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- 數(shù)據(jù)庫(kù)橫向表 內(nèi)容精選 換一換
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異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間由于格式不同，不支持直接導(dǎo)入導(dǎo)出。但只要導(dǎo)入導(dǎo)出的格式數(shù)據(jù)兼容，理論上，導(dǎo)入表數(shù)據(jù)也是可行的。 異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，一般需要使用Ugo或第三方軟件，通過(guò) 數(shù)據(jù)復(fù)制 的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。比如，先使用工具從Oracle中，以文本的格式導(dǎo)出表記錄，然后利用Load語(yǔ)句導(dǎo)入到 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for來(lái)自：專題狀態(tài) 說(shuō)明 備份完成 表明備份任務(wù)執(zhí)行成功 備份失敗 表明備份任務(wù)執(zhí)行失敗。 備份中 表明正在進(jìn)行備份中。 訪問(wèn) GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)-應(yīng)用場(chǎng)景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫(kù)的原生分布式能力可以來(lái)自：專題
- 數(shù)據(jù)庫(kù)橫向表 相關(guān)內(nèi)容
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控指標(biāo)列表和維度定義，用戶可以通過(guò) 云監(jiān)控 提供的API接口來(lái)檢索GaussDB產(chǎn)生的監(jiān)控指標(biāo)和告警信息。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)約束與限制 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB在使用上有一些固定限制，用來(lái)提高實(shí)例的穩(wěn)定性和安全性，具體詳見(jiàn)下表。 功能約束與限制 功能 使用限制 數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn) 如來(lái)自：專題云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 時(shí)間：2020-12-16 10:08:00 赫西亞 - 高斯德布 · 德布 · 西本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開(kāi)發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫(kù)初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解什么是數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)庫(kù)演進(jìn)史。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)庫(kù)橫向表 更多內(nèi)容
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Service，簡(jiǎn)稱 DAS ）的連接方式。 表1 GaussDB連接方式 支持的應(yīng)用程序接口 每個(gè)應(yīng)用程序是一個(gè)獨(dú)立的GaussDB開(kāi)發(fā)項(xiàng)目。應(yīng)用程序通過(guò)API與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，在避免了應(yīng)用程序直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的同時(shí)，增強(qiáng)了應(yīng)用程序的可移植性、擴(kuò)展性和可維護(hù)性。以下表格為GaussDB所支持的應(yīng)用程序接口及其下載地址。來(lái)自：專題![]()
Influx接口實(shí)例支持的實(shí)例規(guī)格信息。數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例規(guī)格與所選的CPU機(jī)型相關(guān)，請(qǐng)以實(shí)際環(huán)境為準(zhǔn)。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) Influx實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx接口實(shí)例狀態(tài)是數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的運(yùn)行情況?？梢酝ㄟ^(guò)管理控制臺(tái)查看數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài)。您可以通過(guò)本章查看想了解的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)Influx使用規(guī)范和建議來(lái)自：專題![]()
接口支持海量時(shí)間線的寫入，為環(huán)保采集點(diǎn)提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)支撐。 熱銷數(shù)據(jù)庫(kù)類型 了解更多云數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)前往云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品總覽，獲取數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)惠活動(dòng)請(qǐng)前往云數(shù)據(jù)專場(chǎng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 華為新一代企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 了解更多 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL) 華為新一代完全兼容MySQL的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題![]()
查詢轉(zhuǎn)儲(chǔ)列表 JSON表中有破損數(shù)據(jù)導(dǎo)致Hive查詢異常:用戶問(wèn)題 查詢消費(fèi)組信息:查詢消費(fèi)組列表（Kafka客戶端） 查詢通道列表 查詢消費(fèi)組信息:查看消費(fèi)者列表（Kafka客戶端） 客戶端故障案例:客戶端狀態(tài)顯示異常 PG_STAT_ACTIVITY 查詢轉(zhuǎn)儲(chǔ)列表 PG_STAT_ACTIVITY來(lái)自：百科![]()
分級(jí)管理和分支獨(dú)立：系統(tǒng)支持分級(jí)管理，可以根據(jù)企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和權(quán)限設(shè)置不同的角色和權(quán)限，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同部門和人員的管理和控制。3. 橫向協(xié)同和縱向貫通：系統(tǒng)支持橫向協(xié)同和縱向貫通，可以實(shí)現(xiàn)不同部門和人員之間的協(xié)同工作和信息流通，提高工作效率和溝通效果。4. 應(yīng)用靈活和高效運(yùn)營(yíng)：系統(tǒng)提供靈來(lái)自：專題![]()
系統(tǒng)策略 GaussDB ReadOnlyAccess 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB服務(wù)的只讀訪問(wèn)權(quán)限。 系統(tǒng)策略 表2列出了GaussDB常用操作與系統(tǒng)權(quán)限的授權(quán)關(guān)系，您可以參照該表選擇合適的系統(tǒng)權(quán)限。 表2 常用操作與系統(tǒng)權(quán)限的關(guān)系 操作 GaussDB FullAccess GaussDB來(lái)自：專題![]()
