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- gaussdb for Influx時(shí)間點(diǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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郵儲(chǔ)銀行新一代個(gè)人業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)全面投產(chǎn)上線， GaussDB 分布式 云數(shù)據(jù)庫(kù) 支持郵儲(chǔ)銀行6.37億個(gè)人客戶(hù)、4萬(wàn)個(gè)網(wǎng)點(diǎn)提供日均20億筆，峰值6.7萬(wàn)筆/秒的交易處理能力，加速建設(shè)“一流大型零售銀行” 了解更多 華為云GaussDB賦能陜西財(cái)政新“智慧” 陜西財(cái)政堅(jiān)持“三化五統(tǒng)一”原則，引入新的來(lái)自：專(zhuān)題
- gaussdb for Influx時(shí)間點(diǎn) 相關(guān)內(nèi)容
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亞太、北非、南非、拉美、歐洲、中東六大區(qū)域聯(lián)動(dòng)！ 40+ 分會(huì)場(chǎng) 國(guó)內(nèi)外分會(huì)場(chǎng)共享創(chuàng)新，科技無(wú)界！ 200+ 專(zhuān)題論壇 多元化議題，多形式技術(shù)研討，熱點(diǎn)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)踐，洞察未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)！ 8000+ 開(kāi)發(fā)者 與來(lái)自全球各地的開(kāi)發(fā)者、合作伙伴和行業(yè)領(lǐng)袖進(jìn)行面對(duì)面的交流和合作！ 華為 開(kāi)發(fā)者大會(huì) （Cloud）來(lái)自：專(zhuān)題能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時(shí)，操作窗口時(shí)間需向管理部門(mén)提出申請(qǐng)，經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)流程如下： 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)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)。 SQL調(diào)優(yōu)指南 審視業(yè)務(wù)所用SQL語(yǔ)句是否存在可優(yōu)化空間，包括：來(lái)自：專(zhuān)題
- gaussdb for Influx時(shí)間點(diǎn) 更多內(nèi)容
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通過(guò)Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問(wèn)時(shí)延，同時(shí)結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強(qiáng)一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點(diǎn)和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實(shí)測(cè)中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
-開(kāi)源開(kāi)放包容，產(chǎn)學(xué)研用一體化 華為云GaussDB，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云的信賴(lài)之選 全新品牌主張，持續(xù)實(shí)力超越 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)取 華為云GaussDB(for openGauss)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選 混合負(fù)載高性能與彈性擴(kuò)展 在交易事務(wù)處理方面采用Numa-Aware技術(shù)降低單節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU跨核的內(nèi)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)缺點(diǎn) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)缺點(diǎn) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，基于華為20余年戰(zhàn)略投入、軟硬全棧協(xié)同所創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具備高可用、高性能、高安全、高彈性、高智能、易部署、易遷移等關(guān)鍵能力，那GaussDB有哪些優(yōu)缺點(diǎn)呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，基來(lái)自：專(zhuān)題![]()
遷移工作時(shí)提供方法論上的參考。 遷移實(shí)施的關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間 下圖主要從離線遷移和在線遷移的對(duì)比上相對(duì)形象的做了遷移過(guò)程中，業(yè)務(wù)流程及業(yè)務(wù)停機(jī)時(shí)間的展示。 停機(jī)時(shí)間 = 最后一次數(shù)據(jù)增量同步時(shí)間 + 業(yè)務(wù)切換時(shí)間 業(yè)務(wù)切換：選在業(yè)務(wù)量最低時(shí)進(jìn)行，最大幅度降低業(yè)務(wù)切換對(duì)用戶(hù)感受的影響來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) GaussDB(for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-17 16:47:49 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)具有存算分離、極致可用、海量存儲(chǔ)等特點(diǎn)。 存算分離：存儲(chǔ)層采用DFV高性能來(lái)自：百科![]()
[WITHOUT TIME ZONE] 只用于一日內(nèi)時(shí)間。 p表示小數(shù)點(diǎn)后的精度，取值范圍為0~6。 最小值：00:00:00。最大值：24:00:00。 8字節(jié) TIME [(p)] [WITH TIME ZONE] 只用于一日內(nèi)時(shí)間，帶時(shí)區(qū)。 p表示小數(shù)點(diǎn)后的精度，取值范圍為0~6。 最小值來(lái)自：專(zhuān)題![]()
