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的一部分,且每個(gè)分片部署成一個(gè)MongoDB副本集,最后通過一個(gè)均衡器來對(duì)各個(gè)分片進(jìn)行均衡(數(shù)據(jù)遷移)。 在 文檔數(shù)據(jù)庫 中,分片是存儲(chǔ)了實(shí)例一部分?jǐn)?shù)據(jù)的mongod進(jìn)程,所有分片存儲(chǔ)了實(shí)例的全部數(shù)據(jù)。當(dāng)遇到磁盤不夠用、單個(gè)mongod不能滿足寫數(shù)據(jù)的性能要求或者需要將大量數(shù)據(jù)放到內(nèi)來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分片方案,每一個(gè)分片包括數(shù)據(jù)庫的一部分,稱為一個(gè)shard。 多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)來自:百科
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情況下,當(dāng)日志大小超過100MB的時(shí)候,會(huì)自動(dòng)壓縮。 MRS 精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務(wù)_如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶端安裝與使用來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 數(shù)據(jù)分片的操作 DDM數(shù)據(jù)分片的操作 時(shí)間:2021-05-31 16:15:35 數(shù)據(jù)庫 步驟1 進(jìn)入控制臺(tái) > 數(shù)據(jù)庫 > 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM。 步驟2 選擇需要分片的實(shí)例,點(diǎn)擊創(chuàng)建邏輯庫。 步驟3 選擇拆分模式以及單數(shù)據(jù)庫分片數(shù)。 步驟4 選擇關(guān)聯(lián)的實(shí)例。來自:百科
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GaussDB 查看表大小 GaussDB查看表大小 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ,又稱為云數(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,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。本頁面詳細(xì)介紹GaussDB數(shù)據(jù)庫如何創(chuàng)建表及查詢表空間大小。 GaussD來自:專題DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整,運(yùn)維難度劇增; 3. 應(yīng)用升級(jí)、更新維護(hù)工作量大,對(duì)于大型系統(tǒng)不可接受。 而DDM實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動(dòng): 1. 大表分片:支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分片; 2. 自動(dòng)路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。來自:百科站式運(yùn)維能力。 MapReduce相關(guān)精選推薦 MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù)入門 MapReduce服務(wù) 定價(jià) MapReduce服務(wù)學(xué)習(xí)與資源 MapReduce 使用Mapreduce MapReduce Action 使用MapReduce 查看更多 收起來自:專題a.單擊“分片數(shù)量”后的“添加”, b.選擇新增的分片數(shù)量。單擊“下一步”。 c.確認(rèn)無誤后,單擊“提交”進(jìn)行分片數(shù)量擴(kuò)容。 注意:一個(gè)分片中默認(rèn)包含三個(gè)DN副本,因此每增加一個(gè)分片會(huì)新增三個(gè)DN副本。 協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量擴(kuò)容 a.單擊“協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量”后的“添加”。 b.選擇新增的協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量以及可用區(qū)。來自:專題1)分片數(shù)量GaussDB擴(kuò)容 a.單擊“分片數(shù)量”后的“添加”, b.選擇新增的分片數(shù)量。單擊“下一步”。 c.確認(rèn)無誤后,單擊“提交”進(jìn)行分片數(shù)量擴(kuò)容。 注意:一個(gè)分片中默認(rèn)包含三個(gè)DN副本,因此每增加一個(gè)分片會(huì)新增三個(gè)DN副本。 協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量擴(kuò)容 a.單擊“協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量”后的“添加”。 b.選擇新增的協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量以及可用區(qū)。來自:專題DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢: 寫性能:文檔數(shù)據(jù)庫的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持,同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來自:百科