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    讀取壓力分配。 大型企業(yè)的數(shù)據(jù)庫往往需要應(yīng)對(duì)TB級(jí)數(shù)據(jù),有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。且大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下,還需要滿足業(yè)務(wù)在線數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫入數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析、分析結(jié)果反饋等實(shí)時(shí)查詢、動(dòng)態(tài)分析的需求。   · MapReduce:解決數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景需求,用戶可以自己查詢語句或腳本,將請(qǐng)求都分發(fā)到 DDS 上完成。
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    過RDS的讀寫分離連接地址,請(qǐng)求自動(dòng)訪問主實(shí)例,讀請(qǐng)求按照讀權(quán)重設(shè)置自動(dòng)訪問各個(gè)只讀實(shí)例。 【適用場(chǎng)景】 在對(duì)數(shù)據(jù)庫有少量請(qǐng)求,但有大量讀請(qǐng)求的應(yīng)用場(chǎng)景下,單個(gè)實(shí)例可能無法抵抗讀取壓力,甚至對(duì)主業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響。為了實(shí)現(xiàn)讀取能力的彈性擴(kuò)展,分擔(dān)數(shù)據(jù)庫壓力,您可以在某個(gè)區(qū)域中創(chuàng)建一
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    IO密集型負(fù)載下推到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)完成,比如:redo處理,頁重構(gòu)。 3. 充分利用云存儲(chǔ)的能力 存儲(chǔ)層實(shí)現(xiàn)獨(dú)立容錯(cuò)和自愈服務(wù); 共享訪問(單多讀)。 4. 發(fā)揮 SSD 的優(yōu)勢(shì) 避免隨機(jī)帶來的放大,減少磨損,減小時(shí)延; 充分利用 SSD 的隨機(jī)讀性能。 5. 性能瓶頸已經(jīng)從計(jì)算和存儲(chǔ)轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò) 減少網(wǎng)絡(luò)流量;
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