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  • gaussdb for redis冷熱分離 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式緩存redis是什么 分布式緩存redis是什么 時(shí)間:2020-10-13 16:07:15 Redis是一個(gè)使用ANSI C編寫(xiě)的開(kāi)源、包含多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、支持網(wǎng)絡(luò)、基于內(nèi)存、可選持久性的鍵值對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),其具備如下特性: 基于內(nèi)存運(yùn)行,性能高效 支持分布式,理論上可以無(wú)限擴(kuò)展
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    用云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口存畫(huà)像,推薦業(yè)務(wù)輕松降本60% 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口雙活讓你有備無(wú)患 使用GeminiDB Redis接口實(shí)現(xiàn)二級(jí)索引 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口:六大秒級(jí)能力盤點(diǎn) 使用云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口 搞定"大key"存儲(chǔ)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) 支持讀寫(xiě)分離 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù)支持讀寫(xiě)分離嗎 時(shí)間:2021-03-23 11:21:34 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)支持讀寫(xiě)分離,它的寫(xiě)操作僅可以在副本集中的主節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行,用戶通過(guò)配置實(shí)現(xiàn)讀操作在從節(jié)點(diǎn)進(jìn)行。 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
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    分布式緩存企業(yè)版Redis的優(yōu)勢(shì) 分布式緩存企業(yè)版Redis的優(yōu)勢(shì) 華為云分布式緩存服務(wù)(Distributed Cache Service,簡(jiǎn)稱D CS )企業(yè)版Redis,其內(nèi)核為KeyDB,完全兼容開(kāi)源Redis 6.0,其性能更強(qiáng),穩(wěn)定性更高。 華為云分布式緩存服務(wù)(Distributed
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) redis和memcache有什么區(qū)別 redis和memcache有什么區(qū)別 時(shí)間:2020-10-13 15:56:43 redis是現(xiàn)在的企業(yè)使用最廣泛緩存技術(shù),而在redis以前memcache是一些公司最常用的緩存技術(shù),它們比較相似,但有如下一些區(qū)別:
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    業(yè)界首個(gè)支持Arm和x86雙架構(gòu)的Redis云服務(wù),支持雙機(jī)熱備的HA架構(gòu),提供單機(jī)、主備、Proxy集群、Cluster集群、讀寫(xiě)分離實(shí)例類型,滿足高讀寫(xiě)性能場(chǎng)景及彈性變配的業(yè)務(wù)需求。 立即使用 幫助文檔 分布式緩存服務(wù)Redis是什么 分布式緩存服務(wù)Redis 分布式緩存服務(wù)Redis是華為云提供的一款
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    點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。本文為您詳細(xì)介紹GaussDB課程。 GaussDB課程:認(rèn)證學(xué)習(xí)資料 GaussDB課程:認(rèn)證學(xué)習(xí)資料 GaussDB認(rèn)證培訓(xùn)教材下載 課程大綱 第1章 GaussDB產(chǎn)品與架構(gòu) 第2章 GaussDB關(guān)鍵技術(shù) 第3章 高可用方案 第4章 備份恢復(fù)
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    分布式緩存服務(wù)教程視頻 分布式緩存服務(wù)DCS 04:53 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 04:16 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存實(shí)例日常維護(hù)
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    客戶痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無(wú)法自主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)保留時(shí)間短,重算過(guò)程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離,靈活性差. 解決方案: 用DWS替換Teradata,分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展(已上線10000+作業(yè)); 用DWS建立數(shù)據(jù)集市,企業(yè)級(jí)多
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