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    根據(jù)數(shù)據(jù)庫一貫的做法,我們需要一個緩存(bufferpool),把經(jīng)常訪問的頁面放在緩存中,從而加快頁面讀取的速度。但是存儲層能夠分配給bufferpool的資源非常有限,我們需要根據(jù)bufferpool的使用特點(diǎn)設(shè)計一個高效的緩存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持兩種緩存淘汰策略:L
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    據(jù)庫(RDS)、分布式緩存服務(wù)(DCS)、 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) ( DDS )、云容器引擎服務(wù)(CCE)、 DDoS高防服務(wù) (AAD)、裸金屬服務(wù)器(BMS)、專屬主機(jī)(DeH)、微服務(wù)引擎(CSE)、彈性文件服務(wù)(SFS)、軟件開發(fā)云(DevCloud)、MapReduce服務(wù)(MRS)、彈
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    金蝶Apusic分布式緩存v2.0是金蝶全自研的泛場景、高吞吐量、兼容redis協(xié)議的可靠緩存軟件。金蝶Apusic分布式緩存軟件(Apusic In-Memory Data Cache,簡稱:AMDC)是一款自主研發(fā)、高性能、高可用、可擴(kuò)展的分布式緩存系統(tǒng),提供數(shù)據(jù)緩存、緩存管控等能力
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    問題。 緩存過期時間設(shè)置為0時,該文件的所有請求都將回源,可能存在加速業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險。 節(jié)點(diǎn)緩存的資源,可能會由于熱度較低而被提前從 CDN 節(jié)點(diǎn)刪除。 如果您修改了緩存規(guī)則,請注意: 新的規(guī)則僅對后面緩存的資源生效,已經(jīng)緩存的資源需要等緩存過期后,再次緩存才會遵循新的緩存規(guī)則。 如
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    以將模式固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在 云數(shù)據(jù)庫 RDS中,模式靈活的業(yè)務(wù)存儲在DDS中,高熱數(shù)據(jù)存儲在分布式緩存服務(wù)(Distributed Cache Service,簡稱DCS)的Redis中,實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取,降低存儲數(shù)據(jù)的投入成本。 優(yōu)勢: 支持內(nèi)嵌文檔:內(nèi)嵌文檔可以避免j
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    sh、flink run、flink info等等。 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 ECS-服務(wù)器-云服務(wù)器-華為ECS-彈性云服務(wù)器試用 免費(fèi)云服務(wù)器_個人免費(fèi)
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    提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲,滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲,滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 彈性擴(kuò)展 可線性按需擴(kuò)容,滿足業(yè)務(wù)增長需求 可線性按需擴(kuò)容,滿足業(yè)務(wù)增長需求 安全可靠 分布式存儲技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠 分布式存儲技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠
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    公司。 Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下,開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),其中一個組
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