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- 兼容mssql的云數(shù)據(jù)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)應(yīng)用提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支撐。華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) 為用戶(hù)提供靈活、方便、低成本的上云解決方案。 云數(shù)據(jù)庫(kù)總覽 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 上云 無(wú)論您是在本地IDC自建數(shù)據(jù)庫(kù)，還是在云上E CS 自建的數(shù)據(jù)庫(kù)，均可無(wú)縫平滑遷移至華為云數(shù)據(jù)庫(kù) 本地自建數(shù)據(jù)庫(kù)上云 本地自建數(shù)據(jù)庫(kù)上云 ·來(lái)自：專(zhuān)題數(shù)據(jù)類(lèi)型是一組值的集合以及定義在這個(gè)值集上的一組操作。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 是由表的集合組成的，而各表中的列定義了該表，每一列都屬于一種數(shù)據(jù)類(lèi)型， GaussDB 根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型有相應(yīng)函數(shù)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行操作，例如GaussDB可對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行加、減、乘、除操作。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB 數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換 數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題
- 兼容mssql的云數(shù)據(jù)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
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一個(gè)AZ是一個(gè)或多個(gè)物理數(shù)據(jù)中心的集合，有獨(dú)立的風(fēng)火水電，AZ內(nèi)邏輯上再將計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等資源劃分成多個(gè)集群。一個(gè)Region中的多個(gè)AZ間通過(guò)高速光纖相連，以滿(mǎn)足用戶(hù)跨AZ構(gòu)建高可用性系統(tǒng)的需求。 數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù) 數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)表示應(yīng)用程序可以同時(shí)連接數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量，與您應(yīng)用程序或者網(wǎng)站能夠支持的最大用戶(hù)數(shù)沒(méi)有關(guān)系。來(lái)自：專(zhuān)題關(guān)注"GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)社區(qū)“”落地頁(yè)， 4.關(guān)注“云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB”官方產(chǎn)品頁(yè) 你想了解的都在這里 當(dāng)業(yè)務(wù)壓力過(guò)大時(shí)，備機(jī)的回放速度跟不上主機(jī)的速度如何處理？ GaussDB提供極致RTO能力，開(kāi)啟極致RTO（Recovery Time Object，恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)），可以減少主機(jī)故障后數(shù)據(jù)的恢復(fù)時(shí)間，提高了可用性。來(lái)自：專(zhuān)題
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只讀節(jié)點(diǎn)和備機(jī)在回放主庫(kù)的Binlog event時(shí)，會(huì)根據(jù)表的主鍵或者二級(jí)索引來(lái)檢索需要更改的行。如果對(duì)應(yīng)表未創(chuàng)建主鍵，則會(huì)產(chǎn)生大量的全表掃描，從而降低了Binlog日志的應(yīng)用速度，產(chǎn)生復(fù)制延遲。 排查方法： 通過(guò)show create table xxx，分析執(zhí)行慢的update和d來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱(chēng)為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱(chēng)為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
程和函數(shù)可以簡(jiǎn)化應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員的很多工作，減少數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用服務(wù)器之間的傳輸，提高數(shù)據(jù)處理的效率。 存儲(chǔ)過(guò)程和函數(shù)的區(qū)別 • 函數(shù)必須有返回值，而存儲(chǔ)過(guò)程沒(méi)有 • 存儲(chǔ)過(guò)程的參數(shù)可以使用IN, OUT, INOUT 類(lèi)型；而函數(shù)的參數(shù)只能是IN類(lèi)型的 創(chuàng)建存儲(chǔ)過(guò)程和函數(shù)請(qǐng)參見(jiàn)官方文檔。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
