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- 分區(qū)表增加分區(qū)和子分區(qū) 內(nèi)容精選 換一換
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，選擇工單 > 新建工單，提交開通白名單的申請。 實例類型 GaussDB 支持分布式版和主備版實例。分布式形態(tài)能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量，且提供了橫向擴展的能力，可以通過擴容的方式提高實例的數(shù)據(jù)容量和并發(fā)能力。主備版適用于數(shù)據(jù)量較小，且長期來看數(shù)據(jù)不會大幅度增長，但是對數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場景。來自：專題務(wù)。服務(wù)內(nèi)容：云硬盤，分為系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤兩種，一般情況下系統(tǒng)盤不存放數(shù)據(jù)，僅作操作系統(tǒng)文件和軟件安裝，而數(shù)據(jù)庫文件和程序文件存放位置在數(shù)據(jù)盤，每臺服務(wù)器都有一個系統(tǒng)盤，購買時用戶可以添加數(shù)據(jù)盤。Windows的C盤為系統(tǒng)盤，其他盤為數(shù)據(jù)盤；Linux的系統(tǒng)盤是整個操作系統(tǒng)的存放路來自：其他
- 分區(qū)表增加分區(qū)和子分區(qū) 相關(guān)內(nèi)容
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er才是通常理解的“集群”概念。 常見的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，隱藏了表級以下的數(shù)據(jù)分區(qū)、副本存儲等細(xì)節(jié)，用戶是無感知的，而ClickHouse則要求用戶主動來規(guī)劃和定義數(shù)據(jù)分片（shard）、分區(qū)（partition）、副本（replica）位置等詳細(xì)配置。它的這種類似“手動擋”的屬性，給來自：專題銀聯(lián)支付、手機快錢支付、PC端支付寶-境外幣種支付、微信掃碼支付、手機支付寶、微信支付、Paypal、PC端支付寶、快錢、財付通、網(wǎng)銀在線和銀聯(lián)在線。 通過本部分的操作，您可以了解到時下常用的支付方式，以選擇適合自己網(wǎng)站的支付方式。 網(wǎng)站添加完常用的支付方式后，顧客在前臺購物結(jié)帳時可以選擇支付方式來自：百科
- 分區(qū)表增加分區(qū)和子分區(qū) 更多內(nèi)容
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通過分布式架構(gòu)來實現(xiàn)高可用性和可伸縮性，可以通過增加Broker節(jié)點來擴展Kafka集群的性能和容量。同時，Kafka還采用了基于發(fā)布/訂閱模式的消息系統(tǒng)設(shè)計，具有很好的靈活性和可擴展性。 Kafka能夠解決什么問題 以下是Kafka能夠解決的問題： 1. 解決數(shù)據(jù)傳輸問題： K來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，對于表要進(jìn)行反范式操作。 首先要決定是否要分區(qū)。對于大表進(jìn)行分區(qū)，減少IO掃描量，加速范圍查詢。另外分區(qū)粒度也不是越細(xì)越多就好。比如日期分區(qū)，不是直接按日期分區(qū)。如果查詢一般都知道按月匯總和按月查詢的情況，那么只要分區(qū)到月份的程度就足夠了。 其次要決定是否要拆分歷史表和當(dāng)前表。歷史表是冷數(shù)據(jù)，可來自：百科![]()
GaussDB內(nèi)核行列存引擎能力提升 1、GaussDB內(nèi)核行存轉(zhuǎn)向量化適配，混合負(fù)載時性能提升。在相同資源環(huán)境和業(yè)務(wù)負(fù)載情況下，TPC-H性能較“行存引擎+行存執(zhí)行框架”提升30%； 2、GaussDB內(nèi)核列存支持Merge into子查詢； GaussDB內(nèi)核邏輯解碼性能及功能優(yōu)化 1、GaussDB內(nèi)核邏輯解來自：專題![]()
面會出現(xiàn)無響應(yīng)的狀況，鍵盤和鼠標(biāo)無法正常操作，可以通過單擊兩次VNC頁面上的“AltGr”按鈕重新激活頁面。 怎樣調(diào)整免費虛擬主機系統(tǒng)盤分區(qū)？ 免費虛擬主機創(chuàng)建成功后，如果發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)盤分區(qū)的容量大小和實際創(chuàng)建的系統(tǒng)盤大小不一致，可以通過手動調(diào)整系統(tǒng)盤分區(qū)，擴容系統(tǒng)盤的空白空間。 擴容的方法有如下兩種：來自：專題![]()
