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    ySQL 8.0.17/8.0.18和PostgreSQL 11.3單機(jī)自動(dòng)化部署調(diào)優(yōu),以及支持MongoDB 4.0.12和Greenplum 5.22.0集群自動(dòng)化部署調(diào)優(yōu)。 支持服務(wù)器:TaiShan 來(lái)自:幫助中心 > 安裝指南 > 鯤鵬數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案 自動(dòng)化部署工具
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    來(lái)自:百科
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    來(lái)自:專(zhuān)題
    如何快速確定數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)范圍? 性能調(diào)優(yōu)主要通過(guò)查看數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)這些硬件資源使用情況,確認(rèn)這些資源是否已被充分利用,是否存在瓶頸點(diǎn),然后針對(duì)性調(diào)優(yōu)。 如果某個(gè)資源已達(dá)瓶頸,則: 檢查關(guān)鍵操作系統(tǒng)參數(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)是否合理設(shè)置。 通過(guò)查詢(xún)最耗時(shí)SQL語(yǔ)句、跑
    來(lái)自:專(zhuān)題
    數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)。除此以外,還有哪些優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用? GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)勢(shì) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)具有高性能、高可用、高安全、低成本特點(diǎn) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)勢(shì) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)具有高性能、高可用、高安全、低成本特點(diǎn) # 優(yōu)勢(shì)詳情 1 高安全 GaussDB擁有TOP級(jí)商業(yè)數(shù)
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    B數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)思路、SQL調(diào)優(yōu)指南和調(diào)優(yōu)實(shí)際案例。 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過(guò)程中,通過(guò)系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來(lái)幫助定位和分析性能問(wèn)題,使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受范圍。 G
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    來(lái)自:百科
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    GaussDB 數(shù)據(jù)傾斜調(diào)優(yōu) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)針對(duì)數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題給出了完整解決方案,包括存儲(chǔ)傾斜和計(jì)算傾斜兩大問(wèn)題。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB實(shí)際調(diào)優(yōu)案例 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB調(diào)優(yōu)案例總覽 選擇合適分布列 案例 選擇合適分布列從而進(jìn)行性能提升。 選擇合適分布列從而進(jìn)行性能提升。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析方法 時(shí)間:2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查方法,包括但不限于: 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)設(shè)計(jì)文檔,報(bào)告; 2. 和業(yè)務(wù)人員座談; 3. 問(wèn)卷調(diào)查; 4. 采集樣本數(shù)據(jù)(如果條件允許)。 文中課程
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    點(diǎn),即下文中Endpoint值。 最佳實(shí)踐 本實(shí)踐使用DRS實(shí)時(shí)同步功能將本地Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)遷移至華為云GaussDB。通過(guò)全量+增量同步,實(shí)現(xiàn)源數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB數(shù)據(jù)長(zhǎng)期同步。 總體性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸
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    配置訪問(wèn)日志后,GaussDB實(shí)例新生成審計(jì)日志記錄會(huì)上傳到 云日志 服務(wù)(Log Tank Service,簡(jiǎn)稱(chēng) LTS )進(jìn)行管理。您可以查看GaussDB實(shí)例審計(jì)日志詳細(xì)信息,包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實(shí)時(shí)日志等功能。 華為GaussDB-總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶
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    調(diào)優(yōu)意義: 1、盡量減少數(shù)據(jù)冗余。 2、盡量避免數(shù)據(jù)維護(hù)中出現(xiàn)更新插入和刪除異常。 3、節(jié)約數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間 4、提高查詢(xún)效率調(diào)優(yōu)意義: 1、盡量減少數(shù)據(jù)冗余。 2、盡量避免數(shù)據(jù)維護(hù)中出現(xiàn)更新插入和刪除異常。 例如表中某個(gè)實(shí)體隨著另一個(gè)實(shí)體而存在就會(huì)產(chǎn)生插入異常?;蛘呷绻?
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    中數(shù)據(jù)運(yùn)算態(tài)加密,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)安全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提
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