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- 設(shè)計(jì)分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)表時(shí) 內(nèi)容精選 換一換
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微服務(wù)化所帶來(lái)架構(gòu)和開發(fā)階段的便利性，其代價(jià)是部署時(shí)和運(yùn)行時(shí)的管理復(fù)雜性極度增加；整體復(fù)雜度不變，只是由開發(fā)時(shí)轉(zhuǎn)為運(yùn)行時(shí)，此外還帶來(lái)分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理的復(fù)雜性。 服務(wù)拆分解耦的結(jié)果，服務(wù)可以獨(dú)立的部署與發(fā)布，但運(yùn)行時(shí)服務(wù)的治理，包括注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)、熔斷等，都是需要思考和精心設(shè)計(jì)的。 此外，微服務(wù)的小而自來(lái)自：百科SQL進(jìn)階（高級(jí)） 第2章 分布式執(zhí)行 第3章 基礎(chǔ)性能調(diào)優(yōu) 第4章 集群高可用設(shè)計(jì) 第5章 數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kun來(lái)自：百科
- 設(shè)計(jì)分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)表時(shí) 相關(guān)內(nèi)容
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來(lái)自：專題凍結(jié)、解凍、釋放 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 實(shí)例資源時(shí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響？ 1.資源凍結(jié)時(shí)： 資源將被限制訪問(wèn)和使用，會(huì)導(dǎo)致您的業(yè)務(wù)中斷。例如實(shí)例被凍結(jié)時(shí)，會(huì)使得用戶無(wú)法再連接至數(shù)據(jù)庫(kù)。 包周期資源被凍結(jié)后，將被限制進(jìn)行變更操作。 資源被凍結(jié)后，可以手動(dòng)進(jìn)行退訂/刪除。 2.資源解凍時(shí)：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自：專題
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支持此類應(yīng)用。 狀態(tài)緩存 分布式緩存Redis可將Session會(huì)話狀態(tài)及應(yīng)用橫向擴(kuò)展時(shí)的狀態(tài)數(shù)據(jù)等緩存到D CS 實(shí)例，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)共享。在應(yīng)對(duì)游戲應(yīng)用中爆發(fā)式增長(zhǎng)的玩家數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和讀寫請(qǐng)求時(shí)，使用分布式緩存Redis可通過(guò)將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放入緩存，加快用戶端訪問(wèn)速度，提升用戶體驗(yàn)。 應(yīng)用對(duì)象緩存來(lái)自：專題![]()
凍結(jié)、解凍、釋放GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例資源時(shí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響？ 1.資源凍結(jié)時(shí)： 資源將被限制訪問(wèn)和使用，會(huì)導(dǎo)致您的業(yè)務(wù)中斷。例如實(shí)例被凍結(jié)時(shí)，會(huì)使得用戶無(wú)法再連接至數(shù)據(jù)庫(kù)。 包周期資源被凍結(jié)后，將被限制進(jìn)行變更操作。 資源被凍結(jié)后，可以手動(dòng)進(jìn)行退訂/刪除。 2.資源解凍時(shí)：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自：專題![]()
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HPC、OLAP以及混合負(fù)載等應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 專屬分布式存儲(chǔ)架構(gòu)圖 功能特點(diǎn) 規(guī)格豐富 高IO：高性能、高擴(kuò)展、高可靠，適用于性能相對(duì)較高，讀寫速率要求高，有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求的應(yīng)用場(chǎng)景。 超高IO：低時(shí)延、高性能，適用于低時(shí)延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景。 彈性擴(kuò)展 按需擴(kuò)容：可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容存儲(chǔ)池。來(lái)自：專題![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。來(lái)自：百科![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科![]()
架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。來(lái)自：百科![]()
DWS熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化來(lái)自：專題![]()
低時(shí)延、高性能，適用于低時(shí)延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景 低時(shí)延、高性能，適用于低時(shí)延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景 按需擴(kuò)容 按需擴(kuò)容 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 性能線性增長(zhǎng) 性能線性增長(zhǎng) 支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長(zhǎng)，滿足業(yè)務(wù)需求來(lái)自：專題![]()
此不會(huì)存在端到端時(shí)延的問(wèn)題。但在遷移生產(chǎn)的開始階段，同時(shí)消費(fèi)原Kafka與新Kafka實(shí)例，會(huì)導(dǎo)致部分消息之間的生產(chǎn)順序無(wú)法保證，存在消息亂序的問(wèn)題。此場(chǎng)景適用于對(duì)端到端時(shí)延有要求，卻對(duì)消息順序不敏感的業(yè)務(wù)。 Kafka業(yè)務(wù)遷移詳情：點(diǎn)擊此處前往 實(shí)戰(zhàn)2|分布式消息中間件RabbitMQ業(yè)務(wù)遷移來(lái)自：專題![]()
包年/包月：相對(duì)于按需付費(fèi)提供更大的折扣，對(duì)于長(zhǎng)期使用者，推薦該方式。 2.按需計(jì)費(fèi)：即開即停，按實(shí)際使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。以自然小時(shí)為單位整點(diǎn)計(jì)費(fèi)，不足一小時(shí)按一小時(shí)計(jì)費(fèi)。 收起 展開 使用客戶端連接實(shí)例 收起 展開 GaussDB提供使用內(nèi)網(wǎng)、公網(wǎng)和 數(shù)據(jù)管理服務(wù) （ Data Admin Service ，簡(jiǎn)稱 DAS ）的連接方式。來(lái)自：專題![]()
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GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱為 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。本頁(yè)面詳細(xì)介紹GaussDB存儲(chǔ)過(guò)程 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全來(lái)自：專題![]()
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以退訂。 凍結(jié)、解凍、釋放資源時(shí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響 資源凍結(jié)時(shí)： 資源將被限制訪問(wèn)和使用，會(huì)導(dǎo)致您的業(yè)務(wù)中斷。例如實(shí)例被凍結(jié)時(shí)，會(huì)使得用戶無(wú)法再連接至數(shù)據(jù)庫(kù)。 包周期資源被凍結(jié)后，將被限制進(jìn)行變更操作。 資源被凍結(jié)后，可以手動(dòng)進(jìn)行退訂/刪除。 資源解凍時(shí)：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自：專題
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