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  • 云數(shù)據(jù)庫(kù)的特征 內(nèi)容精選 換一換
  • 支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫(xiě)性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越優(yōu)勢(shì)。適用于具有高并發(fā)讀寫(xiě)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景 兼容Cassandra接口 支持寬列數(shù)據(jù)模型?;谟?jì)算存儲(chǔ)分離分布式架構(gòu),使其擁有超強(qiáng)寫(xiě)入性能,適用于IoT、實(shí)時(shí)推薦、金融反欺詐檢測(cè)等場(chǎng)景 兼容Redis接口 全面兼容Re
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    【云小課】不容錯(cuò)過(guò)!華為云新一代緩存“大咖”—— 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for Redis) 【云小課】MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間自動(dòng)擴(kuò)容 相關(guān)推薦 遷移方案總覽:遷移方案總覽 RDS支持讀寫(xiě)分離嗎 最佳實(shí)踐匯總 連接RDS for PostgreSQL實(shí)例方式 數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù) 恢復(fù)方案 系統(tǒng)視圖
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  • 云數(shù)據(jù)庫(kù)的特征 相關(guān)內(nèi)容
  • 如果E CS 和實(shí)例在同一區(qū)域,同一可用區(qū),說(shuō)明ECS和實(shí)例網(wǎng)絡(luò)互通,可以通過(guò)內(nèi)網(wǎng)直接遠(yuǎn)程連接。 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例區(qū)域、可用區(qū)和VPC查看方法如下: ECS區(qū)域、可用區(qū)和VPC查看方法如下: 步驟 4 內(nèi)網(wǎng)連接數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例。 查看GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)IP地址,具體如下: 然后在ECS服務(wù)器執(zhí)行如下命令進(jìn)行連接: gsql
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    bashrc 步驟 3、判斷實(shí)例與ECS是否需要通過(guò)公網(wǎng)連接。 如果安裝gsqlECS和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例不在同一區(qū)域,同一可用區(qū),則需要通過(guò)綁定彈性公網(wǎng)IP進(jìn)行連接。 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例區(qū)域、可用區(qū)和VPC查看方法如下: ECS區(qū)域、可用區(qū)和VPC查看方法如下: 步驟 4 、為實(shí)例綁定公網(wǎng)IP。
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  • 云數(shù)據(jù)庫(kù)的特征 更多內(nèi)容
  • 動(dòng)備份。系統(tǒng)根據(jù)您指定備份保留期保存數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例自動(dòng)備份。 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,云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL根據(jù)您指定備份保留期保存數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例手動(dòng)備份。如果需要,您可以將數(shù)據(jù)恢復(fù)到新實(shí)例。 全量備份 全量備份表示對(duì)所有目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。全量
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    口); 數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài):構(gòu)建完整數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案,分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件( DDM )、 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) (數(shù)據(jù)遷移)DRS、 數(shù)據(jù)管理服務(wù) (可視化數(shù)據(jù)工具) DAS 。 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院????? 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)全景圖 華為累積多年數(shù)據(jù)庫(kù)研發(fā)、搭建
    來(lái)自:百科
    于您自己數(shù)據(jù)大屏。 我數(shù)據(jù) 通過(guò)我數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您數(shù)據(jù)源連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI MapReduce服務(wù) MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL
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    簡(jiǎn)化內(nèi)部操作環(huán)境 豐富內(nèi)置函數(shù),支持分析函數(shù)、遞歸函數(shù)等,簡(jiǎn)化應(yīng)用代碼復(fù)雜度,操作更簡(jiǎn)單易用。 二、科研項(xiàng)目信息系統(tǒng) PostgreSQL支持更復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型,并且能夠自定義數(shù)據(jù)類(lèi)型??蓪⒉怀S?span style='color:#C7000B'>的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到OBS云存儲(chǔ),節(jié)省存儲(chǔ)成本和主機(jī)空間。 優(yōu)勢(shì) 任意精度數(shù)值 能夠存儲(chǔ)精確數(shù)據(jù),基于VPN進(jìn)行數(shù)據(jù)私密保護(hù)。
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    云知識(shí) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展更優(yōu)選擇 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展更優(yōu)選擇 時(shí)間:2023-11-02 11:45:45 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB:數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展更優(yōu)選擇 隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn),越來(lái)越多企業(yè)開(kāi)始關(guān)