化分析能力。 GeminiDB Influx 接口優(yōu)勢(shì) GeminiDB Influx 接口具有高寫(xiě)入、靈活彈性、高壓縮率和高查詢(xún)的特點(diǎn)。 高寫(xiě)入性能 數(shù)據(jù)按“時(shí)間Range + 時(shí)間線Hash”兩層打散，分布式并行寫(xiě)入,且最高每天處理萬(wàn)億級(jí)時(shí)間點(diǎn)寫(xiě)入。 靈活彈性 計(jì)算獨(dú)立按需擴(kuò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) 華為云 CDN 支持配置CDN節(jié)點(diǎn)回源的超時(shí)時(shí)間 華為云CDN支持配置CDN節(jié)點(diǎn)回源的超時(shí)時(shí)間 時(shí)間：2022-05-11 13:57:27 【CDN活動(dòng)專(zhuān)區(qū)】 CDN與源站服務(wù)器建立連接成功后，源站服務(wù)器接受了CDN的HTTP請(qǐng)求，但是在指定時(shí)間內(nèi)源站服務(wù)器還未將數(shù)據(jù)傳給CDN來(lái)自：百科![]()
為您解答域名備案的常見(jiàn)問(wèn)題 域名備案初審?fù)ㄟ^(guò)后還需做什么？ 1、域名備案初審?fù)ㄟ^(guò)后，請(qǐng)注意查收備案系統(tǒng)注冊(cè)郵箱的郵件，郵件內(nèi)容可能包含：?jiǎn)栴}點(diǎn)修改建議、備案申請(qǐng)期間注意事項(xiàng)，以及需要補(bǔ)充哪些備案資料等重要信息。 2、關(guān)注系統(tǒng)備案狀態(tài)，了解進(jìn)度：每一個(gè)備案環(huán)節(jié)更新時(shí)，備案系統(tǒng)的“當(dāng)前來(lái)自：專(zhuān)題![]()
擴(kuò)容等特點(diǎn)。 不亞于RedisCluster的兼容度，用戶(hù)應(yīng)用無(wú)需修改代碼，可直接使用，100%兼容原生接口。 基于共享存儲(chǔ)，在提供足夠性能的前提下，大幅度降低海量數(shù)據(jù)使用Redis的成本。 基于共享存儲(chǔ)池的多副本強(qiáng)一致機(jī)制，保證數(shù)據(jù)的安全可靠；計(jì)算節(jié)點(diǎn)無(wú)狀態(tài)，故障節(jié)點(diǎn)自動(dòng)接管；存儲(chǔ)池支持跨AZ部署。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(for MySQL)的架構(gòu)和特點(diǎn) GaussDB(for MySQL)的架構(gòu)和特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-16 16:46:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)云數(shù)據(jù)庫(kù)概覽如下： 1. 主節(jié)點(diǎn) 處理所有的寫(xiě) 寫(xiě) WAL 日志(Redo)來(lái)自：百科![]()
???????????????????????????????????華為云學(xué)院 華為數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品GaussDB介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點(diǎn)介紹華為GaussDB(for MySQL)云數(shù)據(jù)庫(kù)的特性和應(yīng)用場(chǎng)景，并介紹部分應(yīng)用案例。???????????????來(lái)自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL架構(gòu)特點(diǎn)：計(jì)算和存儲(chǔ)資源解耦，獨(dú)立彈性伸縮，計(jì)算節(jié)點(diǎn)全負(fù)荷分擔(dān)，存儲(chǔ)層內(nèi)置多副本強(qiáng)一致，分布式共享存儲(chǔ)引擎，擴(kuò)縮容無(wú)數(shù)據(jù)遷移 RDS for MySQL實(shí)例規(guī)格 RDS for MySQL 云盤(pán)存儲(chǔ)的實(shí)例規(guī)格CPU架構(gòu)分為X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)，X8來(lái)自：專(zhuān)題![]()
詢(xún)語(yǔ)句在多節(jié)點(diǎn)及多核并發(fā)執(zhí)行，向量化查詢(xún)引擎，大數(shù)據(jù)量下查詢(xún)性能更好。 海量時(shí)間線索引管理，提高時(shí)間線查找的內(nèi)存命中率，根據(jù)內(nèi)存負(fù)載，動(dòng)態(tài)調(diào)整GC頻率，加快內(nèi)存空間回收。 數(shù)據(jù)庫(kù)多副本復(fù)制卸載到分布式存儲(chǔ)，降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量。 海量數(shù)據(jù)分析 多維條件組合查詢(xún)，快速獲來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分鐘級(jí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容，秒級(jí)存儲(chǔ)擴(kuò)容。 解除在傳統(tǒng)Shared Nothing架構(gòu)下，數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)物理綁定的約束，數(shù)據(jù)只是邏輯上歸宿于某個(gè)節(jié)點(diǎn)，使的計(jì)算節(jié)點(diǎn)無(wú)狀態(tài)化。這樣在擴(kuò)容計(jì)算節(jié)點(diǎn)時(shí)，可以避免在計(jì)算節(jié)點(diǎn)間遷移大量數(shù)據(jù)，只需要邏輯上將部分?jǐn)?shù)據(jù)從一個(gè)節(jié)點(diǎn)移交給另一個(gè)節(jié)點(diǎn)即可，可以將集來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的優(yōu)點(diǎn) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-08 10:48:24 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL是一款基于華為自主研發(fā)的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。在華為云高性能、高來(lái)自：百科![]()
通過(guò)備份文件恢復(fù)GaussDB實(shí)例 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控指標(biāo)一覽表_GaussDB監(jiān)控指標(biāo) 恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例到指定時(shí)間點(diǎn) 專(zhuān)題內(nèi)容推薦 GaussDB驅(qū)動(dòng) GaussDB開(kāi)發(fā) GaussDB分析 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)備份與恢復(fù) 連接云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén)來(lái)自：專(zhuān)題
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