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GaussDB 性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過(guò)程需要綜合考慮多方面因素,因此,調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫(kù)配置參數(shù)、并發(fā)控制(當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性,使用時(shí)請(qǐng)聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持)、查詢處理和數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知: 性能調(diào)優(yōu)過(guò)程有時(shí)候需要重來(lái)自:專題
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需要對(duì)象級(jí)的訪問(wèn)權(quán)限控制時(shí)。桶策略可以授予對(duì)象或對(duì)象集訪問(wèn)權(quán)限,當(dāng)授予一個(gè)對(duì)象集權(quán)限后,想對(duì)對(duì)象集中某一個(gè)對(duì)象再進(jìn)行單獨(dú)授權(quán),通過(guò)配置桶策略的方法顯然不太實(shí)際。此時(shí)建議使用對(duì)象ACL,使得單個(gè)對(duì)象的權(quán)限控制更加方便。 使用對(duì)象鏈接訪問(wèn)對(duì)象時(shí)。一般使用對(duì)象ACL,將某一個(gè)對(duì)象通過(guò)對(duì)象鏈接開放給匿名用戶進(jìn)行讀取操作。來(lái)自:百科
AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載來(lái)自:專題
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