儲實例，默認(rèn)配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個本地磁盤、48個vCPU和384GiB內(nèi)存。 高性能計算 高計算能力、高吞吐量的場景。例如科學(xué)計算、基因工程、游戲動畫、生物制藥計算和存儲系統(tǒng)。推薦使用高性能計算型 彈性云服務(wù)器 ，主要使用在受計來自：專題![]()
首先您將選擇彈性云服務(wù)器的“計費模式”和“規(guī)格”。 本示例中選擇“按需付費”、“通用計算型”，該類型云服務(wù)器提供均衡的計算、存儲以及網(wǎng)絡(luò)配置，適用于大多數(shù)的使用場景。 Step2.2 Linux彈性云服務(wù)器選擇鏡像并創(chuàng)建磁盤： 現(xiàn)在您將配置E CS 的“鏡像”和“磁盤”。 ① 鏡像是包含了操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序的模來自：專題![]()
一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集 3.項目支持跨Region 華為云Stack 租戶模型 - 配額管理 業(yè)務(wù)場景; 基于地域、服務(wù)、可用分區(qū)維度控制租戶配額。申請資源時，通過配額管控各級VDC下的資源可用總量。來自：百科![]()
每個分區(qū)都有多個副本，能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。 - 靈活性： 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費者是如何實現(xiàn)的? Kafka中的生產(chǎn)者和消費者是這樣實現(xiàn)的： 生產(chǎn)者 生產(chǎn)者使用Kafka的API將消息發(fā)送到主題中。 消費者 消費者使用Kafka的API從主題中讀取消息。 Ka來自：專題![]()
Kafka專享實例 完全兼容社區(qū)版本，您可以直接使用Kafka的開源客戶端連接Kafka實例與Topic。如果使用SASL方式連接，需要獲取華為云Kafka提供的SSL證書。 性能 DMS高級隊列 分“高吞吐”和“高可靠”兩種類型，其中高吞吐采用異步寫入磁盤方式，提升并發(fā)性能。 Kafka專享版實例來自：百科![]()
以通過grant與revoke語法便捷地控制不同用戶對各Schema及其下屬對象的權(quán)限。從便捷性和資源共享效率上考慮，推薦使用Schema進(jìn)行業(yè)務(wù)隔離。建議系統(tǒng)管理員創(chuàng)建Schema和Database，再賦予相關(guān)用戶對應(yīng)的權(quán)限。 GaussDB開發(fā)表設(shè)計原則 GaussDB是分布來自：專題![]()
擴容復(fù)制對的操作將同時變更復(fù)制對中生產(chǎn)站點和容災(zāi)站點的云硬盤容量。 存儲容災(zāi)服務(wù) SDRS 存儲容災(zāi)服務(wù)（Storage Disaster Recovery Service）提供跨可用區(qū)RPO=0的虛擬機級容災(zāi)保護(hù)，可大幅降低企業(yè)容災(zāi)TCO，簡化容災(zāi)流程。當(dāng)生產(chǎn)站點故障時，用戶可在容來自：百科![]()
，具有廣泛的可靠性和靈活性；而Kafka更注重數(shù)據(jù)的處理，支持流式數(shù)據(jù)處理，適合大數(shù)據(jù)處理、日志收集等應(yīng)用。 RocketMQ： RocketMQ與Kafka在功能和性能上都有很大的相似性，但RocketMQ具有更好的可靠性和更豐富的功能，如事務(wù)消息、多主題和多消息隊列的支持等。來自：專題![]()
least one partition pruning predicate on partitioned table XX.YYY API概覽 API概覽 權(quán)限管理:采集管理常用操作與系統(tǒng)權(quán)限 GaussDB(DWS)中單表查詢性能與哪些因素有關(guān)？ API概覽 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇 API概述來自：百科![]()
義語言（DDL）。 物理設(shè)計階段的工作任務(wù)，包括但不限于： 實體非正則化處理； 表和字段的物理命名； 確定字段的類型，長度，精度，大小寫敏感等屬性； 增加邏輯模型中不存在的物理對象：索引，約束，分區(qū)等。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡在?????????????????來自：百科![]()
new_size 是 Integer 擴容后文件系統(tǒng)的新容量，以GiB為單位。 通用型-標(biāo)準(zhǔn)型和性能型，取值范圍500~32768 GiB，擴容步長大于等于100 GiB。 通用型-標(biāo)準(zhǔn)型增強版和性能型增強版。容量范圍是10240~327680 GiB。擴容步長大于等于100 GiB。來自：百科
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