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接收互換數(shù)據(jù):如果用戶經(jīng)常通過物理存儲(chǔ)介質(zhì)來進(jìn)行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)傳遞,為實(shí)現(xiàn)云上互換數(shù)據(jù),可將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綄?duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 網(wǎng)站遷移:將靜態(tài)網(wǎng)站信息,圖片,腳本,視頻等靜態(tài)資源傳輸?shù)綄?duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 離線備份數(shù)據(jù):將完整備份或增量備份發(fā)送至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù),實(shí)現(xiàn)可靠的冗余離站存儲(chǔ),可與混合云備份方案配合使用。來自:百科GaussDB 基于什么開源軟件-約束設(shè)計(jì)建議 在使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 時(shí),都需要注意哪些約束涉及呢? GaussDB基于什么開源軟件-視圖和關(guān)聯(lián)表設(shè)計(jì)建議 在使用GaussDB數(shù)據(jù)庫的視圖和關(guān)聯(lián)表時(shí),都需要遵照哪些原則? 高斯數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫怎么連接,怎么創(chuàng)庫創(chuàng)表 購買并連接數(shù)據(jù)庫實(shí)例 創(chuàng)來自:專題
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當(dāng)設(shè)置數(shù)據(jù)庫吞吐量目標(biāo)時(shí),需要提前了解硬件的性能。 4.競爭 競爭是指兩組或多組負(fù)載組件嘗試使用沖突的方式使用系統(tǒng)的情況。比如,多條查詢視圖同一時(shí)間更新相同的數(shù)據(jù),或者多個(gè)大量的負(fù)載爭奪系統(tǒng)資源。隨著競爭的增加,吞吐量下降。 5.優(yōu)化 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化可以影響到整個(gè)系統(tǒng)的性能。在執(zhí)行S來自:專題級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持優(yōu)異的分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫特性。擁有云上高可用,高可靠,高安全,彈性伸縮,一鍵部署,快速備份恢復(fù),監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力,能為企業(yè)提供功能全面,來自:專題
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+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。本文為您詳細(xì)介紹 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB的功能特性。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。本文為來自:專題
推出的企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,支持分布式事務(wù)強(qiáng)一致,同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。同時(shí)擁有云上高可用,高可靠,高安全,彈性伸縮,一鍵部署,快速備份恢復(fù),監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力,能為企業(yè)提供功能全面,穩(wěn)定可靠,擴(kuò)展性強(qiáng),性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自:專題
出的企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,支持分布式事務(wù)強(qiáng)一致,同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。同時(shí)擁有云上高可用,高可靠,高安全,彈性伸縮,一鍵部署,快速備份恢復(fù),監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力,能為企業(yè)提供功能全面,穩(wěn)定可靠,擴(kuò)展性強(qiáng),性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自:專題
并提供了數(shù)據(jù)的事件驅(qū)動(dòng),保證在實(shí)時(shí)和離線環(huán)境下事件的實(shí)效性和統(tǒng)一性。歷史數(shù)據(jù)不改變,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入。 3.可擴(kuò)展的PB級(jí)存儲(chǔ):druid集群可以很方便的擴(kuò)容到PB的數(shù)據(jù)量,每秒百萬級(jí)別的數(shù)據(jù)注入。即便在加大數(shù)據(jù)規(guī)模的情況下,也能保證時(shí)其效性。druid可以按照時(shí)間范圍把聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)處理。來自:百科
走向跨域數(shù)據(jù)融合、 數(shù)據(jù)治理 質(zhì)量評(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當(dāng)前,湖倉一體是最佳解決方案。 在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中,Lakehouse湖倉一體技術(shù)已成為主流架構(gòu),其主要觀點(diǎn)是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和 數(shù)據(jù)倉庫 的優(yōu)勢,旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承來自:百科
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