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- 云服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)的打開(kāi)命令行 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時(shí)間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指，在用戶確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行效率，業(yè)務(wù)操作效率，前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過(guò)程的具體細(xì)節(jié)。來(lái)自：百科
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存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 1、永久存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)庫(kù)是長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)、有組織的、可共享的大量數(shù)據(jù)的集合。 2、有組織：按一定的數(shù)據(jù)模型組織，描述和儲(chǔ)存。按照模型存儲(chǔ)可以讓數(shù)據(jù)具有較小的冗余度，較高的數(shù)據(jù)獨(dú)立型和易擴(kuò)展性。 3、可共享：為各種用戶共享使用，而不是某個(gè)用戶所專(zhuān)有。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科遷移到與您的 GaussDB 實(shí)例在同一子網(wǎng)，使用內(nèi)網(wǎng)連接。 華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)連接 第一彈： 數(shù)據(jù)實(shí)例 的連接 GaussDB是華為公司傾力打造的自研企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持優(yōu)異的分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)特性。來(lái)自：專(zhuān)題
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能來(lái)提供服務(wù)。盡管SQL數(shù)據(jù)庫(kù)有很大的擴(kuò)展空間，但最終肯定會(huì)達(dá)到垂直擴(kuò)展的上限。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是水平擴(kuò)展的。 非關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是自然分布的，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展可以通過(guò)向資源池中添加更多的普通數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器（節(jié)點(diǎn)）來(lái)分擔(dān)負(fù)載。 3.對(duì)事務(wù)的支持是不同的。 如果數(shù)據(jù)操作需要高事來(lái)自：百科![]()
運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯集到一個(gè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 中。這樣數(shù)據(jù)可以被更好地關(guān)聯(lián)和分析，從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般來(lái)說(shuō)采用了一些和標(biāo)準(zhǔn)的面向事務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)不一樣的設(shè)計(jì)，特別是針對(duì)數(shù)據(jù)的聚合性和關(guān)聯(lián)性做了特別的優(yōu)化，有些時(shí)候?yàn)榱诉@些優(yōu)化甚至可能會(huì)犧牲掉一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)或者數(shù)據(jù)增刪改的功能或者來(lái)自：專(zhuān)題![]()
lock”的問(wèn)題而阻塞DML或DDL后，由于無(wú)法確定各個(gè)會(huì)話之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，只能重啟實(shí)例，增加了解決問(wèn)題的成本，對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生了較大影響。 在業(yè)務(wù)場(chǎng)景較復(fù)雜的情況下，一旦涉及對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)的互斥操作（如DDL、LOCK TABLE等），會(huì)頻繁發(fā)生操作的會(huì)話被其他會(huì)話阻塞的問(wèn)題，給用戶帶來(lái)很大的困擾。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Perl/PHP/Python），成為WEB開(kāi)發(fā)的高效解決方案。 免費(fèi)領(lǐng)取mysql數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)有哪些？ 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)具有高性能、高擴(kuò)展、一致性、易操作等特點(diǎn)，為企業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)應(yīng)用提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支撐。 用更低的成本，享更多的服務(wù) 用更低的成本，享更多的服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB用法 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，本文帶你詳細(xì)了解GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的使用方法。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，本文帶你來(lái)自：專(zhuān)題![]()
PSQLRC 用戶的.gsqlrc文件的交互位置。 SHELL 使用\!命令跟shell執(zhí)行的命令是一樣的效果。 TMPDIR 存儲(chǔ)臨時(shí)文件的目錄。缺省是/tmp。 GaussDB gsql使用指導(dǎo) 前提條件 連接數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)使用的用戶需要具備訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)限。 操作步驟 步驟 1使用gsql連接到GaussDB實(shí)例。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介_(kāi)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用_MySQL授權(quán)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)E CS 和RDS部署在不同的VPC，網(wǎng)絡(luò)不通怎么辦？ 1.參考切換ECS虛擬私有云，將ECS的虛擬私有云切換為與RDS相同的虛擬私有云。 2.參考VPC對(duì)等鏈接，為兩個(gè)不同的虛擬私有云建立對(duì)等連接，實(shí)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)互通。 RDS數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)滿的排查思路 數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)表示應(yīng)用程序可以同時(shí)連接到數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量，與來(lái)自：專(zhuān)題![]()
5單機(jī)版為例，介紹如何通過(guò)自定義腳本來(lái)凍結(jié)、解凍MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)備份。 場(chǎng)景介紹 某企業(yè)購(gòu)買(mǎi)了云服務(wù)器，并在云服務(wù)器中安裝了MySQL 5.5數(shù)據(jù)庫(kù)用于存放業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的增加，之前的崩潰一致性保護(hù)已經(jīng)滿足不了RTO、RPO的要求，決定采用應(yīng)用一致性備份，減小RTO與RPO。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云主機(jī)需要使用云平臺(tái)提供的操作系統(tǒng)，登錄到云主機(jī)可對(duì)操作系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)更新或補(bǔ)丁升級(jí)。 購(gòu)買(mǎi)云主機(jī)時(shí)，通過(guò)選擇的鏡像來(lái)安裝云主機(jī)的操作系統(tǒng)。您可以選擇公共鏡像，或公共鏡像制作成的私有鏡像來(lái)安裝云主機(jī)的操作系統(tǒng)。根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景編程語(yǔ)言選擇不同操作系統(tǒng)的鏡像。關(guān)于鏡像的選擇請(qǐng)參考Windows或Linux操作系統(tǒng)鏡像怎么選？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
裸機(jī)物理服務(wù)器：這是企業(yè)級(jí)專(zhuān)用服務(wù)器，具有性能穩(wěn)定的特點(diǎn)，是構(gòu)建所有其他云服務(wù)器托管類(lèi)型的基礎(chǔ)。它特別適合科學(xué)，金融計(jì)算，分析，數(shù)據(jù)庫(kù)托管和其他類(lèi)型的公司選擇。 4.混合云：借助基于私有云和公共云的廣泛資源，企業(yè)可以使用各種基礎(chǔ)架構(gòu)的強(qiáng)大功能，而不會(huì)造成不必要的復(fù)雜性。一般而言，混合云解決來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分，數(shù)據(jù)庫(kù)模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合，是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一個(gè)顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)新技術(shù)。來(lái)自：百科![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)的高性能 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)的高性能 時(shí)間：2021-06-16 16:58:42 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)之所以能實(shí)現(xiàn)高性能，有以下兩個(gè)原因： 1. 內(nèi)核優(yōu)化 去掉 double來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；來(lái)自：百科![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔，報(bào)告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問(wèn)卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程來(lái)自：百科![]()
實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展，非常適合IoT的高并發(fā)寫(xiě)入的場(chǎng)景。文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)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map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢(shì)：1.寫(xiě)性能：文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的高性能寫(xiě)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；2.高性能和擴(kuò)展性：來(lái)自：百科
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