Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用,輕松運維,開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- mysql事務(wù)與redis事務(wù) 內(nèi)容精選 換一換
-
一致性(Consistency):事務(wù)的執(zhí)行結(jié)果必須是使數(shù)據(jù)庫從一個一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)到另一個一致性狀態(tài)。 隔離性(Isolation):數(shù)據(jù)庫中一個事務(wù)的執(zhí)行不能被其他事務(wù)干擾。即一個事務(wù)的內(nèi)部操作及使用的數(shù)據(jù)對其他事務(wù)是隔離的,并發(fā)執(zhí)行的各個事務(wù)不能相互干擾。 持久性(Durability):事務(wù)一旦提交,來自:百科
- mysql事務(wù)與redis事務(wù) 相關(guān)內(nèi)容
-
系統(tǒng)中所有的事務(wù)以串行地方式逐個執(zhí)行,所以能避免所有數(shù)據(jù)不一致情況。 但是這種以排他方式來控制并發(fā)事務(wù),串行化執(zhí)行方式會導(dǎo)致事務(wù)排隊,系統(tǒng)的并發(fā)量大幅下降,使用的時候要絕對慎重。 2.Repeatable read(可重復(fù)讀) 一個事務(wù)一旦開始,事務(wù)過程中所讀取的所有數(shù)據(jù)不允許被其他事務(wù)修改。來自:百科隔離級別操作,并支持在事務(wù)中創(chuàng)建保存點。 GaussDB (for MySQL)沒有提供顯式定義事務(wù)開始的語句,第一個可執(zhí)行SQL(除登錄語句外)隱含事務(wù)的開始。 GaussDB (DWS)支持此事務(wù)顯示定義語句,通過START TRANSACTION啟動事務(wù)。 非顯示定義情況下,默認一條SQL語句是一個事務(wù)。來自:百科
- mysql事務(wù)與redis事務(wù) 更多內(nèi)容
-
服務(wù)用戶指南》的“在線遷移”內(nèi)容。 說明: 當前支持MySQL->TaurusDB、Oracle->TaurusDB的遷移。 源庫為TaurusDB時,可使用MySQL->TaurusDB進行數(shù)據(jù)遷移。具體操作請參見MySQL->TaurusDB。 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB默認表名大小寫不敏感。來自:專題
華為云計算 云知識 開源Redis與D CS Redis的不同 開源Redis與DCS Redis的不同 時間:2021-07-01 21:50:37 Redis 鯤鵬 云服務(wù)器 開源Redis與DCS Redis的不同主要從服務(wù)搭建、安全、監(jiān)控、可視化維護緩存參數(shù)、可擴展性、易運維幾個方面進行比較。來自:百科
當應(yīng)用部署在 彈性云服務(wù)器 上,且該彈性云服務(wù)器與GaussDB實例處于同一區(qū)域,同一VPC時,建議單獨使用內(nèi)網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器與GaussDB實例。 公網(wǎng)連接 不能通過內(nèi)網(wǎng)IP地址訪問GaussDB實例時,使用公網(wǎng)訪問,建議單獨綁定彈性公網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器(或公網(wǎng)主機)與GaussDB實例。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB精選文章推薦來自:專題
故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運維經(jīng)驗庫,對異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實現(xiàn) APM 提供故障智能診斷能力,基于機器學(xué)習(xí)算法自動檢測應(yīng)用故障。當URL跟蹤出現(xiàn)異常時,通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標,提取業(yè)務(wù)正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。來自:專題
看了本文的人還看了