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數(shù)據(jù)0丟失&強(qiáng)一致 GeminiDB基礎(chǔ)組件服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)三副本冗余,確保0丟失。同時(shí)滿足多點(diǎn)訪問(wèn)強(qiáng)一致性要求,業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)更輕松。 高可用 節(jié)點(diǎn)故障秒級(jí)完成接管,對(duì)業(yè)務(wù)影響小。即使N-1節(jié)點(diǎn)同時(shí)故障,實(shí)例依然可用。 性能穩(wěn)定 計(jì)算層分布式多線程模型,存儲(chǔ)層RDMA高速網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?,深度?yōu)化R來(lái)自:專題
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: 1. 存儲(chǔ)計(jì)算分離來(lái)自:百科
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據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能,萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺(tái)通過(guò)算子多線程并行執(zhí)行、向量化計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行,以及LLVM動(dòng)態(tài)編譯減少查詢時(shí)冗余的條件邏輯判斷,助力數(shù)據(jù)查詢性能提升。來(lái)自:百科
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