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- 數(shù)據(jù)庫性能瓶頸 內容精選 換一換
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來自：百科學實驗結果數(shù)據(jù)的監(jiān)控和分析。 對于運維工程師而言，OpenTSDB可以獲取基礎設施和服務的實時狀態(tài)信息，展示集群的各種軟硬件錯誤，性能變化以及性能瓶頸。 對于管理者而言，OpenTSDB可以存儲和分析系統(tǒng)監(jiān)控數(shù)據(jù)，衡量系統(tǒng)的SLA，理解復雜系統(tǒng)間的相互作用，展示資源消耗情況。集群來自：百科
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GaussDB 工作級開發(fā)者認證 在線學習 GaussDB數(shù)據(jù)庫介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫應用程序開發(fā)指引 GaussDB數(shù)據(jù)庫開發(fā)設計建議 GaussDB數(shù)據(jù)庫遷移 GaussDB數(shù)據(jù)庫操作與管理 GaussDB數(shù)據(jù)庫性能調優(yōu) GaussDB數(shù)據(jù)庫日常運維 考試大綱及考試樣題 實驗練習 RDS來自：專題企業(yè)業(yè)務高速發(fā)展，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫擴容性差，迫切需要分布式化改造。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需要自購并安裝服務器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等軟件，運維成本高、難度大。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸問題，復雜查詢性能較差。 如何不中斷業(yè)務并且平滑的實現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB遷移原理 本次實踐使用全量+增量同步功能，原理如下： 1.全量同步階段，先來自：專題
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云數(shù)據(jù)庫GaussDB解決問題 企業(yè)業(yè)務高速發(fā)展，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫擴容性差，迫切需要分布式化改造。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需要自購并安裝服務器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等軟件，運維成本高、難度大。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸問題，復雜查詢性能較差。 如何不中斷業(yè)務并且平滑的實現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB遷移原理 本次實踐使用全量+增量同步功能，原理如下：來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為Cloud Native數(shù)據(jù)庫設計原則 華為Cloud Native數(shù)據(jù)庫設計原則 時間：2021-06-16 16:41:27 數(shù)據(jù)庫 華為Cloud Native數(shù)據(jù)庫設計原則包括： 1. 解耦 計算與存儲分離； 主從解耦。 2. 近數(shù)據(jù)計算下推 IO來自：百科![]()
操作都可能是數(shù)據(jù)庫的性能瓶頸，GaussDB是如何定位性能問題的呢？ 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫GaussDB性能統(tǒng)計 在數(shù)據(jù)庫運行過程中，會涉及到鎖的訪問、磁盤IO操作、無效消息的處理，這些操作都可能是數(shù)據(jù)庫的性能瓶頸，通過GaussDB提供的性能統(tǒng)計方法，可以方便定位性能問題。 輸出性能統(tǒng)計日志來自：專題![]()
09:10:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 為了避免應用服務和數(shù)據(jù)庫服務對資源的競爭，單機架構也從早期的單主機模式發(fā)展到數(shù)據(jù)庫獨立主機模式，把應用和數(shù)據(jù)服務分開。應用服務可以增加服務器數(shù)量，進行負載均衡，增大系統(tǒng)并發(fā)能力。 優(yōu)點 部署集中，運維方便。 缺點 1.可擴展性 數(shù)據(jù)庫單機架構擴展性只有縱向擴展來自：百科![]()
鯤鵬應用性能測試及調優(yōu) 鯤鵬應用性能測試及調優(yōu) 時間：2020-12-09 11:44:47 介紹了軟件性能測試、Linux中性能監(jiān)控統(tǒng)計的工具、常用軟件的性能測試方法和華為鯤鵬系統(tǒng)性能優(yōu)化工具。 課程簡介 介紹了軟件性能測試、Linux中性能監(jiān)控統(tǒng)計的工具、常用軟件的性能測試方法和華為鯤鵬系統(tǒng)性能優(yōu)化工具。來自：百科![]()
