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- 分庫分表 內(nèi)容精選 換一換
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庫分布式擴展問題,突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的容量和性能瓶頸,實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問。 DDM 使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RDS)作為存儲引擎,具備自動部署、分庫分表、彈性伸縮、高可用等全生命周期運維管控能力。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 應(yīng)用于特別是大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲與高并發(fā)訪問的行業(yè)應(yīng)用,如大型應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)來自:百科創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用DDM:示例流程 最佳實踐匯總 概覽 費用賬單:核對資源用量是否與實際相符 DDM事務(wù)模型:2PC具體實現(xiàn) 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL支持分庫分表及讀寫分離的業(yè)務(wù)功能嗎 功能總覽 修訂記錄 步驟四:連接DDM邏輯庫:獲取DDM邏輯庫連接地址 步驟三:創(chuàng)建邏輯庫并關(guān)聯(lián)RDS for MySQL實例:操作步驟來自:百科
- 分庫分表 相關(guān)內(nèi)容
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當(dāng)前,SaaS應(yīng)用切入了企業(yè)級市場、大型互聯(lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)大企業(yè),實現(xiàn)了高吞吐,高性價比。 業(yè)務(wù)痛點與客戶訴求: 業(yè)務(wù)龐大,吞吐量很高,開源庫無法解決,采取分庫分表等復(fù)雜化方案;企業(yè)客戶一般偏好使用商用數(shù)據(jù)庫(SQL Server、Oracle),license費用高。 而 GaussDB (for M來自:百科Database Middleware,簡稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)庫分布式擴展問題,突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的容量和性能瓶頸,實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問。它提供分庫分表、讀寫分離、彈性擴容等能力,而且服務(wù)器集群管理對用戶完全透明,用戶通過DDM管理控制臺進行數(shù)據(jù)庫運維與數(shù)據(jù)讀寫。 分布式 數(shù)據(jù)庫中間件 介紹頁入口,詳情請點擊鏈接來自:百科
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10:24:37 分布式數(shù)據(jù)庫中間件( Distributed Database Middleware ,簡稱DDM),是一款基于MySQL存儲,通過分庫分表算法進行水平擴展,采用存儲計算分離架構(gòu),實現(xiàn)存儲層、計算層的無限擴展。DDM目前支持的實例類型包括RDS for MySQL和GaussDB(for來自:百科hing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP 數(shù)據(jù)倉庫 為客戶的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計算入口,上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部的集群節(jié)點規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況,做到了數(shù)據(jù)分庫分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計算節(jié)點上被并行地執(zhí)行,可以更加快速地返回計算的結(jié)果。每一個查詢?nèi)蝿?wù)都會被平均地分來自:百科log日志,來釋放磁盤空間。 3.針對大量排序查詢導(dǎo)致的臨時文件過大,建議進行優(yōu)化SQL查詢。 4.如果上述幾種解決方案無效,就需要采用分庫分表的方案。 Q:RDS是否支持存儲類型變更,普通IO轉(zhuǎn)超高IO? 不支持。當(dāng)RDS實例已經(jīng)創(chuàng)建成功后,不支持存儲類型的變更。 Q: 云數(shù)據(jù)庫MySQL 是否支持存儲過程和函數(shù)?來自:百科
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