
數(shù)，還要考慮的共享緩沖區(qū)以及內(nèi)核的磁盤(pán)緩沖區(qū)。另外，還要考慮預(yù)計(jì)的在不同表之間的并發(fā)查詢(xún)數(shù)目，因?yàn)樗鼈儗⒐蚕砜捎?span style='color:#C7000B'>的空間。這個(gè)參數(shù)對(duì)分配的共享內(nèi)存大小沒(méi)有影響，它也不會(huì)使用內(nèi)核磁盤(pán)緩沖，它只用于估算。數(shù)值是用磁盤(pán)頁(yè)來(lái)計(jì)算的，通常每個(gè)頁(yè)面是8192字節(jié)。 取值范圍：整型，1～I(xiàn)NT_MAX，單位為8KB。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
、迅速找到性能瓶頸的挑戰(zhàn)。 應(yīng)用體驗(yàn)差導(dǎo)致用戶(hù)流失。運(yùn)維人員如果無(wú)法實(shí)時(shí)感知并追蹤體驗(yàn)差的業(yè)務(wù)，不能及時(shí)診斷應(yīng)用異常，將嚴(yán)重影響用戶(hù)體驗(yàn)。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用多、分布廣，跨系統(tǒng)、跨區(qū)域、跨應(yīng)用的調(diào)用頻繁，如何降低應(yīng)用的管理和運(yùn)維成本，提升應(yīng)用運(yùn)維的效率是迫切需要解決的問(wèn)題。 了解詳情來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Management，簡(jiǎn)稱(chēng)APM）幫助運(yùn)維人員快速發(fā)現(xiàn)應(yīng)用的性能瓶頸，以及故障根源的快速定位，為用戶(hù)體驗(yàn)保駕護(hù)航。 您無(wú)需修改代碼，只需為應(yīng)用安裝一個(gè)APM Agent，就能夠?qū)υ搼?yīng)用進(jìn)行全方位監(jiān)控，幫助您快速定位出錯(cuò)接口和慢接口、重現(xiàn)調(diào)用參數(shù)、發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)瓶頸，從而大幅提升線上問(wèn)題診斷的效率。 8月APM更新了3大新特性，一起來(lái)看看吧！來(lái)自：百科![]()
Q：RDS能夠保存多長(zhǎng)時(shí)間的備份？ 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的自動(dòng)備份有效期根據(jù)用戶(hù)設(shè)置的備份天數(shù)而定。手動(dòng)備份沒(méi)有時(shí)間限制，用戶(hù)可根據(jù)需要進(jìn)行刪除。備份存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)上，不占用您購(gòu)買(mǎi)的數(shù)據(jù)庫(kù)空間。 Q：RDS的備份文件存儲(chǔ)在哪里 RDS的備份文件存儲(chǔ)采用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，不占用用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的數(shù)據(jù)庫(kù)空間來(lái)自：百科![]()
分布式架構(gòu)下的問(wèn)題定位和性能瓶頸等難題，為用戶(hù)體驗(yàn)保駕護(hù)航。 APM作為云應(yīng)用診斷服務(wù)，擁有強(qiáng)大的分析工具，通過(guò)拓?fù)鋱D、調(diào)用鏈、事務(wù)分析可視化地展現(xiàn)應(yīng)用狀態(tài)、調(diào)用過(guò)程、用戶(hù)對(duì)應(yīng)用的各種操作，快速定位問(wèn)題和改善性能瓶頸。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字來(lái)自：百科![]()
OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。它存儲(chǔ)的是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)反映了一個(gè)對(duì)象隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。 OpenTSDB適用場(chǎng)景 OpenTSDB支持海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、索引和查詢(xún)，可用于系統(tǒng)監(jiān)控來(lái)自：百科![]()
GaussDB提供了部分免費(fèi)存儲(chǔ)空間，用于存放您的備份數(shù)據(jù)，其總?cè)萘考s為您購(gòu)買(mǎi)存儲(chǔ)容量的100%。備份存儲(chǔ)用量超過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間的100%，開(kāi)始按照階梯計(jì)費(fèi)。 公網(wǎng)流量 GaussDB實(shí)例支持公網(wǎng)訪問(wèn)，公網(wǎng)訪問(wèn)會(huì)產(chǎn)生帶寬流量費(fèi)； GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 實(shí)例在云內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的流量不計(jì)費(fèi)。 GaussDB來(lái)自：專(zhuān)題![]()
IO并發(fā)度要求高，以小數(shù)據(jù)塊訪問(wèn)為主； 3. CPU資源通常是瓶頸，適合多核架構(gòu)。 冷數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)是不經(jīng)常訪問(wèn)的離線類(lèi)數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。對(duì)存儲(chǔ)性能的要求相對(duì)較低，要求大容量的存儲(chǔ)介質(zhì)。其硬件方案有以下的特點(diǎn)： 1. 通常采用容量型SSD或大容量HDD存儲(chǔ)； 2. 網(wǎng)絡(luò)資源是性能瓶頸； 3. 通過(guò)數(shù)據(jù)壓縮提升存儲(chǔ)介質(zhì)利用率。來(lái)自：百科![]()
