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在游戲應用中，可以將一些用戶信息，如用戶裝備、用戶積分等存儲在 DDS 數(shù)據(jù)庫中。游戲玩家活躍高峰期，對并發(fā)能力要求較高，可以使用DDS的集群類型，應對高并發(fā)場景。DDS副本集和集群架構的高可用特性，能夠滿足游戲在高并發(fā)場景下持續(xù)穩(wěn)定運行。 另外，DDS兼容MongoDB，具有No-Schema的方式來自：專題GaussDB 華為新一代企業(yè)級分布式關系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 了解更多 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB for MySQL 華為新一代完全兼容MySQL的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫 立即前往 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL 全球最受歡迎的開源數(shù)據(jù)庫之一 立即下載 GeminiDB Cassandra 接口 兼容來自：專題
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布式關系型數(shù)據(jù)庫。它兼容MySQL協(xié)議，采用存儲計算分離架構的模式，使得存儲層、計算層可以無限擴展，從而擁有了海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問能力。適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲與高并發(fā)訪問的行業(yè)應用，如互聯(lián)網(wǎng)應用、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、高性價比數(shù)據(jù)庫解決方案等應用場景。 【產(chǎn)品】鏈接： https://www來自：百科云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL磁盤擴容 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL磁盤擴容 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL是一種基于 云計算平臺 的即開即用、穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。本文介紹如何給云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL進行磁盤擴容。 云數(shù)據(jù)庫 RDS來自：專題
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性能瓶頸，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問。它提供分庫分表、讀寫分離、彈性擴容等能力，而且服務器集群管理對用戶完全透明，用戶通過 DDM 管理控制臺進行數(shù)據(jù)庫運維與數(shù)據(jù)讀寫。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 介紹頁入口，詳情請點擊鏈接 分布式 數(shù)據(jù)庫中間件 成長地圖入口，詳情請點擊鏈接 下面通過“云圖說”，為您詳解DDM來自：百科![]()
共享云硬盤是一種支持多個云服務器并發(fā)讀寫訪問的數(shù)據(jù)塊級存儲設備，具備多掛載點、高并發(fā)性、高性能、高可靠性等特點，多個云服務器可同時訪問一個云硬盤，主要應用于需要支持集群、HA能力的關鍵企業(yè)應用場景 共享云硬盤是一種支持多個云服務器并發(fā)讀寫訪問的數(shù)據(jù)塊級存儲設備，具備多掛載點、高并發(fā)性、高性能、高可來自：專題![]()
從機(Slave)，對外提供一定的數(shù)據(jù)服務。 通過讀寫分離方式分散壓力：寫入、修改、刪除操作，在寫庫（主機）上完成；把查詢請求，分配到讀庫（從機）。 優(yōu)點 提升資源利用率，適合讀多寫少的應用場景。 在大并發(fā)讀的使用場景，可以使用負載均衡在多個從機間進行平衡。 從機的擴展性比較靈活，擴容操作不會影響到業(yè)務進行。來自：百科![]()
-a 表1 參數(shù)項說明 參數(shù)項 說明 示例 -h MySQl數(shù)據(jù)庫的連接地址。 xxxxxx -P MySQL的服務端口。 3306 -u MySQL的用戶名。 root -D 待遷移的表所在的庫。 mysql -p MySQL的連接密碼。如果沒有密碼，-p后為空。 為了提高安全來自：百科![]()
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等。提供大并發(fā)的時序數(shù)據(jù)讀寫，壓縮存儲和類SQL查詢，并且支持多維聚合計算和 數(shù)據(jù)可視化 分析能力。 GeminiDB Influx接口，彈性擴展、超高性能，全時序場景支持的時序數(shù)據(jù)庫 極致性能 海量時間線，寫入性能穩(wěn)定，大幅超出開源實現(xiàn)，支持每天萬億條監(jiān)控指標寫入，寫入性能線性擴展度來自：專題![]()
SQL作業(yè) 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS 主要介紹使用Flink opensource sql作業(yè)從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS。 主要介紹使用Flink opensource sql作業(yè)從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS。 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS Flink OpenSource來自：專題![]()
云知識 GaussDB(for MySQL) bufferpool緩存策略介紹 GaussDB(for MySQL) bufferpool緩存策略介紹 時間：2020-08-31 15:43:21 數(shù)據(jù)庫 華為云GaussDB（for MySQL）是華為云自主研發(fā)的最新一代云原生來自：百科![]()
在這段時間的實踐中，我們也發(fā)現(xiàn)了如下的一些問題。 3.1 并發(fā)問題 首先 Apollo 所有配置都存在一張表中，其次由于 Apollo 設計之初主要考慮的是運維人員手動在界面上操作，代碼無并發(fā)語義（或者說沒給客戶端并發(fā)語義），使得我們通過代碼寫入配置時難以解決并發(fā)問題。 3.2 性能問題 打開 namespace來自：百科![]()
執(zhí)行命令前，請確保python已安裝成功，在E CS 執(zhí)行如下命令，將ES索引數(shù)據(jù)寫入磁盤。 python xxx.py 查看數(shù)據(jù)是否成功查詢及寫入磁盤。 參考示例demo寫入磁盤路徑為：/tmp/test.log，操作時需要填寫實際使用的路徑，執(zhí)行如下命令可以查看數(shù)據(jù)寫入磁盤情況。 tail -f /tmp/test來自：百科![]()
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采用云原生存儲與計算分離架構，具有支持億級時間線、極致寫入性能、低存儲成本、高性能多維聚合查詢和極致彈性擴縮容等5大特性。 支持億級時間線 超高寫入性能 低存儲成本 高性能多維聚合查詢 分鐘級彈性擴縮容 支持億級時間線 在時序數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，存在大量并發(fā)查詢和寫入操作，合理控制內存的使用量顯得十分重要。來自：專題![]()
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使用Spark-sql操作Hudi表 介紹如何使用Spark-sql操作Hudi表。 Hudi寫入操作配置 主要介紹Hudi寫入操作相關配置參數(shù)。 單表并發(fā)寫配置 主要介紹Hudi單表并發(fā)寫配置相關參數(shù)。 Hudi組件操作 從零開始使用Hudi 本指南通過使用spark-shell來自：專題
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