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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能及其他技術(shù)的 內(nèi)容精選 換一換
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隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 也朝著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)是MPP（Massive-Parallel Processing）架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下： MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來(lái)自：百科及測(cè)試方法的優(yōu)化，把二進(jìn)制SCA工具用來(lái)做它擅長(zhǎng)的事，避免出現(xiàn)用大炮打蚊子的事情。從內(nèi)部解決的方法則是優(yōu)化工具的能力和算法，盡可能來(lái)提升工具的適用場(chǎng)景，減少短板場(chǎng)景。 下面針對(duì)二進(jìn)制SCA工具的技術(shù)短板面臨的特殊場(chǎng)景的特點(diǎn)、檢測(cè)影響和應(yīng)對(duì)措施進(jìn)行詳細(xì)描述： 解包特殊場(chǎng)景：被測(cè)軟件來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能及其他技術(shù)的 相關(guān)內(nèi)容
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云知識(shí) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 時(shí)間：2021-06-30 18:26:24 容器技術(shù)的概念最初出現(xiàn)在 2000 年，2008年 LXC, 提供了一整套完整的Linux容器管理實(shí)現(xiàn)方案。 在Linux中，容器技術(shù)是一種進(jìn)程隔離的技術(shù)，應(yīng)用可以運(yùn)行在一個(gè)個(gè)相互隔離的容器中，與來(lái)自：百科戶提供更精細(xì)化的緩存管理。 CDN 緩存時(shí)間會(huì)對(duì)“回源率”產(chǎn)生直接的影響。若CDN緩存時(shí)間較短，CDN邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)常失效，導(dǎo)致頻繁回源，增加了源站的負(fù)載，同時(shí)也增大的訪問(wèn)延時(shí)；若CDN緩存時(shí)間太長(zhǎng)，會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)更新時(shí)間慢的問(wèn)題。開(kāi)發(fā)者需要增對(duì)特定的業(yè)務(wù)，來(lái)做特定的數(shù)據(jù)緩存時(shí)間管理。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能及其他技術(shù)的 更多內(nèi)容
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以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢(xún)分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)來(lái)自：百科![]()
Docker的技術(shù)優(yōu)勢(shì)： 統(tǒng)一的交付標(biāo)準(zhǔn)可以屏蔽環(huán)境差異，使能DevOps 更小的資源消耗，提高資源利用率，匹配微服務(wù)架構(gòu) 極速的彈性伸縮，故障恢復(fù)，解放運(yùn)維生產(chǎn)力 Kubernetes的技術(shù)特點(diǎn)： 通過(guò)聲明性語(yǔ)法直接定義應(yīng)用的最終狀態(tài) 提供開(kāi)放的插件機(jī)制 靈活的資源權(quán)限隔離機(jī)制來(lái)自：百科![]()
Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢(shì) Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-06-30 18:31:48 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比，具有以下這些顯著的優(yōu)勢(shì)： 1. Docker啟動(dòng)快速屬于秒級(jí)別。虛擬機(jī)通常需要幾分鐘去啟動(dòng)。 2. Docker需要的資源更少，來(lái)自：百科![]()
HCIA-Cloud Service V2.2系列課程。本課程主要講述華為云網(wǎng)絡(luò)服務(wù)-虛擬私有云、彈性負(fù)載均衡、 虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò) 、云專(zhuān)線、對(duì)等連接的介紹、功能及使用。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 查詢(xún)指定版本號(hào)詳情ShowVersion 獲取單個(gè)專(zhuān)屬存儲(chǔ)池詳情ShowPool 查詢(xún)版本號(hào)列表ListVersions來(lái)自：百科![]()
分3段，每段的顏色表示每實(shí)例的狀態(tài)，紅色表示異常，黃色表示警告，綠色表示正常。 跨應(yīng)用調(diào)用：拓?fù)鋱D支持在不同應(yīng)用服務(wù)間的調(diào)用關(guān)系，對(duì)于不同應(yīng)用之間有服務(wù)調(diào)用時(shí)，可實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用調(diào)用關(guān)系的采集并展示應(yīng)用的性能數(shù)據(jù)。 異常SQL分析：拓?fù)鋱D可以統(tǒng)計(jì)并展示數(shù)據(jù)庫(kù)或SQL語(yǔ)句的關(guān)鍵指標(biāo)。AP來(lái)自：百科![]()
3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
