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- 云數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB 數(shù)據(jù)庫,又稱為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。全棧軟硬技術(shù),多元算力+DFV存儲+RDMA,國內(nèi)唯一軟硬全棧與數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)。除此以外,還有哪些優(yōu)勢和應(yīng)用? GaussDB數(shù)據(jù)庫,又稱為云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自:專題在經(jīng)常需要搜索查詢的列上創(chuàng)建索引,可以加快搜索的速度。 2.在作為主鍵的列上創(chuàng)建索引,強(qiáng)制該列的唯一性和組織表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu)。 3.在經(jīng)常使用連接的列上創(chuàng)建索引,這些列主要是一些外鍵,可以加快連接的速度。 4.在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引,因為索引已經(jīng)排序,其指定的范圍是連續(xù)的。來自:專題
- 云數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的優(yōu) 相關(guān)內(nèi)容
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精準(zhǔn)判斷主庫崩潰時的復(fù)制狀態(tài) 華為云數(shù)據(jù)庫MySQL半同步復(fù)制基于狀態(tài)通道和時間戳的高可靠特性,總體上是管控節(jié)點(HA)保存主庫最后的復(fù)制狀態(tài)和時間戳,備實例保存主庫最后的復(fù)制狀態(tài)和時間戳,然后通過比較它們來精準(zhǔn)判斷主庫崩潰時的復(fù)制狀態(tài)。 根據(jù)主庫崩潰狀態(tài)自行恢復(fù)服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫MySQL半同步復(fù)制狀態(tài)來自:百科來自:百科
- 云數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的優(yōu) 更多內(nèi)容
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游戲批量開服數(shù)據(jù)庫解決方案 游戲批量開服數(shù)據(jù)庫解決方案 助您一鍵批量部署游戲服務(wù)器和游戲數(shù)據(jù)庫環(huán)境 該解決方案通過部署界面參數(shù)配置,完成 彈性云服務(wù)器 E CS 、云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS 和云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL資源的創(chuàng)建及業(yè)務(wù)的配置。 該解決方案會部署如下資源:來自:專題
存儲摘要索引:加快數(shù)據(jù)查詢中過濾無關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級彈性擴(kuò)縮容 在時序數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行過程中,隨著業(yè)務(wù)量的增加,常常需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行在線擴(kuò)容,以滿足業(yè)務(wù)的要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存儲在本地,擴(kuò)容后往往需要遷移數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模時,數(shù)據(jù)遷移所耗費(fèi)的時間往往按天計算,給運(yùn)維帶來了很大的困難。 如圖所示,每個Datab來自:專題
軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫,還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比D來自:專題
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