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來(lái)自:百科15:40:03 用戶(hù)在云上進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)備份、新應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí),經(jīng)常會(huì)涉及到數(shù)據(jù)遷移。通常情況下用戶(hù)要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移,會(huì)開(kāi)發(fā)一些數(shù)據(jù)遷移腳本,從源端讀取數(shù)據(jù)再寫(xiě)入目的端,相對(duì)這樣傳統(tǒng)的做法, CDM 的優(yōu)勢(shì)如表1所示。 表1 CDM優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移(Cloud Data M來(lái)自:百科
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_urn,函數(shù)urn 表8 PageInfo 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 next_marker Long 下一次讀取位置 previous_marker Long 上一次讀取位置 current_count Long 當(dāng)前頁(yè)總數(shù) 請(qǐng)求示例 獲取函數(shù)異步配置列表。 GET /v2/{p來(lái)自:百科的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)頁(yè)從LRU列表移除,而在下一次需要讀取該頁(yè)時(shí),InnoDB存儲(chǔ)引擎需要再次訪問(wèn)磁盤(pán)。 解決方案 InnoDB存儲(chǔ)引擎引入了另一個(gè)參數(shù)來(lái)進(jìn)一步管理LRU列表,這個(gè)參數(shù)是Innodb_old_blocks_time,用于表示頁(yè)讀取到mid位置后需要等待多久才會(huì)被加入到LRU來(lái)自:百科
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分布式緩存由一個(gè)服務(wù)端實(shí)現(xiàn)管理和控制,有多個(gè)客戶(hù)端節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的讀取速率。那么我們要讀取某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,應(yīng)該選擇哪個(gè)節(jié)點(diǎn)呢?如果挨個(gè)節(jié)點(diǎn)找,那效率就太低了。因此需要根據(jù)一致性哈希算法確定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀取節(jié)點(diǎn)。以數(shù)據(jù)D,節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)N為基礎(chǔ),通過(guò)一致性哈希算法計(jì)算出數(shù)據(jù)D對(duì)應(yīng)的來(lái)自:專(zhuān)題不斷產(chǎn)生,不存在舊數(shù)據(jù)更新場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)讀取概率高 最近時(shí)間的數(shù)據(jù)具有的價(jià)值更高,因此被讀取的概率高。例如在監(jiān)控場(chǎng)景下,最近幾個(gè)小時(shí)或者幾天的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)最可能被訪問(wèn),而一個(gè)季度或者一年前的數(shù)據(jù)極少訪問(wèn)。 最近時(shí)間的數(shù)據(jù)具有的價(jià)值更高,因此被讀取的概率高。例如在監(jiān)控場(chǎng)景下,最近幾個(gè)小時(shí)來(lái)自:專(zhuān)題在線遷移是在業(yè)務(wù)不停機(jī)的情況下,完整地把對(duì)方數(shù)據(jù)庫(kù)搬過(guò)來(lái); 2. 實(shí)時(shí)同步是在以毫秒時(shí)延,將需要的數(shù)據(jù)一直同步,業(yè)務(wù)間共享; 3. 數(shù)據(jù)訂閱是把變化的數(shù)據(jù),流式地推送給下游業(yè)務(wù)讀取和消費(fèi); 4. 異地災(zāi)備是在異地做一份完整數(shù)據(jù)的保護(hù),以備災(zāi)難時(shí)恢復(fù)業(yè)務(wù); 5. 云上備份是將外部備份定期保存在云上,非實(shí)時(shí),成本低。 文中課程來(lái)自:百科,這是由數(shù)據(jù)庫(kù)的buffer_pool機(jī)制決定的: 第一次執(zhí)行時(shí),數(shù)據(jù)在磁盤(pán)上,稱(chēng)之為冷數(shù)據(jù),讀取需要一定的耗時(shí)。 讀取完,數(shù)據(jù)會(huì)被存放于內(nèi)存的buffer_pool中,稱(chēng)為熱數(shù)據(jù),讀取迅速;對(duì)于熱數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度極大的超過(guò)冷數(shù)據(jù),所以當(dāng)數(shù)據(jù)是熱數(shù)據(jù)時(shí),SQL語(yǔ)句的執(zhí)行速度會(huì)遠(yuǎn)快于冷數(shù)據(jù)。來(lái)自:專(zhuān)題而提高系統(tǒng)的性能和可靠性。 立即使用 幫助文檔 服務(wù)咨詢(xún) 分布式緩存的作用 分布式緩存 在分布式緩存中,緩存數(shù)據(jù)通常被存儲(chǔ)在內(nèi)存中,以提高讀取和寫(xiě)入數(shù)據(jù)的速度。并且緩存節(jié)點(diǎn)之間可以相互通信以保證數(shù)據(jù)的一致性和同步性。當(dāng)一個(gè)新的緩存節(jié)點(diǎn)加入到集群中時(shí),它可以自動(dòng)獲得其他節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù),從而加速系統(tǒng)的啟動(dòng)速度。來(lái)自:專(zhuān)題