log_statement_stats記錄總的語(yǔ)句統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而其他的只記錄針對(duì)每個(gè)模塊的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 log_statement_stats不能和其他任何針對(duì)每個(gè)模塊統(tǒng)計(jì)的選項(xiàng)一起打開(kāi)。 取值范圍：布爾型 on表示開(kāi)啟記錄性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的功能。 off表示關(guān)閉記錄性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的功能。 默認(rèn)值：off GaussDB來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) RDS與其他數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案間的差異 RDS與其他數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案間的差異 時(shí)間：2020-09-01 18:37:21 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（Relational Database Service，簡(jiǎn)稱(chēng)RDS）是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的即開(kāi)即用、穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 云原生的技術(shù)趨勢(shì) 云原生的技術(shù)趨勢(shì) 時(shí)間：2021-07-01 11:23:14 云原生的代表技術(shù)有容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API。 其發(fā)展趨勢(shì)是：服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯逐步解耦，服務(wù)治理能力下沉到基礎(chǔ)設(shè)施，服務(wù)網(wǎng)格以基礎(chǔ)設(shè)施的方式提供無(wú)侵入的連接控制、安來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 時(shí)間：2021-06-30 18:25:23 在之前的開(kāi)發(fā)運(yùn)維中，應(yīng)用和環(huán)境的交付是分離的，較難在開(kāi)發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境無(wú)法保持一致，容易出現(xiàn)各種環(huán)境問(wèn)題； 對(duì)于公司而言，服務(wù)器、存儲(chǔ)等作為成本之一，希望能追求高效的利用已有的服務(wù)資來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 時(shí)間：2021-05-25 15:57:49 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn)呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲(chǔ)包含核機(jī)頭（控制器）、磁盤(pán)陣列（JBOD）和交換機(jī)、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過(guò)存儲(chǔ)系統(tǒng)的機(jī)頭入口。 分布式存儲(chǔ)中來(lái)自：百科![]()
le和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS（MPP大規(guī)模并行處理集群） 一個(gè)DWS集群由多個(gè)在相同子網(wǎng)中的相同規(guī)格的節(jié)點(diǎn)組成，共同提供服務(wù)。集群的每個(gè)DN負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，其來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（GaussDB(DWS) ）支持按需計(jì)費(fèi)，同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源進(jìn)行計(jì)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 高性能AI計(jì)算中云容器的應(yīng)用 高性能AI計(jì)算中云容器的應(yīng)用 時(shí)間：2020-06-08 17:15:26 容器云 高性能AI計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景： 對(duì)于AI、基因測(cè)序、視頻處理等行業(yè)的用戶，其計(jì)算任務(wù)依賴(lài)特殊的硬件，如GPU、裸金屬服務(wù)器等，用戶需要將計(jì)算業(yè)務(wù)部署在云來(lái)自：百科![]()
TaurusDB實(shí)例是否存在性能問(wèn)題，是否有大量的慢SQL，SQL語(yǔ)句是否需要優(yōu)化，是否有多余的索引或者缺失的索引等。 為何使用了TaurusDB后網(wǎng)站登錄較慢 推薦您做如下兩個(gè)處理： · 通過(guò)TaurusDB服務(wù)的管理控制臺(tái)查看TaurusDB實(shí)例的性能情況。 · 與應(yīng)用程序有很來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ata的SQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼容性增強(qiáng)，在很多場(chǎng)合都可以替代國(guó)外同類(lèi)型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)工程師重點(diǎn)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時(shí)也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運(yùn)作系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價(jià)的查詢(xún)優(yōu)化器，以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)所流行的一些黑來(lái)自：百科
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