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    限分離目的。可以通過(guò)虛擬私有云對(duì)云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例所在安全組入站、出站規(guī)則進(jìn)行限制,從而控制可以連接數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)絡(luò)范圍。 數(shù)據(jù)刪除:刪除云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例時(shí),存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例中數(shù)據(jù)都會(huì)被刪除。安全刪除不僅包括數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例所掛載磁盤(pán),也包括自動(dòng)備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。刪除實(shí)例可以
    來(lái)自:專(zhuān)題
    Processing),大規(guī)模并行處理系統(tǒng),這樣系統(tǒng)是由許多松耦合處理單元組成,要注意是這里指的是處理單元而不是處理器。 每個(gè)單元內(nèi)CPU都有自己私有的資源,如總線,內(nèi)存,硬盤(pán)等。在每個(gè)單元內(nèi)都有操作系統(tǒng)和管理數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例復(fù)本。 這種結(jié)構(gòu)最大特點(diǎn)在于不共享資源。 MPP特性? MPP是由多個(gè)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    默認(rèn)為創(chuàng)建遷移任務(wù)時(shí)選擇已創(chuàng)建華本云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL實(shí)例,不可進(jìn)行修改。 數(shù)據(jù)庫(kù)用戶(hù)名 訪問(wèn)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)本云云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL用戶(hù)名。 數(shù)據(jù)庫(kù)密碼 訪問(wèn)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)本云云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL用戶(hù)名所對(duì)應(yīng)密碼。 所有Definer遷移到該用戶(hù)下 · 是 遷移后,所有源數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象Define
    來(lái)自:百科
    角色: IAM 最初提供一種根據(jù)用戶(hù)工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請(qǐng)求條件等。基于策略授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化安全管控要求。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) MPP:大規(guī)模并行處理(Massively Parallel Processing) MPP是將任務(wù)并行分散到多個(gè)服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上,在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上計(jì)算完成后,將各自部分結(jié)果匯總在一起得到最終結(jié)果。 特征 任務(wù)并行執(zhí)行,分布式計(jì)算。 常見(jiàn)MPP產(chǎn)品 無(wú)共
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    登錄管理控制臺(tái)。 2.單擊管理控制臺(tái)左上角,選擇區(qū)域和項(xiàng)目。 3.選擇“數(shù)據(jù)庫(kù)云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS”。進(jìn)入云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS信息頁(yè)面。 4.在“實(shí)例管理”頁(yè)面,選擇指定主備實(shí)例,單擊實(shí)例名稱(chēng),進(jìn)入實(shí)例“基本信息”頁(yè)面。 5.在“基本信息”頁(yè)面中“數(shù)據(jù)庫(kù)信息”模塊“實(shí)例類(lèi)型”處,單擊“主備切換”。
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    等操作。當(dāng)然,也可以選擇繼續(xù)在默認(rèn)postgres數(shù)據(jù)庫(kù)下做后續(xù)體驗(yàn)。 postgres=# \q gsql -d db_tpcds -p 8000 -U joe Password for user joe: gsql compiled at 2020-05-08 02:59:43
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    角色:IAM最初提供一種根據(jù)用戶(hù)工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請(qǐng)求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化安全管控要求。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    、執(zhí)行耗時(shí)長(zhǎng)、執(zhí)行次數(shù)頻繁SQL語(yǔ)句。可根據(jù)診斷建議進(jìn)行優(yōu)化,保持數(shù)據(jù)庫(kù)性能穩(wěn)定性。 請(qǐng)參見(jiàn)SQL診斷。 Q:RDS實(shí)例磁盤(pán)滿(mǎn)導(dǎo)致實(shí)例異常解決方法? 隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增加,原來(lái)申請(qǐng)數(shù)據(jù)庫(kù)磁盤(pán)容量可能會(huì)不足。尤其當(dāng)實(shí)例顯示“磁盤(pán)空間滿(mǎn)”狀態(tài),且數(shù)據(jù)庫(kù)不可進(jìn)行寫(xiě)入操作,會(huì)導(dǎo)致實(shí)例異常,從而影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。
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    接口介紹頁(yè)入口:詳情請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接 GeminiDB Influx 接口 介紹頁(yè)入口:詳情請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB成長(zhǎng)地圖入口:詳情請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)
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    角色:IAM最初提供一種根據(jù)用戶(hù)工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請(qǐng)求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化安全管控要求。
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    身打造一款低碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)。通過(guò)本期云圖說(shuō),您可以初步了解AppCube基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類(lèi)型模型評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果同時(shí),會(huì)根據(jù)不同數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)評(píng)估,獲
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