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- GaussDB for Redis時延 內(nèi)容精選 換一換
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通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中， GaussDB 性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題
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通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題資源將被限制訪問和使用，會導(dǎo)致您的業(yè)務(wù)中斷。例如實例被凍結(jié)時，會使得用戶無法再連接至數(shù)據(jù)庫。 包周期資源被凍結(jié)后，將被限制進行變更操作。 資源被凍結(jié)后，可以手動進行退訂/刪除。 2.資源解凍時：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫。 3.資源釋放時：資源將被釋放，實例將被刪除，刪除前將依據(jù)用戶策略決定是否執(zhí)行回收站備份。來自：專題
- GaussDB for Redis時延 更多內(nèi)容
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都生效。訪問GaussDB時，需要先切換至授權(quán)區(qū)域。 根據(jù)授權(quán)精細程度分為角色和策略。 角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán)。由于華為云各服務(wù)之間存在業(yè)務(wù)依賴關(guān)系，因此給用戶授予角色時，可能需要一來自：專題![]()
身份認證與訪問控制 身份認證 用戶訪問 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB時支持對數(shù)據(jù)庫用戶進行身份驗證，包含密碼驗證和IAM驗證兩種方式。 密碼驗證 您需要對數(shù)據(jù)庫實例進行管理，使用 數(shù)據(jù)管理服務(wù) （ Data Admin Service ）登錄數(shù)據(jù)庫時，需要對帳號密碼進行驗證，驗證成功后方可進行操作。來自：專題![]()
資源凍結(jié)時： 資源將被限制訪問和使用，會導(dǎo)致您的業(yè)務(wù)中斷。例如實例被凍結(jié)時，會使得用戶無法再連接至數(shù)據(jù)庫。 包周期資源被凍結(jié)后，將被限制進行變更操作。 資源被凍結(jié)后，可以手動進行退訂/刪除。 2.資源解凍時：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫。 3.資源釋放時：資源將被釋放，來自：專題![]()
單機實例只有1個節(jié)點，當(dāng)Redis進程故障后，會重新拉起一個新的Redis進程，秒級恢復(fù)業(yè)務(wù)。單機實例支持讀寫高并發(fā)，但不做持久化，成本低，適用于開發(fā)測試環(huán)境搭建。 單機實例 主備實例包含主、備節(jié)點，使用哨兵模式（Sentinel）進行管理，監(jiān)控主備節(jié)點運行，當(dāng)主節(jié)點出現(xiàn)故障時，備節(jié)點30秒來自：專題![]()
通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題![]()
通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)是什么 GaussDB(DWS)是什么 時間：2021-06-17 11:29:27 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)，Data Warehouse Service，簡稱GaussDB(DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，來自：百科![]()
資源凍結(jié)時： 資源將被限制訪問和使用，會導(dǎo)致您的業(yè)務(wù)中斷。例如實例被凍結(jié)時，會使得用戶無法再連接至數(shù)據(jù)庫。 包周期資源被凍結(jié)后，將被限制進行變更操作。 資源被凍結(jié)后，可以手動進行退訂/刪除。 2.資源解凍時：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫。 3.資源釋放時：資源將被釋放，來自：專題![]()
pg_stat_activity WHERE waiting = true; GaussDB分析查詢結(jié)果中包含了當(dāng)前被阻塞的查詢語句，該查詢語句所請求的鎖資源可能被其他會話持有，正在等待持有會話釋放鎖資源。 只有當(dāng)查詢阻塞在系統(tǒng)內(nèi)部鎖資源時，waiting字段才顯示為true。盡管等待鎖資源是數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
管理數(shù)據(jù)庫。GaussDB默認開通 DAS 連接權(quán)限。 內(nèi)網(wǎng)連接 當(dāng)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)訪來自：專題![]()
資源時對業(yè)務(wù)的影響？ 1.資源凍結(jié)時： 資源將被限制訪問和使用，會導(dǎo)致您的業(yè)務(wù)中斷。例如實例被凍結(jié)時，會使得用戶無法再連接至數(shù)據(jù)庫。 包周期資源被凍結(jié)后，將被限制進行變更操作。 資源被凍結(jié)后，可以手動進行退訂/刪除。 2.資源解凍時：資源將被解除限制，用戶可以連接至數(shù)據(jù)庫。 3.來自：專題![]()
通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題![]()
通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題![]()
7萬筆/秒的交易處理能力。 招商銀行 招商銀行與GaussDB聯(lián)合創(chuàng)新Ustore存儲引擎和基于Paxos協(xié)議的高可用DCF組件，為高并發(fā)、低時延的金融交易類業(yè)務(wù)提供更優(yōu)、更可靠的技術(shù)方案。 興業(yè)證券 興業(yè)證券基于華為云GaussDB成功打造新一代法人清算系統(tǒng)，支撐600萬級別客戶來自：專題![]()
通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題![]()
據(jù)會有一定的時延 2.主備讀寫分離實例適用于寫少讀多的場景，如果寫流量過大，可能導(dǎo)致主從斷連，或斷連后主從同步失敗，導(dǎo)致讀請求性能下降 3.從節(jié)點故障后，需要一定的時間從主節(jié)點全量同步數(shù)據(jù)，同步數(shù)據(jù)期間，從節(jié)點不對外提供服務(wù)，此時實例讀請求性能會下降 3 Redis 6.0實例 Redis來自：百科![]()
通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通來自：專題
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