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- 大數(shù)據(jù)量索引 內容精選 換一換
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同時維護多個唯一索引的開銷遠大于維護一個多列唯一索引，如果業(yè)務邏輯上多個唯一索引，與一個多列唯一索引等價，應使用多列唯一索引。 組合索引字段個數(shù)不超過5個。 禁止組合索引組合字符串的總長度超過200。 索引（包括單列索引和復合索引）字段應為NOT NULL字段。 同字段上創(chuàng)建索引的維護效率來自：專題
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同時維護多個唯一索引的開銷遠大于維護一個多列唯一索引，如果業(yè)務邏輯上多個唯一索引，與一個多列唯一索引等價，應使用多列唯一索引。 組合索引字段個數(shù)不超過5個。 禁止組合索引組合字符串的總長度超過200。 索引（包括單列索引和復合索引）字段應為NOT NULL字段。 同字段上創(chuàng)建索引的維護效率來自：專題![]()
華為云計算 云知識 主鍵，外鍵和索引之間的關系 主鍵，外鍵和索引之間的關系 時間：2021-06-02 11:12:37 數(shù)據(jù)庫 主鍵用來識別唯一記錄。外鍵體現(xiàn)兩個實體之間存在關系。索引是物理層面，數(shù)據(jù)庫中的具體對象。它們三者之間的聯(lián)系如下表： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫中索引的創(chuàng)建和使用 數(shù)據(jù)庫中索引的創(chuàng)建和使用 時間：2021-06-02 14:50:42 數(shù)據(jù)庫 可以增加索引的情況： 1. 在經(jīng)常需要搜索查詢的列； 2. 在作為主鍵的列上創(chuàng)建索引，強制該列的唯一性； 3. 在經(jīng)常使用連接的列上創(chuàng)建索引； 4. 在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進行搜索的列上創(chuàng)建索引；來自：百科![]()
高并發(fā)寫入:滿足大容量數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)實時大量寫入的訴求 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RDS上，降低數(shù)據(jù)存儲成本 文件索引 互聯(lián)網(wǎng)、社交應用等常存在大量的圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量都在億級~萬億級。通常要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫，并來自：百科![]()
數(shù)據(jù)規(guī)模大，會產(chǎn)生超過單機數(shù)據(jù)庫存儲能力極限的數(shù)據(jù)，造成數(shù)據(jù)庫容量瓶頸。 DDM 提供的容量水平擴展能力，可以有效的幫助用戶低成本的存儲海量數(shù)據(jù)。 文件索引 互聯(lián)網(wǎng)、社交應用等常存在大量的圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量都在億級~萬億級。通常要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫，并在索引層面提供來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Redis接口雙活讓你有備無患 使用GeminiDB Redis接口實現(xiàn)二級索引 華為云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口：六大秒級能力盤點 使用云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口 搞定"大key"存儲 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口全面對比Codis 全方位測評云數(shù)據(jù)庫GeminiDB來自：專題![]()
原始日志數(shù)據(jù)默認會構建全文索引，按照日志（未壓縮）被構建索引所產(chǎn)生的索引數(shù)據(jù)量計算索引流量。 在寫入數(shù)據(jù)時一次性收取索引流量費用，即全文索引流量費用。 對同時構建了全文索引和字段索引的字段，只計算一次索引流量費用，即全文索引流量費用。 當關閉全文索引，僅開啟字段索引，則long類型和f來自：專題![]()
一鍵下發(fā)任務，計算資源分鐘級擴容，存儲空間秒級擴容。 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口5大特性 采用云原生存儲與計算分離架構，具有支持億級時間線、極致寫入性能、低存儲成本、高性能多維聚合查詢和極致彈性擴縮容等5大特性。 支持億級時間線 超高寫入性能 低存儲成本 高性能多維聚合查詢 分鐘級彈性擴縮容來自：專題![]()
