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來(lái)自:百科展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 規(guī)劃存儲(chǔ)模型 GaussDB支持行列混合存儲(chǔ)。行、列存儲(chǔ)模型各有優(yōu)劣,建議根據(jù)實(shí)際情況選擇。 行存儲(chǔ)是指將表按行存儲(chǔ)到硬盤(pán)分區(qū)上,列存儲(chǔ)是指將表按列存儲(chǔ)到硬盤(pán)分區(qū)上。默認(rèn)情況下,創(chuàng)建的表為行存儲(chǔ)。行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異請(qǐng)參見(jiàn)下圖。來(lái)自:專(zhuān)題
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數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL) GaussDB(for MySQL)是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),完全兼容MySQL?;谌A為最新一代DFV分布式存儲(chǔ),采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),最高支持128TB的海量存儲(chǔ),可實(shí)現(xiàn)超百萬(wàn)級(jí)QPS吞吐來(lái)自:專(zhuān)題調(diào)優(yōu)等 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB精選文章推薦 什么是GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)點(diǎn) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何使用_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)基于什么 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)概念 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫(kù) 國(guó)內(nèi)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_GaussDB介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)購(gòu)買(mǎi)_GaussDB哪家好來(lái)自:專(zhuān)題
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服擴(kuò)容。 而GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)多維擴(kuò)展,海量存儲(chǔ),滿足企業(yè)高速發(fā)展需求: 1. 計(jì)算節(jié)點(diǎn)雙向擴(kuò)展 基于云虛擬化,單節(jié)點(diǎn)可規(guī)格變更;支持1寫(xiě)15讀,擴(kuò)展比0.9。 2. 存儲(chǔ)池化 最大支持128TB存儲(chǔ)容量;計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容不會(huì)帶來(lái)存儲(chǔ)成本上升;存儲(chǔ)按需計(jì)費(fèi), 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù)。來(lái)自:百科3、數(shù)據(jù)庫(kù)多副本復(fù)制卸載到分布式存儲(chǔ),降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量。 4、在大規(guī)模寫(xiě)入場(chǎng)景下,GeminiDB Influx接口的寫(xiě)入性能線性擴(kuò)展度大于80%。 低存儲(chǔ)成本 GeminiDB Influx接口對(duì)數(shù)據(jù)采用列式存儲(chǔ),相同類(lèi)型的數(shù)據(jù)被集中存儲(chǔ),更有利于數(shù)據(jù)壓縮。采用自研來(lái)自:專(zhuān)題能調(diào)優(yōu)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)性能怎么調(diào)-華為云 GaussDB查詢數(shù)據(jù)表_GaussDB查看數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)查詢數(shù)據(jù)表-華為云 GaussDB操作手冊(cè)_云數(shù)據(jù)庫(kù)Gaussdb快速入門(mén)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)操作手冊(cè)-華為云 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)登錄_Gaussdb登錄管理控制臺(tái)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)登錄-華為云來(lái)自:專(zhuān)題3、數(shù)據(jù)庫(kù)多副本復(fù)制卸載到分布式存儲(chǔ),降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量。 4、在大規(guī)模寫(xiě)入場(chǎng)景下,GeminiDB Influx接口的寫(xiě)入性能線性擴(kuò)展度大于80%。 低存儲(chǔ)成本 GeminiDB Influx接口 對(duì)數(shù)據(jù)采用列式存儲(chǔ),相同類(lèi)型的數(shù)據(jù)被集中存儲(chǔ),更有利于數(shù)據(jù)壓縮。采用自研來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時(shí)間:2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)通過(guò)以下這些特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新:來(lái)自:百科通過(guò)備份文件恢復(fù)GaussDB實(shí)例 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控指標(biāo)一覽表_GaussDB監(jiān)控指標(biāo) 恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例到指定時(shí)間點(diǎn) 專(zhuān)題內(nèi)容推薦 GaussDB驅(qū)動(dòng) GaussDB開(kāi)發(fā) GaussDB分析 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)備份與恢復(fù) 連接云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén)來(lái)自:專(zhuān)題云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB設(shè)置自動(dòng)備份策略_備份策略 修改GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)切換策略 通過(guò)備份文件恢復(fù)GaussDB實(shí)例 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控指標(biāo)一覽表_GaussDB監(jiān)控指標(biāo) 恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例到指定時(shí)間點(diǎn) 專(zhuān)題內(nèi)容推薦 GaussDB驅(qū)動(dòng) GaussDB開(kāi)發(fā) GaussDB分析來(lái)自:專(zhuān)題V分布式存儲(chǔ),采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),最高支持128TB的海量存儲(chǔ),可實(shí)現(xiàn)超百萬(wàn)級(jí)QPS吞吐,支持跨AZ部署,既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和可靠性,又具備開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的靈活性。 云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 詳情 立即使用 華為云分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB 基于華為最新一代DFV分布式存儲(chǔ),采用計(jì)來(lái)自:專(zhuān)題----結(jié)束 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB精選文章推薦 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB是什么_GaussDB_數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB查看和修改參數(shù)_如何修改參數(shù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB重啟實(shí)例_如何重啟實(shí)例 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB設(shè)置自動(dòng)備份策略_備份策略 恢復(fù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例到指定時(shí)間點(diǎn)來(lái)自:專(zhuān)題
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