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极速查询:合理的分片规则，可成倍提升查询速度 成本低廉:将数据均匀分布到多个RDS上，降低数据存储成本 文件索引 互联网、社交应用等常存在大量的图片、文档、视频数据，数据量都在亿级~万亿级。通常要将这些文件的索引存入数据库，并在索引层面提供实时的新增、修改、读取、删除操作，对性能要求极高。传统数据库无法支撑如来自：百科来自：百科
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来自：专题登录当前实例，选择 数据管理 控制台的“库管理”页签。并选择步骤6中的数据库名称。单击“查看表详情”。检查表格中索引数量、数据容量等信息 图4 查看表详情 步骤8 （举例）确认是索引问题后，单击“修改表”，增加索引。返回表管理页签，单击SQL查询进行重试即可。 图5 SQL查询 --结束 更多内容，猛戳>>>来自：百科
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少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。 索引方式 描述 唯一索引 可用于约束索引属性值的唯一性，或者属性组合值的唯一性。如果一个表声明了唯一约束或者主键，则 GaussDB 自动在组成主键或唯一约束的字段上创建唯一索引（可能是多字段索引），以实现这些约束。目前，GaussDB只有来自：专题![]()
成指标数据，以便您实时了解系统性能及业务等信息 配置索引 -索引是一种存储结构，用于数据进行快速的日志搜索。通过配置索引后，可对日志进行查询和分析操作。不同的索引配置，则会产生不同的查询和分析结果，请根据您的需要，合理配置索引，从而实现便捷的日志搜索能力。 快速查询 -当您需要重来自：专题![]()
需收费，价格比自行扩容贵）。 c.TaurusDB实例是否存在性能问题，是否有大量的慢SQL，SQL语句是否需要优化，是否有多余的索引或者缺失的索引等。 为何使用了TaurusDB后网站登录较慢 推荐您做如下两个处理： · 通过TaurusDB服务的管理控制台查看TaurusDB实例的性能情况。来自：专题![]()
，降低了数据库之间数据 流通的复杂性，有效地帮助您减少数据传输的成本。 支持MySql、SQL Server、PostgreSQL、Mongodb（副本集）、Oracle数据库在线迁移至华为云RDS。 支持结构迁移的对象有：表、视图、同义词、触发器、存储过程、存储函数、包、自定义类型。来自：百科![]()
SSD本地盘的 ECS云服务器 ，提供高存储IOPS以及低读写时延。高I/O型实例适用于高性能关系型数据库，NoSQL数据库(Cassandra、MongoDB等)以及ElasticSearch搜索等场景。 特性描述如下： 特性 描述 物理配置 服务器：2288H V5 CPU: Intel®来自：百科![]()
是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。“相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。来自：百科![]()
轻松支持2D、3D地址信息模型包括:空间对象、空间索引、空间操作函数和空间操作符，实现精准定位 时序数据 timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引 搜索索引 全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引 专业的数据库管理运维平台 实例管理 提供实来自：专题![]()
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Hugo文档手册学习与基本信息介绍 Hugo文档手册学习与基本信息介绍 时间：2021-06-29 10:46:44 Mongoose 是一个支持异步环境的 MongoDB 数据库对象建模工具。Mongoose 提供了对 promise 和 callback 的支持。 Mongoose 文档手册学习与信息参考网址：https://www来自：百科![]()
表，压缩模式等。 CarbonData独有的特点 伴随索引的数据存储：由于在查询中设置了过滤器，可以显著加快查询性能，减少I/O扫描次数和CPU资源占用。CarbonData索引由多个级别的索引组成，处理框架可以利用这个索引来减少需要安排和处理的任务，也可以通过在任务扫描中以更精来自：百科![]()
。 DDM 提供的容量水平扩展能力，可以有效的帮助用户低成本的存储海量数据。 文件索引 互联网、社交应用等常存在大量的图片、文档、视频数据，数据量都在亿级~万亿级。通常要将这些文件的索引存入数据库，并在索引层面提供实时的新增、修改、读取、删除操作，对性能要求极高。传统数据库无法支撑如来自：百科![]()
云硬盘应用场景：NoSQL/关系型数据库 时间：2021-03-23 19:44:21 云硬盘 NoSQL/关系型数据库为读写密集型的应用场景发生于部署各类数据库，例如MongoDB、OracleSQL Server、MySQL和PostgreSQL。NoSQL关系型数据库作为业务核心数据库，需要支持应用高峰期的密来自：百科![]()
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15:15:14 数据仓库 客户痛点： 数据增长迅速，已有存量数据5TB，计划存储3年约20TB数据； 查询任务在MySQL耗时长，部分跑不出结果，MongoDB数据无法做复杂关联分析； 数据存储在不同库，不易进行统一管理和维护。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台；来自：百科