文件索引：社交等應用常存在大量圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量都在億級~萬億級。要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫，并在索引層面提供實時的數(shù)據(jù)庫操作，對性能要求極高。 傳統(tǒng)應用上云政務機構、大型企業(yè)、銀行等行業(yè)為支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)數(shù)據(jù)庫訪問，傳統(tǒng)方案強依賴小型機和高端存儲等設備成本高昂，DDM提供高性價比的解決方案。來自：百科![]()
b)、(b,c)創(chuàng)建索引。 當查詢時如果只帶有a字段上的過濾條件，一般也會利用組合索引進行查詢。 4.不建議單表創(chuàng)建多個唯一索引。 同時維護多個唯一索引的開銷遠大于維護一個多列唯一索引，如果業(yè)務邏輯上多個唯一索引，與一個多列唯一索引等價，應使用多列唯一索引。 5.組合索引字段個數(shù)不超過5個。來自：專題![]()
寫流量：數(shù)據(jù)（壓縮后）被上傳到日志服務時，按照傳輸?shù)?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)量計算寫流量費用。 讀流量：讀流量暫未統(tǒng)計和收費。 日志索引流量 原始日志數(shù)據(jù)默認會構建全文索引，按照日志（未壓縮）被構建索引所產(chǎn)生的索引數(shù)據(jù)量計算索引流量。 在寫入數(shù)據(jù)時一次性收取索引流量費用，即全文索引流量費用。 對同時構建了全文索引和字段索引的字段，只計算一次索引流量費用，即全文索引流量費用。來自：專題![]()
字段類型轉換導致不用索引，如字符串類型的不用引號，數(shù)字類型的用引號等，這有可能會用不到索引導致全表被掃描。 2. mysql不支持函數(shù)轉換，所以字段前面不能加函數(shù)，否則將用不到索引。 3. 不要在字段前面加減運算。 4. 字符串比較長的可以考慮索引一部分減少索引文件大小，提高寫入效率。來自：百科![]()
。 解決方法： 給無主鍵表增加主鍵，給缺少二級索引的表增加索引。 場景3：DDL操作 DDL操作往往執(zhí)行時間很長，尤其是表數(shù)據(jù)量很大時。通常情況下，只讀節(jié)點或備機回放一個DDL操作的時間和主庫花費的時間基本一致。因此，當主機執(zhí)行了大表的DDL操作后，備機和只讀節(jié)點在回放該DDL期間，復制時間必然是一致增大的。來自：專題![]()
析。 海量數(shù)據(jù)存儲場景 用戶擁有大量結構化數(shù)據(jù)后，通常需要提供基于索引的準實時查詢能力，如車聯(lián)網(wǎng)場景下，根據(jù)汽車編號查詢汽車維護信息，存儲時，汽車信息會基于汽車編號進行索引，以實現(xiàn)該場景下的秒級響應。通常這類數(shù)據(jù)量比較龐大，用戶可能保存1至3年的數(shù)據(jù)。 例如在車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，某車企將來自：百科![]()
據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有“大、小、高、底”四個特點： “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽到的一個經(jīng)典的案例，即GE發(fā)動機有成百上千個傳感器，毫秒級頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價值來自：百科![]()
優(yōu)勢在底層不斷進行優(yōu)化，提升產(chǎn)品綜合性能。 開源生態(tài) GaussDB已經(jīng)支持開源社區(qū)，并提供主備版版本下載。 應用場景 交易型應用 大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機事務處理為主的交易型應用，如政務、金融、電商、O2O、電信CRM/計費等，服務能力支持高擴展、彈性擴縮，應用可按需選擇不同的部署規(guī)模。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 漫談Huawei LiteOS五大內核模塊 漫談Huawei LiteOS五大內核模塊 時間：2022-10-26 16:08:56 物聯(lián)網(wǎng) Huawei LiteOS是華為面向IoT領域，構建的“統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)和中間件軟件平臺”，以輕量級（內核小于10k來自：百科
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