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- mongodb shard 內(nèi)容精選 換一換
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，降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù) 流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀尽?支持MySql、SQL Server、PostgreSQL、Mongodb（副本集）、Oracle數(shù)據(jù)庫在線遷移至華為云RDS。 支持結(jié)構(gòu)遷移的對象有：表、視圖、同義詞、觸發(fā)器、存儲過程、存儲函數(shù)、包、自定義類型。來自：百科MySQL)數(shù)據(jù)庫提供百萬級QPS，性能最高可以達(dá)到MySQL社區(qū)版本的7倍； GaussDB (for Mongo) 性能最高可以達(dá)到MongoDB社區(qū)版本的3倍。 2、彈性伸縮 全系列支持磁盤彈性擴(kuò)容，業(yè)務(wù)無感知。 3、一鍵回檔 (游戲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)訴求) 支持實(shí)例級和表級任意時間點(diǎn)的回檔，并且支持實(shí)例的批量回檔操作；來自：百科
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令集的鯤鵬920 2.運(yùn)行環(huán)境配置和必要條件準(zhǔn)備 l JDK(>=8) l Elasticsearch(5.x or 6.x) l MongoDB(>=3.6) 3.安裝步驟 方式一：直接下載軟件包進(jìn)行安裝 wget https://packages.graylog2.org/r來自：百科針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時序特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化。比如按時間線做Hash Partition，所有Shard節(jié)點(diǎn)并行寫入，單實(shí)例支持超10萬時間線，最大億級時間線。通過采用列式存儲布局，不同數(shù)據(jù)類型（如時間類型，浮點(diǎn)型）采用不同壓縮算法，相比開來自：百科
- mongodb shard 更多內(nèi)容
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Influx接口支持每天萬億條數(shù)據(jù)寫入，在工程實(shí)現(xiàn)上進(jìn)行了以下優(yōu)化： 1、時序數(shù)據(jù)按照時間線做Hash Partition，利用所有節(jié)點(diǎn)并行寫入，充分發(fā)揮集群優(yōu)勢。 2、Shard節(jié)點(diǎn)采用針對寫場景優(yōu)化的LSM-Tree布局，寫WAL后確保日志持久化，再寫入內(nèi)存Buffer即可返回。 3、數(shù)據(jù)庫多副本復(fù)制卸載到分布來自：專題![]()
Influx接口支持每天萬億條數(shù)據(jù)寫入，在工程實(shí)現(xiàn)上進(jìn)行了以下優(yōu)化： 1、時序數(shù)據(jù)按照時間線做Hash Partition，利用所有節(jié)點(diǎn)并行寫入，充分發(fā)揮集群優(yōu)勢。 2、Shard節(jié)點(diǎn)采用針對寫場景優(yōu)化的LSM-Tree布局，寫WAL后確保日志持久化，再寫入內(nèi)存Buffer即可返回。 3、數(shù)據(jù)庫多副本復(fù)制卸載到分布來自：專題![]()
遷移服務(wù)和數(shù)據(jù)快遞服務(wù)，支持20多種數(shù)據(jù)源； 支持業(yè)界主流X86物理服務(wù)器、第三方虛擬化平臺上的OS遷移至華為云； 支持MySQL，MongoDB，PostgreSQL遷移至華為云。 學(xué)習(xí)了解更多可前往查看云學(xué)院《云遷移基礎(chǔ)》課程。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的來自：百科![]()
基于備份數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個新的實(shí)例，并將數(shù)據(jù)恢復(fù)到新創(chuàng)建的實(shí)例中。 •按備份文件恢復(fù)到新實(shí)例 描述： 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS 支持使用已有的自動備份和手動備份，恢復(fù)實(shí)例的數(shù)據(jù)。 場景：適用于恢復(fù)整個實(shí)例數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景。 按時間點(diǎn)恢復(fù)到新實(shí)例 描述： 文檔數(shù)據(jù)庫 服務(wù)DDS支持使用離散時間點(diǎn)上的增量備份，恢復(fù)實(shí)例的數(shù)據(jù)。 場景：適用來自：百科![]()
r Mongo)、GaussDB(for Influx)和GaussDB(for Redis)四款產(chǎn)品，分別兼容Cassandra、MongoDB、InfluxDB和Redis主流NoSQL接口，并提供高讀寫性能，具有高性價比，適用于IoT、氣象、互聯(lián)網(wǎng)、游戲等領(lǐng)域。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB來自：專題![]()
產(chǎn)品架構(gòu)和功能原理:實(shí)時遷移基本原理 將Microsoft SQL Server同步到Microsoft SQL Server:使用須知 交付中心介紹 將DDS遷移到MongoDB:使用須知 DRS同步階段2：增量同步 企業(yè)報(bào)表:方案報(bào)表 HLL函數(shù)和操作符:內(nèi)置函數(shù) HLL函數(shù)和操作符:內(nèi)置函數(shù) 將Microsoft來自：百科![]()
有高性能NVMe SSD盤的 彈性云服務(wù)器 。 超高I/O型彈性云服務(wù)器適用于高性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL數(shù)據(jù)庫(Cassandra、MongoDB等)以及ElasticSearch搜索等場景。 I3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU（U） 內(nèi)存（GB） 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬（Gbps）來自：百科![]()