='schema1'; 上述命令中，“nodeoids”為表分布的節(jié)點(diǎn)OID列表，“relfilenode”為這個(gè)關(guān)系在磁盤(pán)上的文件的名稱(chēng)，“pcrelid”為表的OID，“schema1”為1中查詢(xún)出的該表所在schema。 3、根據(jù)查詢(xún)到的表分布的節(jié)點(diǎn)，查詢(xún)表所在實(shí)例。 select * from來(lái)自：專(zhuān)題![]()
于X/OPEN CLI提出的用于訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用程序編程接口。應(yīng)用程序通過(guò)ODBC提供的API與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，在避免了應(yīng)用程序直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的同時(shí)，增強(qiáng)了應(yīng)用程序的可移植性、擴(kuò)展性和可維護(hù)性。 GaussDB目前在以下環(huán)境中提供對(duì)ODBC3.5的支持。 EulerOS 2.5來(lái)自：專(zhuān)題![]()
用開(kāi)發(fā)人員的很多工作，減少數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用服務(wù)器之間的傳輸，提高數(shù)據(jù)處理的效率。 存儲(chǔ)過(guò)程和函數(shù)的區(qū)別 函數(shù)必須有返回值，而存儲(chǔ)過(guò)程沒(méi)有 存儲(chǔ)過(guò)程的參數(shù)可以使用IN, OUT, INOUT 類(lèi)型；而函數(shù)的參數(shù)只能是IN類(lèi)型的。 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版_免費(fèi)在線數(shù)據(jù)庫(kù)_免費(fèi)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件更多推薦來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Cassandra接口天然的無(wú)主分布式架構(gòu)、LSM tree存儲(chǔ)引擎的寫(xiě)優(yōu)勢(shì)等特點(diǎn)，完全滿(mǎn)足海量數(shù)據(jù)的并發(fā)寫(xiě)入。分區(qū)鍵以及排序鍵的設(shè)計(jì)方式，對(duì)有時(shí)間特點(diǎn)的IoT數(shù)據(jù)查詢(xún)天然友好，具有查詢(xún)性能高，時(shí)延低等特點(diǎn)。 2、數(shù)據(jù)高可靠 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Cassandra接口支持存儲(chǔ)三副本，數(shù)據(jù)安全可靠，無(wú)丟失風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
性能優(yōu)越的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。本文介紹GaussDB版本 價(jià)格計(jì)算器 GaussDB版本說(shuō)明 歷史版本兼容性 GaussDB介紹數(shù)據(jù)庫(kù)的向下兼容性和對(duì)外兼容性特性的參數(shù)控制。 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的向后兼容性能夠?yàn)閷?duì)舊版本的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用提供支持。 詳細(xì)了解參數(shù)主要控制數(shù)據(jù)庫(kù)的向后兼容性 內(nèi)核版本說(shuō)明來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，遷移之后的數(shù)據(jù)庫(kù)修改應(yīng)在源庫(kù)和目標(biāo)庫(kù)兩邊同步進(jìn)行，否則會(huì)影響變化的業(yè)務(wù)功能。 遷移后驗(yàn)證 使用限制 數(shù)據(jù)庫(kù)和應(yīng)用遷移 UGO介入的是研發(fā)過(guò)程，核心目的是降本提效，對(duì)象遷移完成后，必須要在遷移后的數(shù)據(jù)庫(kù)上做嚴(yán)格的測(cè)試，保證遷移后的對(duì)象功能和性能滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求，才能做正式的生產(chǎn)割接，否則業(yè)務(wù)割接會(huì)存在很大風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
【云小課】不容錯(cuò)過(guò)！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Redis) 【云小課】MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間自動(dòng)擴(kuò)容 相關(guān)推薦 遷移方案總覽:遷移方案總覽 RDS支持讀寫(xiě)分離嗎 最佳實(shí)踐匯總 連接RDS for PostgreSQL實(shí)例的方式 數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù) 恢復(fù)方案 系統(tǒng)視圖來(lái)自：百科![]()
不同，主機(jī)和備機(jī)會(huì)部署在不同的可用區(qū)，以提供不同可用區(qū)之間的故障轉(zhuǎn)移能力和高可用性。 圖1 跨AZ 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 是否支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的HA實(shí)例遷移？ 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)的高可用性保障機(jī)制，可以支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的單實(shí)例和HA實(shí)例的遷移。針對(duì)HA實(shí)例的遷移，DRS的自動(dòng)重連技術(shù)在連接短暫來(lái)自：專(zhuān)題![]()
