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- 云數(shù)據(jù)庫(kù)的特性 內(nèi)容精選 換一換
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最高支持128TB的海量存儲(chǔ)，可實(shí)現(xiàn)超百萬級(jí)QPS吞吐，支持跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和可靠性，又具備開源數(shù)據(jù)庫(kù)的靈活性。 了解詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級(jí)來自：專題區(qū)域指物理的數(shù)據(jù)中心，請(qǐng)選擇靠近您客戶的區(qū)域。一般來說，RDS實(shí)例應(yīng)該和E CS 實(shí)例位于同一地域，以實(shí)現(xiàn)最高的訪問性能。不同區(qū)域的資源之間內(nèi)網(wǎng)不互通。 區(qū)域指物理的數(shù)據(jù)中心，請(qǐng)選擇靠近您客戶的區(qū)域。一般來說，RDS實(shí)例應(yīng)該和ECS實(shí)例位于同一地域，以實(shí)現(xiàn)最高的訪問性能。不同區(qū)域的資源之間內(nèi)網(wǎng)不互通。來自：專題
- 云數(shù)據(jù)庫(kù)的特性 相關(guān)內(nèi)容
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MySQL) 引擎定制的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，極大提升數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)性能。 1. 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)快照處理能力 AppendOnly vs. WriteInPlace，數(shù)據(jù)天然按多時(shí)間點(diǎn)多副本存儲(chǔ)，快照秒級(jí)生成，支持海量快照。 2. 任意時(shí)間點(diǎn)快速回滾 基于底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的多時(shí)間點(diǎn)特性，不需增量日志回放，可直接實(shí)現(xiàn)按時(shí)間點(diǎn)回滾。來自：百科支持用戶本地身份中心和多種身份源的集成，實(shí)現(xiàn)組織、身份數(shù)據(jù)的一鍵同步；集中存儲(chǔ)全生命周期的用戶賬號(hào)和數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)用戶信息集中存儲(chǔ)、用戶各應(yīng)用賬號(hào)的集中管理。 支持用戶本地身份中心和多種身份源的集成，實(shí)現(xiàn)組織、身份數(shù)據(jù)的一鍵同步；集中存儲(chǔ)全生命周期的用戶賬號(hào)和數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)用戶信息集中存儲(chǔ)、用戶各應(yīng)用賬號(hào)的集中管理。來自：專題
- 云數(shù)據(jù)庫(kù)的特性 更多內(nèi)容
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云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的備份時(shí)段中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的自動(dòng)備份。系統(tǒng)根據(jù)您指定的備份保留期保存數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的自動(dòng)備份。如果需要，您可以將數(shù)據(jù)恢復(fù)到備份保留期中的任意時(shí)間點(diǎn)。具體請(qǐng)參見設(shè)置自動(dòng)備份策略。 手動(dòng)備份 您還可以創(chuàng)建手動(dòng)備份對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行備份，手動(dòng)備份是由用戶啟動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的全量備份，備份來自：專題![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些 時(shí)間：2021-06-17 12:13:50 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)，可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問題： 1來自：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來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)可廣泛應(yīng)用于金融、車聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個(gè)領(lǐng)域，2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，性價(jià)比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB的SQL Nodes GaussDB的SQL Nodes 時(shí)間：2021-06-16 16:51:02 數(shù)據(jù)庫(kù) SQL Nodes管理客戶端連接、解析 SQL 請(qǐng)求,、分析執(zhí)行計(jì)劃并執(zhí)行和管理事務(wù)隔離級(jí)別； 一主多讀； 主庫(kù)和只讀松耦合； 主庫(kù)和只讀通信少；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序，云化，分布式，多模處理是未來主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是：芯片/介質(zhì)、操來自：百科![]()
GaussDB(openGauss)是華為結(jié)合自身技術(shù)積累，推出的全自研新一代企業(yè)級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持集中式&分布式兩種部署形態(tài)。在支撐傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，為企業(yè)面向5G時(shí)代的挑戰(zhàn)，提供了無限可能。 具有高性能、高可用、高擴(kuò)展、易管理等顯著的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Data Studio的介紹 Data Studio的介紹 時(shí)間：2021-06-17 12:34:26 數(shù)據(jù)庫(kù) Data Studio 圖形化的 集成開發(fā)環(huán)境 ，幫助數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)人員快捷地進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)。 Data Studio提供了各種數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)調(diào)試功能： 創(chuàng)建來自：百科![]()
防御全面 ?預(yù)置豐富的攻擊特征簽名庫(kù)，可檢測(cè)識(shí)別阻斷SQL注入、XSS跨站腳本攻擊、網(wǎng)頁(yè)木馬上傳、命令/代碼注入、敏感文件訪問等數(shù)十類Web攻擊； 技術(shù)領(lǐng)先 ?領(lǐng)先的語義+正則+AI（人工智能）三引擎架構(gòu)，精準(zhǔn)識(shí)別多種威脅，大幅提升威脅檢出率； 配置靈活 ?內(nèi)置豐富的策略配置項(xiàng)，可根來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) NoSQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 NoSQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2021-06-17 16:39:05 數(shù)據(jù)庫(kù) NoSQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，兩者存在許多顯著的不同點(diǎn)，比如： 1. NoSQL不保證關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的ACID特性； 2. NoSQL不使用SQL作為查詢語言；來自：百科![]()
華為云提供的關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？ 華為云提供的關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？ 時(shí)間：2020-08-26 08:42:49 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（Relational Database Service，簡(jiǎn)稱RDS）是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的即開即用、穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)支持以下引擎：來自：百科![]()
GaussDB的存儲(chǔ)抽象層(SAL) GaussDB的存儲(chǔ)抽象層(SAL) 時(shí)間：2021-06-16 16:52:38 數(shù)據(jù)庫(kù) 存儲(chǔ)抽象層 (SAL)是邏輯層，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和 SQL 前端、事務(wù)、查詢執(zhí)行等進(jìn)行隔離； 由在 SQL 節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的公共日志模塊和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行的 slice來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的易擴(kuò)展體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的易擴(kuò)展體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:21:18 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，易擴(kuò)展，體現(xiàn)在如下的方面： 按需擴(kuò)展：Shared-Nothing開放架構(gòu)，可來自：百科![]()
時(shí)間：2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能：PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí)：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。來自：百科![]()
來自：百科![]()
接收到尋呼消息后，根據(jù)消息中包含的 eDRX 周期計(jì)算出超幀 H-SFN 和尋呼幀 PH 的時(shí)間，根據(jù)基站配置的尋呼周期計(jì)算出 UE 接收尋呼的時(shí)間（尋呼機(jī)會(huì) PO），然后在此時(shí)間將尋呼消息下發(fā)給 UE。 UE 使用和 eNodeB 相同的方法，計(jì)算出尋呼消息的下發(fā)時(shí)間，在此時(shí)間內(nèi)監(jiān)測(cè)并接收尋呼消息。來自：百科
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