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華為云計(jì)算 云知識 GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲 時(shí)間:2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說,輕資產(chǎn),快速擴(kuò)容是其使用 云數(shù)據(jù)庫 驅(qū)動力。行業(yè)痛點(diǎn):無法預(yù)測用戶流來自:百科進(jìn)行相似性壓縮,進(jìn)一步降低時(shí)序數(shù)據(jù)存儲成本。 高性能多維聚合查詢 在提升聚合查詢整體性能方面,GeminiDB Influx接口 做了如下優(yōu)化: 采用MPP架構(gòu):一條查詢語句可以在多節(jié)點(diǎn)及多核并發(fā)執(zhí)行。 向量化查詢引擎:在查詢結(jié)果數(shù)據(jù)量很大時(shí),傳統(tǒng)的火山模型每次迭代返回一條數(shù)據(jù),來自:專題
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GeminiDB Influx 接口最大能支持到多少PB的數(shù)據(jù)? GeminiDB Influx 接口支持的最大數(shù)據(jù)容量請參見數(shù)據(jù)庫實(shí)例規(guī)格中實(shí)例的最大存儲空間。 GeminiDB Influx 接口是否支持Grafana訪問? GeminiDB Influx 接口支持Grafa來自:專題高性能多維聚合查詢 在提升聚合查詢整體性能方面,GeminiDB Influx接口做了如下優(yōu)化: 采用MPP架構(gòu):一條查詢語句可以在多節(jié)點(diǎn)及多核并發(fā)執(zhí)行。 向量化查詢引擎:在查詢結(jié)果數(shù)據(jù)量很大時(shí),傳統(tǒng)的火山模型每次迭代返回一條數(shù)據(jù),存在過多的開銷導(dǎo)致性能瓶頸。GaussDB(for來自:專題
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故障回溯等。提供大并發(fā)的時(shí)序數(shù)據(jù)讀寫,壓縮存儲和類SQL查詢,并且支持多維聚合計(jì)算和 數(shù)據(jù)可視化 分析能力。 GeminiDB Influx 接口優(yōu)勢 GeminiDB Influx 接口具有高寫入、靈活彈性、高壓縮率和高查詢的特點(diǎn)。 高寫入性能 數(shù)據(jù)按“時(shí)間Range + 時(shí)間線Hash”兩層打散,分布式并行寫入來自:專題
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