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  • mysql支持并發(fā)寫(xiě)入量 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (for MySQL)支持的數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng) GaussDB(for MySQL)支持的數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng) 時(shí)間:2021-05-31 16:20:48 數(shù)據(jù)庫(kù) 為了滿(mǎn)足用戶(hù)需求,GaussDB(for MySQL)同時(shí)支持JDBC和ODBC等數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)。另外,GaussDB(for
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 并發(fā)用戶(hù)數(shù) 并發(fā)用戶(hù)數(shù) 時(shí)間:2020-12-24 09:29:50 并發(fā)用戶(hù)數(shù)指在同一時(shí)刻內(nèi),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行業(yè)務(wù)操作的用戶(hù)數(shù)量,在云性能測(cè)試服務(wù)中為用戶(hù)在定義測(cè)試任務(wù)階段設(shè)置的虛擬用戶(hù)數(shù)。 鏈接: https://support.huaweicloud.com/
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL支持的實(shí)例類(lèi)型和優(yōu)勢(shì)對(duì)比 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL支持的實(shí)例類(lèi)型和優(yōu)勢(shì)對(duì)比 時(shí)間:2020-01-03 04:47:16 mysql 目前,云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL支持的實(shí)例分為如下幾個(gè)類(lèi)型,單機(jī)實(shí)例采用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)部署架構(gòu)。與主流的主備實(shí)例相比,單機(jī)
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    的大數(shù)據(jù)寫(xiě)入。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB快速讀寫(xiě)和高可擴(kuò)展特性使其適用于具有產(chǎn)品目錄、推薦、個(gè)性化引擎等功能的電子商務(wù)網(wǎng)站和娛樂(lè)網(wǎng)站,可用于存儲(chǔ)訪(fǎng)問(wèn)者的活動(dòng),有利于分析工具快速訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù),為用戶(hù)生成推薦。 優(yōu)勢(shì): · 超強(qiáng)寫(xiě)入:相比于其他服務(wù),擁有超強(qiáng)寫(xiě)入性能。 ·
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  • 客戶(hù)痛點(diǎn):數(shù)據(jù)難預(yù)測(cè),數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維困難,擴(kuò)容難 服務(wù)推薦:產(chǎn)品名稱(chēng):MySQL | 高可用類(lèi)型:主備版 | 規(guī)格:2核4G | 存儲(chǔ)空間:超高IO200G 優(yōu)勢(shì):讀寫(xiě)分離,動(dòng)態(tài)添加只讀,數(shù)據(jù)庫(kù)資源處理能力彈性擴(kuò)展;數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表,水平彈性擴(kuò)展,滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)要求 客戶(hù)痛
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    客戶(hù)痛點(diǎn):數(shù)據(jù)難預(yù)測(cè),數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維困難,擴(kuò)容難 服務(wù)推薦:產(chǎn)品名稱(chēng):MySQL | 高可用類(lèi)型:主備版 | 規(guī)格:2核4G | 存儲(chǔ)空間:超高IO200G 優(yōu)勢(shì):讀寫(xiě)分離,動(dòng)態(tài)添加只讀,數(shù)據(jù)庫(kù)資源處理能力彈性擴(kuò)展;數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表,水平彈性擴(kuò)展,滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)要求 客戶(hù)痛
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    的彈性擴(kuò)展可急速應(yīng)對(duì)社交熱點(diǎn)的流量沖擊。 優(yōu)勢(shì) 1、高并發(fā)寫(xiě)入 該場(chǎng)景下數(shù)據(jù)量大,寫(xiě)入能力要求高。LSM tree的存儲(chǔ)引擎,對(duì)高寫(xiě)入場(chǎng)景有很好的效果。 2、分鐘級(jí)彈性擴(kuò)展 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Cassandra接口支持分鐘級(jí)擴(kuò)容,對(duì)社交場(chǎng)景的突發(fā)流量熱點(diǎn)可以及時(shí)響應(yīng)。 IoT
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    的存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。 優(yōu)勢(shì) 高并發(fā)寫(xiě)入:滿(mǎn)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(xún):合理的分片規(guī)則,可成倍提升查詢(xún)速度 成本低廉:將數(shù)據(jù)均勻分布到多個(gè)RDS上,降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本 文件索引 互聯(lián)網(wǎng)、社交應(yīng)用等常存在大量的圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)都在億級(jí)~萬(wàn)億級(jí)。通常要將這
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    大數(shù)據(jù)寫(xiě)入。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB快速讀寫(xiě)和高可擴(kuò)展特性使其適用于具有產(chǎn)品目錄、推薦、個(gè)性化接口等功能的電子商務(wù)網(wǎng)站和娛樂(lè)網(wǎng)站,可用于存儲(chǔ)訪(fǎng)問(wèn)者的活動(dòng),有利于分析工具快速訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù),為用戶(hù)生成推薦。 優(yōu)勢(shì): 超強(qiáng)寫(xiě)入:相比于其他NoSQL服務(wù),擁有超強(qiáng)寫(xiě)入性能。
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    云知識(shí) 支持計(jì)劃 支持計(jì)劃 時(shí)間:2020-11-02 14:29:22 支持計(jì)劃是華為云服務(wù)的售后支持產(chǎn)品套餐包,是獲取華為云服務(wù)技術(shù)支持的渠道。服務(wù)內(nèi)容涵蓋 華為云產(chǎn)品 使用、基于華為云產(chǎn)品的架構(gòu)部署、解決方案等方面的技術(shù)支持支持方式包括工單、熱線(xiàn)電話(huà)、IM企業(yè)群等。支持計(jì)劃提供
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    3、車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增量快,寫(xiě)入并發(fā)高,擴(kuò)容成本與實(shí)施難度巨大。以某車(chē)廠(chǎng)100W輛車(chē)為例,每日新增數(shù)據(jù)2.8TB,半年數(shù)據(jù)存量0.5PB。 4、故障數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不固定,寫(xiě)入并發(fā)大,業(yè)務(wù)查詢(xún)場(chǎng)景復(fù)雜。 解決方案: 產(chǎn)品豐富 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)包含:GaussDB系列產(chǎn)品、MySQL、PostgreS
