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- mysql8執(zhí)行計劃 內(nèi)容精選 換一換
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融業(yè)務實測中, GaussDB 性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù),進而大幅度降低查詢時延。來自:專題融業(yè)務實測中,GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù),進而大幅度降低查詢時延。來自:專題
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融業(yè)務實測中,GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù),進而大幅度降低查詢時延。來自:專題融業(yè)務實測中,GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù),進而大幅度降低查詢時延。來自:專題
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MRS 集群管理員需要在命令行中使用yarn rmadmin命令手動將其中一個ResourceManager切換為Active狀態(tài)。當需要執(zhí)行計劃性維護或故障發(fā)生時,則需要先手動將Active狀態(tài)的ResourceManager切換為Standby狀態(tài),再將另一個ResourceManager切換為Active狀態(tài)。來自:專題
段映射關系。 數(shù)據(jù)治理 和數(shù)據(jù)質(zhì)量依據(jù)數(shù)據(jù)標準,建立質(zhì)檢模型。針對一個數(shù)據(jù)庫下需要被校驗各表的各個字段,建立質(zhì)檢規(guī)則,并將質(zhì)檢規(guī)則組合、建立執(zhí)行計劃形成質(zhì)檢方案;通過執(zhí)行質(zhì)檢方案,監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)檢結果,形成數(shù)據(jù)質(zhì)量方案,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)門戶數(shù)據(jù)門戶,是數(shù)據(jù)資產(chǎn)交換、共享的前臺門戶,面向來自:其他
使用Java進行二次開發(fā) 使用JDBC驅(qū)動連接DWS進行二次開發(fā),熟悉簡單的適配DWS的Java開發(fā)用例。 開始實驗 性能調(diào)優(yōu) 掌握通過EXPLAIN語句查詢執(zhí)行計劃的方法,了解DWS幾種常見的SQL調(diào)優(yōu)手段。 開始實驗 快速入門 一鍵式創(chuàng)建DWS集群,上傳csv本地數(shù)據(jù)到云存儲 OBS 桶,通過創(chuàng)建OBS外表實現(xiàn)數(shù)據(jù)導入并簡單分析。來自:產(chǎn)品
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