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入庫(kù)速率值:360萬(wàn)條/小時(shí) 4億條在線SQL語(yǔ)句存儲(chǔ) 50億條歸檔SQL語(yǔ)句存儲(chǔ) 吞吐量峰值:6,000條/秒 入庫(kù)速率值:720萬(wàn)條/小時(shí) 6億條在線SQL語(yǔ)句存儲(chǔ) 100億條歸檔SQL語(yǔ)句存儲(chǔ) 吞吐量峰值:30,000條/秒 入庫(kù)速率值:1080萬(wàn)條/小時(shí) 15億條在線SQL語(yǔ)句存儲(chǔ) 600億條歸檔SQL語(yǔ)句存儲(chǔ)來(lái)自:專題Influx接口支持hint功能,來(lái)提高查詢性能。該功能只能用于單時(shí)間線(單時(shí)間線可以簡(jiǎn)單理解為查詢語(yǔ)句中需要指定所有的tag的值)查詢的場(chǎng)景,使用hint功能時(shí)只需要在查詢語(yǔ)句前面加上“/*+ full_series */” 即可。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx接口包年/包月和按需計(jì)費(fèi)模式有什么區(qū)別來(lái)自:專題
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desc; GaussDB 分析查詢后會(huì)按執(zhí)行時(shí)間從長(zhǎng)到短順序返回查詢語(yǔ)句列表,第一條結(jié)果就是當(dāng)前系統(tǒng)中執(zhí)行時(shí)間最長(zhǎng)的查詢語(yǔ)句。返回結(jié)果中包含了系統(tǒng)調(diào)用的SQL語(yǔ)句和用戶執(zhí)行SQL語(yǔ)句,請(qǐng)根據(jù)實(shí)際找到用戶執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)的語(yǔ)句。 若當(dāng)前系統(tǒng)較為繁忙,可以通過(guò)限制current_timestamp來(lái)自:專題云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 查詢表 · SELECT語(yǔ)句中禁用慎用通配符字段“*”。 使用通配符字段查詢表時(shí),如果因業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)導(dǎo)致表結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,可能出現(xiàn)與業(yè)務(wù)語(yǔ)句不兼容的情況。 因此業(yè)務(wù)應(yīng)指明所需查詢的表字段名稱,避免使用通配符。 · 帶有LIMIT的查詢語(yǔ)句中必須帶有ORDER BY保證有序。來(lái)自:專題
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Influx 接口支持hint功能,來(lái)提高查詢性能。該功能只能用于單時(shí)間線(單時(shí)間線可以簡(jiǎn)單理解為查詢語(yǔ)句中需要指定所有的tag的值)查詢的場(chǎng)景,使用hint功能時(shí)只需要在查詢語(yǔ)句前面加上“/*+ full_series */” 即可。 GeminiDB Influx 接口 包年/包月和按需計(jì)費(fèi)模式有什么區(qū)別來(lái)自:專題
DBSS 提供SQL注入檢測(cè)功能,并內(nèi)置了一些SQL注入檢測(cè)規(guī)則。您也可以自行添加SQL注入檢測(cè)規(guī)則。 示例:若某些語(yǔ)句命中了SQL注入規(guī)則,但是經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)該語(yǔ)句并不是一條攻擊語(yǔ)句,是自己程序生成的合法語(yǔ)句,如圖7所示。 圖7 SQL注入誤報(bào) 為了避免DBSS對(duì)誤報(bào)SQL的持續(xù)告警,您可以通過(guò)設(shè)置白名單來(lái)解決該誤報(bào)問(wèn)題。來(lái)自:專題
,使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB入門 -查詢最耗性能的SQL 系統(tǒng)中有些SQL語(yǔ)句運(yùn)行了很長(zhǎng)時(shí)間還沒有結(jié)束,這些語(yǔ)句會(huì)消耗很多的系統(tǒng)性能,請(qǐng)根據(jù)本章內(nèi)容查詢長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的SQL語(yǔ)句。 GaussDB入門-創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用GaussDB 給用戶組授權(quán)之前,請(qǐng)您了解用戶組來(lái)自:專題
Kafka的消費(fèi)者可以通過(guò)分組(group)來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。在同一個(gè)分組中的消費(fèi)者會(huì)共享主題中的分區(qū),每個(gè)消費(fèi)者只能處理分配給它的分區(qū)。Kafka會(huì)根據(jù)消費(fèi)者的數(shù)量和分區(qū)的數(shù)量來(lái)進(jìn)行分配,在分配時(shí)會(huì)盡量實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。 Kafka的消費(fèi)者可以通過(guò)分組(group)來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。在同一個(gè)分組中的消費(fèi)來(lái)自:專題
生成器會(huì)使用這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),以確定最有效的執(zhí)行計(jì)劃。 2、分析執(zhí)行計(jì)劃:EXPLAIN語(yǔ)句可顯示SQL語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃,EXPLAIN PERFORMANCE語(yǔ)句可顯示SQL語(yǔ)句中各算子的執(zhí)行時(shí)間。 3、查找問(wèn)題根因并進(jìn)行調(diào)優(yōu):通過(guò)分析執(zhí)行計(jì)劃,找到可能存在的原因,進(jìn)行針對(duì)性的調(diào)優(yōu),通常為調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)SQL調(diào)優(yōu)參數(shù)。來(lái)自:專題
時(shí)間:2020-09-17 17:29:27 IAM 項(xiàng)目 IAM項(xiàng)目是針對(duì)同一個(gè)區(qū)域內(nèi)的資源進(jìn)行分組和隔離,是物理隔離。在IAM項(xiàng)目中的資源不能轉(zhuǎn)移,只能刪除后重建。 企業(yè)項(xiàng)目 企業(yè)項(xiàng)目是IAM項(xiàng)目的升級(jí)版,針對(duì)企業(yè)不同項(xiàng)目間資源的分組和管理,是邏輯隔離。企業(yè)項(xiàng)目中可以包含多個(gè)區(qū)域的資源,且項(xiàng)目中的資源可來(lái)自:百科