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14xlarge.10 56 560 40/40 500 16 28 × 1800 KVM D3型 彈性云服務器 使用場景 應用：大規(guī)模并行處理(MPP) 數(shù)據(jù)倉庫 ，MapReduce和Hadoop分布式計算。 場景特點：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場景。 使來自：百科了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中， GaussDB 性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題
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了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題
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了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題![]()
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B協(xié)議、Redis協(xié)議、DynamoDB協(xié)議。 易擴展 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB作為基于計算存儲分離的分布式數(shù)據(jù)庫服務，可達到分鐘級計算節(jié)點擴展，秒級存儲擴容。 分布式數(shù)據(jù)庫GeminiDB典型應用 游戲應用 游戲應用可以將一些游戲數(shù)據(jù)，如用戶裝備、用戶積分等存儲其中。游戲玩家來自：專題![]()
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領域發(fā)揮重要的作用和價值，助力企業(yè)經濟高效地對海量數(shù)據(jù)進行在線分析， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)。 目標學員 希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫管理員的人員，希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫應用程序架構師和應用程序開發(fā)工程師的人員，希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認證的人員。 課程目標 學完本課程后，您將能夠：熟悉SQL來自：百科![]()
管理；通過對集群的容量管理，完成集群的擴容縮容等操作；通過快照，完成集群的備份恢復等操作。 目標學員 希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫管理員的人員，希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫應用程序架構師和應用程序開發(fā)工程師的人員，希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認證的人員。 課程目標 學完本課來自：百科![]()
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關系型數(shù)據(jù)庫： 1.基于openGauss生態(tài)的分布式數(shù)據(jù)庫GaussDB，是自主生態(tài)的分布式數(shù)據(jù)庫 2.基于MySQL生態(tài)的分布式數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL)，我們100%兼容MySQL，讓更多的客戶可以無縫遷移上來，同時這也是分布式數(shù)據(jù)庫，不再是單機的主備的MySQL 非關系型NoSQL數(shù)據(jù)庫：來自：專題![]()
知識，包括GaussDB(DWS)的產品架構、 關鍵特性、技術指標、應用場景以及產品功能。 目標學員 希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫管理員的人員，希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫應用程序架構師和應用程序開發(fā)工程師的人員，希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認證的人員。 課程目標 學完本課來自：百科
