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行金融業(yè)務(wù)實(shí)測(cè)中, GaussDB 性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自:專題行金融業(yè)務(wù)實(shí)測(cè)中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自:專題
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行金融業(yè)務(wù)實(shí)測(cè)中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自:專題
具體操作請(qǐng)參見診斷日?qǐng)?bào)。 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL磁盤擴(kuò)容操作場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL磁盤擴(kuò)容操作場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL磁盤擴(kuò)容場(chǎng)景說明 隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增加,原來申請(qǐng)的數(shù)據(jù)庫磁盤容量可能會(huì)不足,需要為云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL實(shí)例進(jìn)行擴(kuò)容。實(shí)例擴(kuò)容的同時(shí)備份空間也會(huì)隨之?dāng)U大。來自:專題
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