本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
物聯(lián)網(wǎng)
傳感監(jiān)控設(shè)備有大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集和高頻率的命令下發(fā)場(chǎng)景，DDM提升數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)性，提高查詢效率，解決超 大數(shù)據(jù) 規(guī)模存儲(chǔ)問(wèn)題，降低存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的成本
優(yōu)勢(shì)
高并發(fā)寫(xiě)入
滿足大容量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)大量寫(xiě)入的訴求
極速查詢
合理的分片規(guī)則，可成倍提升查詢速度
成本低廉
將數(shù)據(jù)均勻分布到多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（ RDS for MySQL ）上，降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本
建議搭配使用：分布式消息服務(wù) DMS、分布式緩存服務(wù) Redis