，網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 （4）超高I/O型 超高I/O型彈性云服務(wù)器適用于高性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL數(shù)據(jù)庫(Cassandra、MongoDB等)以及ElasticSearch搜索等場景。 （5）高性能計(jì)算型 基因工程、游戲動畫、生物制藥的計(jì)算和存儲系統(tǒng)。 （6）GPU加速型來自：百科![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 創(chuàng)建DDS只讀節(jié)點(diǎn)，輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰 【云小課】DDS實(shí)例連接失??？跟著我七步搞定！ 將源端MongoDB業(yè)務(wù)搬遷至華為云DDS的幾種方式 華為云文檔數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù) 文檔數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景來自：百科![]()
30秒內(nèi)自動完成主備切換，恢復(fù)業(yè)務(wù)，保持節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)同步。 主備實(shí)例 Cluster集群通過分片化分區(qū)來增加緩存的容量和并發(fā)連接數(shù)，每個Shard分片默認(rèn)是一個雙副本的主備實(shí)例，主節(jié)點(diǎn)故障后，同一分片中主備節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)交換來繼續(xù)提供服務(wù)。 Cluster集群實(shí)例 Proxy集群在Clu來自：專題![]()
數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化，提供高性能、高壓縮比的時序數(shù)據(jù)處理。比如按時間線做Hash Partition，所有Shard節(jié)點(diǎn)并行寫入，單實(shí)例支持超10萬時間線，最大億級時間線；通過采用列式存儲布局，不同數(shù)據(jù)類型（如時間類型，浮點(diǎn)型）采用不同壓縮算法，相比開來自：百科![]()
Mongo)數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建會話？ GaussDB(for Mongo)是一款兼容MongoDB生態(tài)的云原生NoSQL數(shù)據(jù)庫。關(guān)于如何在GaussDB(for Mongo)中創(chuàng)建會話（Session），請參見MongoDB官方文檔。 GaussDB免費(fèi) 數(shù)據(jù)庫如何創(chuàng)建和連接彈性云服務(wù)器？ 1、來自：專題![]()
，通過內(nèi)網(wǎng)連接數(shù)據(jù)庫，有效地降低應(yīng)用響應(yīng)時間、節(jié)省公網(wǎng)流量。 高度兼容 目前，云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB兼容Cassandra協(xié)議、MongoDB協(xié)議、InfluxDB協(xié)議、Redis協(xié)議、DynamoDB協(xié)議。 易擴(kuò)展 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB作為基于計(jì)算存儲分離的分布式數(shù)據(jù)來自：專題![]()
VALUES (),(),()，執(zhí)行效率將高于執(zhí)行多條INSERT INTO VALUES() 說明：由于目前無法識別多個值是否屬于一個shard，所以要使用/*+ multinode */ 來允許此語句執(zhí)行。 無論單條和多條插入，關(guān)鍵字均需是VALUES。 不支持MySQL的INSERT來自：專題![]()
數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化，提供高性能、高壓縮比的時序數(shù)據(jù)處理。比如按時間線做Hash Partition，所有Shard節(jié)點(diǎn)并行寫入，單實(shí)例支持超10萬時間線，最大億級時間線；通過采用列式存儲布局，不同數(shù)據(jù)類型（如時間類型，浮點(diǎn)型）采用不同壓縮算法，相比開來自：百科![]()
使用，降低應(yīng)用開發(fā)的復(fù)雜性，靈活的schema支持，方便快速開發(fā)迭代。 輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)峰值壓力：云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL兼容MongoDB引擎，基于分片構(gòu)建的集群支持TB級的數(shù)據(jù)需求。 IoT 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL兼容Cassandra接口，擁有超強(qiáng)寫入性能來自：百科![]()
網(wǎng)連接數(shù)據(jù)庫，有效地降低應(yīng)用響應(yīng)時間、節(jié)省公網(wǎng)流量。 高度兼容 目前，云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL兼容Cassandra協(xié)議、MongoDB協(xié)議、InfluxDB協(xié)議、Redis協(xié)議。 易擴(kuò)展 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL作為基于計(jì)算存儲分離的分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)，可達(dá)到分鐘級計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展，秒級存儲擴(kuò)容。來自：百科
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