限分離的目的?？梢酝ㄟ^(guò)虛擬私有云對(duì)云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例所在的安全組入站、出站規(guī)則進(jìn)行限制，從而控制可以連接數(shù)據(jù)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)范圍。 數(shù)據(jù)刪除：刪除云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS實(shí)例時(shí)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例中的數(shù)據(jù)都會(huì)被刪除。安全刪除不僅包括數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例所掛載的磁盤(pán)，也包括自動(dòng)備份數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間。刪除的實(shí)例可以來(lái)自：專(zhuān)題![]()
免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)-高性能 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)質(zhì)的硬件基礎(chǔ) 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)使用的是華為經(jīng)過(guò)多年的研究、創(chuàng)新和開(kāi)發(fā)，通過(guò)多重考驗(yàn)的服務(wù)器硬件，為用戶(hù)帶來(lái)穩(wěn)定的、高性能數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)SQL優(yōu)化方案 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)提供慢SQL檢測(cè)，用戶(hù)可以根據(jù)華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)提出的優(yōu)化建議進(jìn)行代碼優(yōu)化。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
一個(gè)AZ是一個(gè)或多個(gè)物理數(shù)據(jù)中心的集合，有獨(dú)立的風(fēng)火水電，AZ內(nèi)邏輯上再將計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等資源劃分成多個(gè)集群。一個(gè)Region中的多個(gè)AZ間通過(guò)高速光纖相連，以滿(mǎn)足用戶(hù)跨AZ構(gòu)建高可用性系統(tǒng)的需求。 數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù) 數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)表示應(yīng)用程序可以同時(shí)連接數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量，與您應(yīng)用程序或者網(wǎng)站能夠支持的最大用戶(hù)數(shù)沒(méi)有關(guān)系。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱(chēng)為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。本頁(yè)面詳細(xì)介紹GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何查詢(xún)指定實(shí)例中的數(shù)據(jù)庫(kù)列表。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱(chēng)為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式來(lái)自：專(zhuān)題![]()
大化，性?xún)r(jià)比較高，適用于對(duì)性能穩(wěn)定性要求較低的應(yīng)用場(chǎng)景。 適用場(chǎng)景 側(cè)重對(duì)成本、性?xún)r(jià)比要求較高的場(chǎng)景。 獨(dú)享型（推薦） 說(shuō)明 完全獨(dú)享的CPU和內(nèi)存，性能長(zhǎng)期穩(wěn)定，不會(huì)因?yàn)槲锢頇C(jī)上其它實(shí)例的行為而受到影響，適用于對(duì)性能穩(wěn)定性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。 適用場(chǎng)景 電商、游戲、金融、政企等核心數(shù)據(jù)庫(kù)場(chǎng)景。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Q：數(shù)據(jù)超過(guò)了RDS實(shí)例的最大存儲(chǔ)容量怎么辦？ 問(wèn)題癥狀 RDS數(shù)據(jù)庫(kù)的磁盤(pán)空間滿(mǎn)，導(dǎo)致應(yīng)用無(wú)法對(duì)RDS數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行讀寫(xiě)操作，從而影響業(yè)務(wù)。 問(wèn)題原因 1.數(shù)據(jù)空間占用過(guò)大。 2.由于大量的事務(wù)和寫(xiě)入操作產(chǎn)生了大量的binlog日志文件。 3.應(yīng)用中存在大量的排序查詢(xún)，產(chǎn)生了過(guò)多的臨時(shí)文件。 解決方案來(lái)自：百科
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