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Server的錯誤日志 MySQL數據庫基礎知識文檔下載 MySQL數據庫基礎知識-產品介紹 立即下載 MySQL數據庫基礎知識-快速入門 立即下載 MySQL數據庫基礎知識-用戶指南 立即下載 MySQL數據庫基礎知識-性能白皮書 立即下載 MySQL數據庫基礎知識-最佳實踐 立即下載來自：專題3. 實時同步 實時同步是指在不同的系統(tǒng)之間，將數據通過同步技術從一個數據源拷貝到其他數據庫，并保持一致，實現關鍵業(yè)務的數據實時流動。 特點：滿足多種靈活性的需求，例如多對一、一對多，動態(tài)增減同步表，不同表名之間同步數據等。 圖2 多對一實時同步 4. 實時遷移與實時同步有什么不同來自：百科
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DRS的多活災備能力，通過異地近實時的數據同步可以實現跨區(qū)，跨云，本地和云、混合云之間數據庫形成災備關系，提供一鍵主備倒換、數據比對、時延監(jiān)控、數據補齊等容災特性支持容災演練、真實容災等場景，支持主從災備、主主災備多種災備架構。 特點：異地遠距離傳輸優(yōu)化，圍繞災備提供特性，不同于業(yè)界基于簡單的數據同步形成方案。來自：百科![]()
舉為新的主節(jié)點，來執(zhí)行數據寫入請求。 主備節(jié)點可以使用高可用地址連接實現全局讀寫分離，適用于讀多寫少的并發(fā)場景。從而在性能擴展的同時，屏蔽節(jié)點故障對業(yè)務帶來的影響。 只讀節(jié)點 副本集只讀節(jié)點僅從主節(jié)點同步數據，不具備高可用保障，也不會被選舉為主節(jié)點。只讀節(jié)點具有獨立的連接地址，適來自：百科![]()
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Native數據庫設計原則 時間：2021-06-16 16:41:27 數據庫 華為Cloud Native數據庫設計原則包括： 1. 解耦 計算與存儲分離； 主從解耦。 2. 近數據計算下推 IO密集型負載下推到存儲節(jié)點完成，比如：redo處理，頁重構。 3. 充分利用云存儲的能力 存儲層實現獨立容錯和自愈服務；來自：百科![]()
負載，每個實例都是唯一的。 一般都會需要掛載持久化存儲來保證數據的持久化。 有狀態(tài)應用除了數據之外，每個實例都是一個獨立的，比如mysql，會區(qū)分主從實例，那么在重啟之類的操作的時候，每個實例的重啟是有順序的。 文中課程 ????????更多課程、微認證、沙箱實驗盡在華為云學院?????來自：百科![]()
DDM 事務模型:2PC具體實現 云數據庫 RDS for MySQL支持分庫分表及讀寫分離的業(yè)務功能嗎 功能總覽 修訂記錄 步驟四：連接DDM邏輯庫:獲取DDM邏輯庫連接地址 步驟三：創(chuàng)建邏輯庫并關聯RDS for MySQL實例:操作步驟 創(chuàng)建邏輯庫:操作步驟 查看邏輯庫列表和邏輯表信息:操作步驟來自：百科![]()
slave等，這類操作很有可能導致GaussDB(for MySQL)出現不可預知的異常和故障。這一點是云服務平臺和本地搭建MySQL比較大的區(qū)別，GaussDB(for MySQL)提供服務化能力，那就需要保證實例的穩(wěn)定正常運行。 云數據庫GaussDB(for MySQL)能夠保存多長時間的備份 云數據庫GaussDB(for來自：專題![]()
SQLServer視頻介紹 云數據庫 RDS for MySQL視頻介紹 Redis修改開源協議：新版Redis不再“開源”，對使用者都有哪些影響？ 【云小課】不容錯過！華為云新一代緩存“大咖”——云數據庫 GaussDB(for Redis) 【云小課】MySQL數據庫如何實現存儲空間自動擴容 相關推薦來自：百科![]()
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流通的復雜性，有效地幫助您減少數據傳輸的成本。 數據復制 服務數據同步 數據同步在決然不同的系統(tǒng)之間實現關鍵業(yè)務數據的實時流動，不同于遷移，遷移數據庫以整體搬遷為目的，同步是維持不同業(yè)務系統(tǒng)之間數據的持續(xù)流動，常見的場景是：實時分析、報表系統(tǒng)、數倉環(huán)境。 特點：聚焦在表和數據，并滿足多種同步靈活性的需要，如多對一，一對多，不同表名之間同步數據等。來自：百科![]()
動更新。 已有鏡像怎么同步呢？ 設置了鏡像自動同步后，新上傳版本的鏡像同步過去了，但是鏡像倉庫中已有的鏡像沒有同步過去。那么如何同步已有的鏡像呢？ 已有鏡像的同步，需要選擇具體的鏡像版本后，單擊“鏡像同步”。 在“鏡像同步記錄”頁簽可以看到同步進度： 同步完成后，我們到“華東-上來自：百科![]()
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初識華為云數據庫GaussDB(forRedis) 華為云自研云數據庫GeminiDB兼容多款NoSQL接口的數據庫服務 華為云數據庫MySQL內核小版本升級攻略 讀請求太多怎么辦？云數據庫MySQL一鍵開通讀寫分離，輕松應對業(yè)務高峰期 玩轉GaussDB（for Cassandra）看這篇就夠了來自：百科
