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- OLTP事務(wù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 OLTP的場景有哪些 OLTP的場景有哪些 時間：2021-07-01 10:28:59 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLTP是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用 面向基本的，日常的事務(wù)處理，例如銀行儲蓄業(yè)務(wù)的存取交易，轉(zhuǎn)賬交易等。 特點 大吞吐量：大量的短在線事務(wù)（插入、更新、刪除），非?？焖俚牟樵兲幚?。來自：百科
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華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科S數(shù)據(jù)庫用于聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)，報告和分析，對于大量數(shù)據(jù)的讀（一般是復(fù)雜的只讀類型查詢）支持不足。 GaussDB (DWS)利用多節(jié)點的規(guī)模和資源并使用各種優(yōu)化法（列存，向量引擎，分布式框架等），專注于聯(lián)機分析處理（OLAP），為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對大型數(shù)據(jù)集的分析及報告工作負(fù)荷提供了數(shù)量級改善。來自：百科
- OLTP事務(wù)分析 更多內(nèi)容
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一致性(Consistency)：事務(wù)的執(zhí)行結(jié)果必須是使數(shù)據(jù)庫從一個一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)到另一個一致性狀態(tài)。 隔離性(Isolation)：數(shù)據(jù)庫中一個事務(wù)的執(zhí)行不能被其他事務(wù)干擾。即一個事務(wù)的內(nèi)部操作及使用的數(shù)據(jù)對其他事務(wù)是隔離的，并發(fā)執(zhí)行的各個事務(wù)不能相互干擾。 持久性(Durability)：事務(wù)一旦提交，來自：百科![]()
云知識 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 時間：2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)：存儲/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動； 聯(lián)機分析處理(OLAP)：存儲歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持。來自：百科![]()
系統(tǒng)中所有的事務(wù)以串行地方式逐個執(zhí)行，所以能避免所有數(shù)據(jù)不一致情況。 但是這種以排他方式來控制并發(fā)事務(wù)，串行化執(zhí)行方式會導(dǎo)致事務(wù)排隊，系統(tǒng)的并發(fā)量大幅下降，使用的時候要絕對慎重。 2.Repeatable read（可重復(fù)讀） 一個事務(wù)一旦開始，事務(wù)過程中所讀取的所有數(shù)據(jù)不允許被其他事務(wù)修改。來自：百科![]()
隔離級別操作，并支持在事務(wù)中創(chuàng)建保存點。 GaussDB(for MySQL)沒有提供顯式定義事務(wù)開始的語句，第一個可執(zhí)行SQL（除登錄語句外）隱含事務(wù)的開始。 GaussDB (DWS)支持此事務(wù)顯示定義語句，通過START TRANSACTION啟動事務(wù)。 非顯示定義情況下，默認(rèn)一條SQL語句是一個事務(wù)。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 OLAP 聯(lián)機分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點 主要面向側(cè)來自：百科![]()
[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
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1.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量； 響應(yīng)時間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資源消耗，快速通過并發(fā)共享區(qū)域，減少瓶頸制約。 3.OLAP 在有限的資源內(nèi)盡可能地縮短響應(yīng)時間。 一個事務(wù)應(yīng)該充分利用資源來加速處理時間。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
況下，流量指標(biāo)值越大說明系統(tǒng)的聯(lián)機事務(wù)處理能力越高。 GaussDB介紹：產(chǎn)品概念 GaussDB介紹：產(chǎn)品概念 什么是GaussDB 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。該產(chǎn)品具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)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，支持來自：專題![]()
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第二是GTM-Lite技術(shù) GTM-Lite可以在保證事務(wù)全局強一致的同時，提供高性能的事務(wù)處理能力，避免了單GTM的性能瓶頸。這里的高性能事務(wù)管理指的是無鎖、多版本、高并發(fā)事務(wù)技術(shù)。而且分布式的GTM-Lite方案提供全局事務(wù)快照和提交管理，實現(xiàn)強一致性，且無中心節(jié)點性能瓶頸。來自：專題![]()
第二是GTM-Lite技術(shù) GTM-Lite可以在保證事務(wù)全局強一致的同時，提供高性能的事務(wù)處理能力，避免了單GTM的性能瓶頸。這里的高性能事務(wù)管理指的是無鎖、多版本、高并發(fā)事務(wù)技術(shù)。而且分布式的GTM-Lite方案提供全局事務(wù)快照和提交管理，實現(xiàn)強一致性，且無中心節(jié)點性能瓶頸。來自：專題![]()
行ANALYZE以后才會更新。 目前ANALYZE有兩種觸發(fā)條件: 1）業(yè)務(wù)主動發(fā)送ANALYZE語句，例如： --分析連接庫中所有表 ANALYZE; --分析指定表 ANALYZE tablename; 2）助AUTO VACCUUM機制，在每間隔一定時間或表的增刪達(dá)到一定行來自：專題![]()
ussDB數(shù)據(jù)庫如何進行分析。 幫助文檔 什么是GaussDB分析？ 什么是GaussDB分析？ GaussDB分析是指對GaussDB的性能瓶頸點進行分析、通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。在這個分析、調(diào)優(yōu)的過程中需要綜合考慮來自：專題![]()
TaurusDB冷熱數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致SQL執(zhí)行速度慢？ 場景描述：從自建MySQL或友商MySQL遷移到云上TaurusDB實例，發(fā)現(xiàn)同一條SQL語句執(zhí)行性能遠(yuǎn)差于原數(shù)據(jù)庫。 原因分析：同一條SQL語句在數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行第一次和第二次可能會性能差異巨大，這是由數(shù)據(jù)庫的buffer_pool機制決定的： 第一次執(zhí)行時，數(shù)據(jù)在磁來自：專題![]()
務(wù)隔離級別。 僅讀寫模式支持事務(wù)拆分功能。 TaurusDB事務(wù)拆分功能描述 TaurusDB數(shù)據(jù)庫代理提供事務(wù)拆分的功能，能夠?qū)?span style='color:#C7000B'>事務(wù)內(nèi)寫操作之前的讀請求轉(zhuǎn)發(fā)到只讀節(jié)點，降低主節(jié)點負(fù)載。 事務(wù)拆分功能默認(rèn)關(guān)閉。 開啟事務(wù)拆分后，當(dāng)云數(shù)據(jù)庫TaurusDB關(guān)閉自動提交后，僅會在發(fā)生來自：專題
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