隨著業(yè)務(wù)的不斷增加，實(shí)例的CPU和內(nèi)存資源可成會(huì)為實(shí)例性能的瓶頸，無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)要求時(shí)，GaussDB提供了規(guī)格變更功能來(lái)提升實(shí)例的CPU和內(nèi)存。 隨著業(yè)務(wù)的不斷增加，實(shí)例的CPU和內(nèi)存資源可成會(huì)為實(shí)例性能的瓶頸，無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)要求時(shí)，GaussDB提供了規(guī)格變更功能來(lái)提升實(shí)例的CPU和內(nèi)存。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
復(fù)雜場(chǎng)景支持 生產(chǎn)環(huán)境往往是復(fù)雜多變的，如一個(gè)用戶(hù)訪問(wèn)可能包含多個(gè)請(qǐng)求，不同的用戶(hù)在進(jìn)行不同的事務(wù)操作，用戶(hù)訪問(wèn)呈現(xiàn)明顯的波峰波谷，瞬時(shí)并發(fā)用戶(hù)多等狀況，因此需要對(duì)服務(wù)開(kāi)展性能測(cè)試，提前識(shí)別性能瓶頸。 優(yōu)勢(shì) 模型靈活定制：支持多事務(wù)組合測(cè)試，可模擬多用戶(hù)多個(gè)操作的組合場(chǎng)景。 突發(fā)流量支持：來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Middleware，簡(jiǎn)稱(chēng) DDM ），專(zhuān)注于解決數(shù)據(jù)庫(kù)分布式擴(kuò)展問(wèn)題，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量和性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問(wèn)。 了解詳情 最新文章 初識(shí)華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(forRedis) 華為云自研云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB兼容多款NoSQL接口的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) 華為 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 內(nèi)核小版本升級(jí)攻略來(lái)自：百科![]()
文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)： DDS ；介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)在基礎(chǔ)解決方案中的應(yīng)用和上云的遷移思路；演示了數(shù)據(jù)庫(kù)的購(gòu)買(mǎi)和管理的基本操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)該課程能夠掌握以下知識(shí)和能力。熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品功能和特性；熟練掌握數(shù)據(jù)庫(kù)購(gòu)買(mǎi)、配置、管理的基本操作；了解數(shù)據(jù)庫(kù)在基本方案中的作用和 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 思路。 課程大綱 第1章來(lái)自：百科![]()
不同的訪問(wèn)權(quán)限，以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離，通過(guò) IAM 進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。 VPC和子網(wǎng) 虛擬私有云（Virtual Private Cloud， VPC）為云數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建隔離的、用戶(hù)自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶(hù)云上資源的安全性，簡(jiǎn)化用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義來(lái)自：專(zhuān)題![]()
作用：設(shè)置節(jié)點(diǎn)優(yōu)化器在一次單一的查詢(xún)中可用的磁盤(pán)緩沖區(qū)的有效大小。設(shè)置這個(gè)參數(shù)，還要考慮的共享緩沖區(qū)以及內(nèi)核的磁盤(pán)緩沖區(qū)。另外，還要考慮預(yù)計(jì)的在不同表之間的并發(fā)查詢(xún)數(shù)目，因?yàn)樗鼈儗⒐蚕砜捎?span style='color:#C7000B'>的空間。這個(gè)參數(shù)對(duì)分配的共享內(nèi)存大小沒(méi)有影響，它也不會(huì)使用內(nèi)核磁盤(pán)緩沖，它只用于估算。數(shù)值是用磁盤(pán)頁(yè)來(lái)計(jì)算的，通常每個(gè)頁(yè)面是8192字節(jié)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 ，專(zhuān)注于解決數(shù)據(jù)庫(kù)分布式擴(kuò)展問(wèn)題，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量和性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問(wèn)。分布式 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 的使用分為兩步，首先需要購(gòu)買(mǎi)服務(wù)，然后才能配置使用服務(wù)。 1.購(gòu)買(mǎi)服務(wù) DDM提供了Web化的服務(wù)管理平臺(tái)，支持通過(guò)管理控制臺(tái)購(gòu)買(mǎi)。用戶(hù)可直接登錄管理控制臺(tái)，來(lái)自：百科
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- 使用Elasticsearch加速關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)分析