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史大數(shù)據(jù)進行的分析分為兩個維度：用戶個人連接數(shù)據(jù)分析和用戶群體連接數(shù)據(jù)分析。 1. 用戶個人連接數(shù)據(jù)分析 每個主播用戶的使用歷史數(shù)據(jù)是有規(guī)律可循的。通過分析這些歷史數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)主播用戶從哪里接入，在什么時候接入，接入到哪個服務器，走什么路徑的效果最優(yōu)。這些歷史數(shù)據(jù)積累得來自：百科![]()
戶后續(xù)使用連接池進行操作的正確性帶來影響。 使用驅(qū)動連接實例 ·使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫 ·使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫 ·使用libpg連接數(shù)據(jù)庫 ·使用PyGreSQL連接數(shù)據(jù)庫 ·使用Psycopg連接數(shù)據(jù)庫 收起 展開 使用 收起 展開 GaussDB具備企業(yè)級復雜事務混合負載能來自：專題![]()
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加權(quán)輪詢算法：根據(jù)后端服務器的權(quán)重，按順序依次將請求分發(fā)給不同的服務器。它用相應的權(quán)重表示服務器的處理性能，按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請求分配給各服務器，相同權(quán)重的服務器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務，例如HTTP等服務。 加權(quán)最少連接：最少連接是通過當前活躍的連接數(shù)來估計服務器負載情來自：百科![]()
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