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華為云云原生黃金課程01:云原生開(kāi)學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營(yíng)》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開(kāi)課,分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段,幫助廣大技術(shù)愛(ài)好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課,由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintai來(lái)自:百科1.8.0_141或以上版本的JDK,但是只支持java8版本。 在Windows操作系統(tǒng)中,您可以訪問(wèn)JDK官網(wǎng)下載符合操作系統(tǒng)版本的JDK,并根據(jù)指導(dǎo)進(jìn)行安裝。 1. 點(diǎn)擊DWS左側(cè)連接管理下載對(duì)應(yīng)版本的Data Studio客戶(hù)端; 2. 解壓下載的客戶(hù)端軟件包(32位或64來(lái)自:百科
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院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)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(kāi)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(hù)學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操來(lái)自:百科
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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),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦,將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí),并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。來(lái)自:專(zhuān)題
如何快速確定數(shù)據(jù)庫(kù)的調(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)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)這些硬件資源的使用情況,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)鍵的操作系統(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)的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、低成本的特點(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、低成本的特點(diǎn) # 優(yōu)勢(shì)詳情 1 高安全 GaussDB擁有TOP級(jí)的商業(yè)數(shù)來(lái)自:專(zhuān)題
B數(shù)據(jù)庫(kù)的調(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的總體性能調(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)到可接受的范圍。 G來(lái)自:專(zhuān)題
GaussDb數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(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)到可接受的范圍。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過(guò)程需要綜合考慮多方面因素,因此,調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件來(lái)自:專(zhuān)題
中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(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),性能提來(lái)自:專(zhuān)題
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