圖3復雜場景支持 應用性能調優(yōu) 定義性能測試模型，通過云性能測試服務的執(zhí)行機給被測應用發(fā)送模擬流量，利用服務報告查看被測應用的資源監(jiān)控、調用鏈情況，了解應用對事物的并發(fā)處理能力，方便進行性能優(yōu)化。 優(yōu)勢： 靈活擴展：執(zhí)行機集群按需擴展，支持不同規(guī)模的性能測試。 一站式解決方案：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 性能管理需要采集的數(shù)據(jù)范圍有哪些 性能管理需要采集的數(shù)據(jù)范圍有哪些 時間：2021-07-01 16:29:08 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應用性能管理 性能管理需要采集的數(shù)據(jù)范圍，包括但不限于： CPU使用數(shù)據(jù)； 空間使用率； 使用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的用戶和角色； 心跳查詢的響應時間；來自：百科![]()
。 解決問題 企業(yè)業(yè)務高速發(fā)展，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫擴容性差，迫切需要分布式化改造。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需要自購并安裝服務器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等軟件，運維成本高、難度大。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫性能瓶頸問題，復雜查詢性能較差。 如何不中斷業(yè)務并且平滑的實現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移。 遷移原理 本次實踐使用全量+增量同步功能，原理如下：來自：專題![]()
Cluster集群相比Proxy集群減少了網(wǎng)絡跳數(shù)，性能更高、靈活性很強。該架構和Proxy集群一樣，突破了Redis集群對于CPU單核性能的依賴性，而端到端的鏈路性能才是整個集群的最大性能瓶頸。 從上述架構剖析可以了解到，Redis單核性能的關鍵在于CPU的處理能力，但Redis真實在來自：百科![]()
事務問題定位。 應用KPI分析：吞吐量、時延、成功率指標分析，實時掌控用戶體驗健康狀態(tài)，用戶體驗一覽無遺。 全鏈路性能追蹤：Web服務、緩存、數(shù)據(jù)庫全棧跟蹤，性能瓶頸輕松掌握。 故障智能診斷 業(yè)務痛點 海量業(yè)務下，出現(xiàn)百種指標監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關聯(lián)的應用運維來自：百科![]()
云硬盤應用場景：高性能計算 云硬盤應用場景：高性能計算 時間：2021-03-23 19:48:19 云硬盤 高性能計算場景不僅對存儲的性能要求很高，而且需要共享存儲支持。HPC領域常用的分布式文件系統(tǒng)，例如Lustre、GPFS以支撐HPC應用的部署。EVS云硬盤在高性能計算場景下有來自：百科![]()
GaussDB(DWS)的高性能體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的高性能體現(xiàn)在哪里 時間：2021-06-17 12:22:30 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢之一，高性能，體現(xiàn)在如下的方面： 1. 云化分布式架構 GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構數(shù)據(jù)庫，業(yè)務數(shù)據(jù)被來自：百科![]()
1.建立數(shù)據(jù)庫連接是有代價的 頻繁的建立和關閉數(shù)據(jù)庫連接，會使得對連接資源的分配和釋放成為數(shù)據(jù)庫的瓶頸，從而降低數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。 2.連接池：數(shù)據(jù)庫連接的復用 負責分配、管理和釋放數(shù)據(jù)庫連接，它允許應用程序重復使用一個現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫連接，而不是再重新建立一個。數(shù)據(jù)庫連接可以得到高效、安全的復用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習之關系型數(shù)據(jù)庫架構 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習之關系型數(shù)據(jù)庫架構 時間：2021-01-11 09:37:48 關系型數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時候，數(shù)據(jù)庫就采用一種很簡單的單機服務，在一臺專用的服務器上安裝數(shù)據(jù)庫軟件，對外提供數(shù)據(jù)存取服來自：百科![]()
4.平滑擴容 對數(shù)據(jù)庫服務無影響； 技術方案相對復雜，尤其數(shù)據(jù)庫服務器數(shù)量增多，擴容復雜程度就急劇上升。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫基礎知識 本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫管理工作的主要內容：備份方式、安全管理措施、什么是性能管理；數(shù)據(jù)庫的重要基本概念（來自：百科![]()
客戶端所在的 彈性云服務器 必須與 DDM 實例處于相同的虛擬私有云（VPC）和子網(wǎng)。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫中間件（ Distributed Database Middleware ，簡稱DDM），專注于解決數(shù)據(jù)庫分布式擴展問題，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的容量和性能瓶頸，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問。 立即購買進入控制臺幫助文檔1對1咨詢來自：百科![]()
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