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- GaussDB for Redis事務(wù) 內(nèi)容精選 換一換
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~3倍。 4）避免長事務(wù)，長事務(wù)會阻塞autovacuum等，導(dǎo)致出現(xiàn)性能問題。 5）避免長連接，長連接的緩存可能較大，導(dǎo)致內(nèi)存不足，建議定期釋放長連接。 6）檢查應(yīng)用程序框架，避免應(yīng)用程序自動begin事務(wù)，但不做任何操作。 只讀實例 · 避免長事務(wù)，長事務(wù)容易導(dǎo)致查詢沖突，影響回放。來自：專題GaussDB 升級 GaussDB升級 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。本文為您詳細介紹云數(shù)據(jù)庫GaussDB的升級操作方法。來自：專題
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云數(shù)據(jù)庫GaussDB擴容 云數(shù)據(jù)庫GaussDB擴容 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。本文為您詳細介紹云數(shù)據(jù)庫GaussDB的擴容操作方法。來自：專題行處理。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB精選文章推薦 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是什么_GaussDB_數(shù)據(jù)庫 購買云數(shù)據(jù)庫GaussDB_購買數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫GaussDB查看和修改參數(shù)_如何修改參數(shù) 云數(shù)據(jù)庫GaussDB重啟實例_如何重啟實例 云數(shù)據(jù)庫GaussDB設(shè)置自動備份策略_備份策略來自：專題
- GaussDB for Redis事務(wù) 更多內(nèi)容
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您將應(yīng)用遷移到與您的GaussDB實例在同一子網(wǎng)，使用內(nèi)網(wǎng)連接。 華為高斯數(shù)據(jù)庫連接 第一彈： 數(shù)據(jù)實例 的連接 GaussDB是華為公司傾力打造的自研企業(yè)級分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，該產(chǎn)品具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力，同時支持優(yōu)異的分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+來自：專題![]()
恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫實例數(shù)據(jù)。 通過備份文件恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫到新的GaussDB實例中 GaussDB數(shù)據(jù)庫支持使用已有的自動備份和手動備份，將GaussDB數(shù)據(jù)庫實例數(shù)據(jù)恢復(fù)到新的GaussDB實例中。 了解詳情 通過備份文件恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫到已存在的GaussDB實例中來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫GaussDB驅(qū)動 云數(shù)據(jù)庫GaussDB驅(qū)動 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，以下介紹如何使用GaussDB驅(qū)動程序安裝。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、來自：專題![]()
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收起 展開 GaussDB具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+擴展能力，PB級海量存儲等特性。 GaussDB精選文章推薦 GaussDB入門_國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫_高斯數(shù)據(jù)庫入門 GaussDB學(xué)習(xí)_gaussdb教程_高斯數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)來自：專題![]()
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擾時，GaussDB(DWS)可提供橫向擴展能力。 您可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用GaussDB(DWS)或RDS。 表1 OLTP和OLAP特性比較 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負來自：百科![]()
Hive不支持存儲過程，GaussDB(DWS)支持存儲過程，使用場景更廣泛。 GaussDB(DWS)比Hive對SQL的支持更豐富，包括函數(shù)、自定義函數(shù)、存儲過程。 Hive不支持事務(wù)，GaussDB(DWS)支持完整事務(wù)。 在數(shù)據(jù)可靠性方面，Hive和GaussDB(DWS)均支持副本，可靠性基本一致。來自：百科![]()
開源生態(tài) GaussDB已經(jīng)支持開源社區(qū)，并提供主備版版本下載。 GaussDB已經(jīng)支持開源社區(qū)，并提供主備版版本下載。 GaussDB文檔精選文章推薦 GaussDB入門_國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫_高斯數(shù)據(jù)庫入門 GaussDB學(xué)習(xí)_gaussdb教程_高斯數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí) 免費gaussdb數(shù)據(jù)庫_來自：專題![]()
2019），華為正式發(fā)布GaussDB數(shù)據(jù)庫認證，包括HCIA-GaussDB（華為認證GaussDB數(shù)據(jù)庫工程師）、HCIP-GaussDB-OLTP（華為認證GaussDB OLTP數(shù)據(jù)庫高級工程師）、HCIP-GaussDB-OLAP（華為認證GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫高級工程師）來自：專題![]()
習(xí) 免費gaussdb數(shù)據(jù)庫_華為gaussdb數(shù)據(jù)庫_mysql免費數(shù)據(jù)庫 免費的MySQL數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫_高斯語法 華為云分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是什么 華為數(shù)據(jù)庫GaussDB_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點_【免費】_GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫平臺來自：專題![]()
造；支持HLS/RTMP/HTTP-FLV測試。 多事務(wù)元素與測試任務(wù)階段的靈活組合：提供靈活的數(shù)據(jù)報文、事務(wù)定義能力，結(jié)合多事務(wù)組合，測試任務(wù)波峰波谷，可模擬多用戶多個操作的組合場景，輕松應(yīng)對復(fù)雜場景的測試；支持針對每個事務(wù)指定時間段定義并發(fā)用戶數(shù)，模擬突發(fā)業(yè)務(wù)流量。 性能測試壓測資源管理，按需使用來自：專題![]()
使用時長計費。 GaussDB(for Redis)數(shù)據(jù)庫支持包年/包月和按需計費模式相互轉(zhuǎn)換嗎？ 包年/包月和按需計費模式支持相互轉(zhuǎn)換。 GaussDB(for Redis)包年/包月實例轉(zhuǎn)按需實例請參見包周期實例轉(zhuǎn)按需計費。 GaussDB(for Redis)按需計費實例轉(zhuǎn)來自：專題![]()
開源高斯數(shù)據(jù)庫庫精選文章推薦 GaussDB入門_國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫_高斯數(shù)據(jù)庫入門 GaussDB學(xué)習(xí)_gaussdb教程_高斯數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí) 免費gaussdb數(shù)據(jù)庫_華為gaussdb數(shù)據(jù)庫_mysql免費數(shù)據(jù)庫 免費的MySQL數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫_高斯語法來自：專題![]()
展開 GaussDB具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+擴展能力，PB級海量存儲等特性。 華為數(shù)據(jù)庫日期函數(shù)精選文章推薦 GaussDB入門_國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫_高斯數(shù)據(jù)庫入門 GaussDB學(xué)習(xí)_gaussdb教程_高斯數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)來自：專題![]()
常用診斷場景的指標(biāo)下鉆分析：根據(jù)應(yīng)用響應(yīng)時間、請求數(shù)、錯誤率等指標(biāo)下鉆分析，按業(yè)務(wù)、應(yīng)用、環(huán)境、數(shù)據(jù)庫和中間件等多維度查看。 異常事務(wù)和慢事務(wù)捕捉：基于調(diào)用事務(wù)（Transaction）的超時和異常分析，并有效自動關(guān)聯(lián)到對應(yīng)的接口調(diào)用，如 SQL、MQ 等。 了解詳情 應(yīng)用性能管理 應(yīng)用場景來自：專題
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