立即購(gòu)買 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí) 常用概念 實(shí)例 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS的最小管理單元是實(shí)例，一個(gè)實(shí)例代表了一個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶可以在云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS系統(tǒng)中自助創(chuàng)建及管理各種數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的實(shí)例。實(shí)例的類型、規(guī)格、引擎、版本和狀態(tài)，請(qǐng)參考實(shí)例說(shuō)明。 數(shù)據(jù)庫(kù)引擎 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS支持以下引擎：來(lái)自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)沒(méi)有強(qiáng)制限制在一個(gè)RDS實(shí)例內(nèi)能運(yùn)行多少個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，這取決于數(shù)據(jù)庫(kù)引擎自身設(shè)置。 如果CPU、內(nèi)存和磁盤大小均滿足的情況下，實(shí)例允許數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量沒(méi)有限制。數(shù)據(jù)庫(kù)中表的數(shù)量會(huì)影響備份速度。表數(shù)量超過(guò)50萬(wàn)，備份將會(huì)失敗。 · RDS for MySQL創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)、表數(shù)量沒(méi)有限制。這取決于MySQL自身，詳情請(qǐng)查看MySQL官方文檔。來(lái)自：專題![]()
僅導(dǎo)出數(shù)據(jù)，即導(dǎo)出每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，且不包含所有對(duì)象定義和公共的全局對(duì)象信息。 · 僅導(dǎo)出所有對(duì)象定義，包括：表空間、庫(kù)定義、函數(shù)定義、模式定義、表定義、索引定義和存儲(chǔ)過(guò)程定義等。 · 使用導(dǎo)出的對(duì)象定義，可以快速創(chuàng)建與當(dāng)前集群相同的一個(gè)集群，擁有相同的數(shù)據(jù)庫(kù)和表空間，但是庫(kù)中并無(wú)原數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)。來(lái)自：專題![]()
支持TB~PB級(jí)單庫(kù)容量和在線擴(kuò)容，避免分庫(kù)分表，降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)難度。 金融級(jí)高可用 同城雙活部署實(shí)現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時(shí)接入，一中心故障，業(yè)務(wù)秒級(jí)恢復(fù)。 大并發(fā)高性能 主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時(shí)延<3s，報(bào)表和復(fù)雜查詢類場(chǎng)景執(zhí)行耗時(shí)從20+min降至秒級(jí)。 免費(fèi)高斯數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)高斯數(shù)據(jù)庫(kù) 七大關(guān)鍵技術(shù)，承載金融級(jí)核心系統(tǒng)來(lái)自：專題![]()
·如果使用了臨時(shí)表，那么在將連接歸還連接池之前，必須將臨時(shí)表刪除。 否則，連接池里面的連接就是有狀態(tài)的，會(huì)對(duì)用戶后續(xù)使用連接池進(jìn)行操作的正確性帶來(lái)影響。 使用驅(qū)動(dòng)連接實(shí)例 ·使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用libpg連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用PyGreSQL連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用Psycopg連接數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題![]()
·如果使用了臨時(shí)表，那么在將連接歸還連接池之前，必須將臨時(shí)表刪除。 否則，連接池里面的連接就是有狀態(tài)的，會(huì)對(duì)用戶后續(xù)使用連接池進(jìn)行操作的正確性帶來(lái)影響。 使用驅(qū)動(dòng)連接實(shí)例 ·使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用ODBC連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用libpg連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用PyGreSQL連接數(shù)據(jù)庫(kù) ·使用Psycopg連接數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題![]()
系統(tǒng)策略 GaussDB ReadOnlyAccess 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB服務(wù)的只讀訪問(wèn)權(quán)限。 系統(tǒng)策略 表2列出了GaussDB常用操作與系統(tǒng)權(quán)限的授權(quán)關(guān)系，您可以參照該表選擇合適的系統(tǒng)權(quán)限。 表2 常用操作與系統(tǒng)權(quán)限的關(guān)系 操作 GaussDB FullAccess GaussDB來(lái)自：專題![]()
永洪BI可以直接導(dǎo)入細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào)表，可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成，新建報(bào)表變更報(bào)表等需求均可在一天內(nèi)完成，幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢(shì)和邏輯等。 永洪BI可以直接導(dǎo)入細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào)表，可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成，新建報(bào)表變更報(bào)表等需求均可在一天內(nèi)完成，幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)來(lái)自：專題![]()
相關(guān)用戶對(duì)應(yīng)的權(quán)限。 表設(shè)計(jì)原則 GaussDB是分布式架構(gòu)。數(shù)據(jù)分布在各個(gè)DN上?？傮w上講，GaussDB開(kāi)發(fā)良好的表設(shè)計(jì)需要遵循以下原則： 1、將表數(shù)據(jù)均勻分布在各個(gè)DN上。 2、將表的掃描壓力均勻分散在各個(gè)DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過(guò)分區(qū)表的剪枝機(jī)制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。來(lái)自：專題![]()
Abstraction Layer） 將原始數(shù)據(jù)庫(kù)基于表文件的操作抽象為對(duì)應(yīng)分布式存儲(chǔ)，向下對(duì)接DFV，向上提供高效調(diào)度的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)語(yǔ)義，是數(shù)據(jù)庫(kù)高性能的核心。 3、SQL解析層 與MySQL 8.0開(kāi)源版100%兼容，客戶業(yè)務(wù)從MySQL生態(tài)可以平滑遷移， 從其他數(shù)據(jù)庫(kù)遷移也能使用MySQL生態(tài)來(lái)自：專題![]()
免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器_數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 免費(fèi)的mysql云數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)有哪些_mysql查詢表 修改GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)切換策略_數(shù)據(jù)庫(kù)切換策略 恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例到指定時(shí)間點(diǎn) 通過(guò)備份文件恢復(fù)GaussDB實(shí)例_備份文件恢復(fù) 專題內(nèi)容推薦 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS 的實(shí)例類型有哪些 查看詳情來(lái)自：專題
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