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    接口應(yīng)用于IoT傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)分析 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,規(guī)模和可靠性至關(guān)重要。 GeminiDB Influx 接口 提供了高吞吐并發(fā)性,您可以通過(guò)快速的響應(yīng)時(shí)間來(lái)支持大量的連接。因此非常適合要求苛刻的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 GeminiDB Influx 接口應(yīng)用于證券及加密貨幣交易數(shù)據(jù) GeminiDB
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    常適用于靈活多變的游戲業(yè)務(wù)需求。優(yōu)勢(shì):支持內(nèi)嵌文檔、內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用,降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性,靈活的schema支持,方便快速開(kāi)發(fā)迭代、輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)峰值壓力、基于分片構(gòu)建的集群支持TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求 loT:具有高性能和異步數(shù)據(jù)寫(xiě)入功能,特定場(chǎng)景下可達(dá)到內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的處理
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    0。 Redis企業(yè)版與基礎(chǔ)版差異 Redis企業(yè)版,其內(nèi)核為KeyDB,KeyDB是Redis的高性能分支,專(zhuān)注于多線(xiàn)程、內(nèi)存效率和高吞吐,將Redis原來(lái)的主線(xiàn)程拆分成了多個(gè)worker線(xiàn)程。每個(gè)worker線(xiàn)程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)端口,accept請(qǐng)求,讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議,實(shí)現(xiàn)了Redis的多線(xiàn)程。
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    多維倒排索引:支持多維多條件組合查詢(xún),避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲(chǔ)摘要索引:加快數(shù)據(jù)查詢(xún)中過(guò)濾無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級(jí)彈性擴(kuò)縮容 在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行過(guò)程中,隨著業(yè)務(wù)的增加,常常需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行在線(xiàn)擴(kuò)容,以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地,擴(kuò)容后往往需要遷移數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到一定
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 是否采用了并發(fā)技術(shù) 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)是否采用了并發(fā)技術(shù) 時(shí)間:2021-03-23 15:58:19 并發(fā)技術(shù)是提升性能的關(guān)鍵技術(shù),DRS在多個(gè)環(huán)節(jié)采用了并發(fā)技術(shù),總體可以分為兩個(gè)大類(lèi)并發(fā)技術(shù):讀寫(xiě)類(lèi)并發(fā)和線(xiàn)程類(lèi)并發(fā)。 讀寫(xiě)類(lèi)并發(fā) 為了提升全階段歷史數(shù)據(jù)的搬遷,同時(shí)對(duì)
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    (速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)),1000W汽車(chē)每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 在自動(dòng)駕駛汽車(chē)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)(速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)),1000W汽車(chē)每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 寫(xiě)入平穩(wěn)、持續(xù) 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常
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    oT業(yè)務(wù)增長(zhǎng)快,數(shù)據(jù)量大,訪(fǎng)問(wèn)增長(zhǎng)迅速,對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求具備水平擴(kuò)展能力。 DDS 提供二級(jí)索引功能滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)查詢(xún)的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 · 寫(xiě)性能: 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 的高性能寫(xiě)入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 ·
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    據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2025-04-24 10:28:57 方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 隨著互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用行業(yè)的逐漸發(fā)展,業(yè)務(wù)需求急速增加,數(shù)據(jù)并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),僅依附于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)難以支撐上層業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護(hù)成本高、訪(fǎng)問(wèn)性能差、功能有限、無(wú)法輕松適應(yīng)數(shù)據(jù)模型或模式的變化等問(wèn)題。
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    遷移至華為云GaussDB。通過(guò)全+增量同步,實(shí)現(xiàn)源數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB的數(shù)據(jù)長(zhǎng)期同步。 總體性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過(guò)程中,通過(guò)系統(tǒng)資源、吞吐、負(fù)載等因素來(lái)幫助定位和分析性能問(wèn)題,使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。
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    多維倒排索引:支持多維多條件組合查詢(xún),避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲(chǔ)摘要索引:加快數(shù)據(jù)查詢(xún)中過(guò)濾無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級(jí)彈性擴(kuò)縮容 在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行過(guò)程中,隨著業(yè)務(wù)的增加,常常需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行在線(xiàn)擴(kuò)容,以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地,擴(kuò)容后往往需要遷移數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到一定
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