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應(yīng)用升級(jí)、更新維護(hù)工作量大,對(duì)于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動(dòng): 1. 大表分片:支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分片; 2. 自動(dòng)路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)來自:百科來自:百科
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channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1 使用Flume采集數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)并且上報(bào)至 LTS 使用Flume采集數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)并且上報(bào)至LTS,實(shí)現(xiàn)對(duì)表數(shù)據(jù)變動(dòng)監(jiān)控。以下示例中的參數(shù)介紹請(qǐng)參考使用KAFKA協(xié)議上報(bào)日志。 在https://github來自:百科大容量高擴(kuò)展 支持TB~PB級(jí)單庫(kù)容量和在線擴(kuò)容,避免分庫(kù)分表,降低應(yīng)用開發(fā)難度。 金融級(jí)高可用 同城雙活部署實(shí)現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時(shí)接入,一中心故障,業(yè)務(wù)秒級(jí)恢復(fù)。 大并發(fā)高性能 主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時(shí)延<3s,報(bào)表和復(fù)雜查詢類場(chǎng)景執(zhí)行耗時(shí)從20+min降至秒級(jí)。 華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)概念相關(guān)文檔來自:專題ssDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識(shí),C/Java語(yǔ)言,熟悉C/Java的一種IDE與SQL語(yǔ)法。來自:百科
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