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利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关,也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多,性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理:表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算,每个来自:专题库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。 GaussDB (DWS) 基于Shared-nothing分布式架构,具备MPP大规模并行处理引擎,由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中,业来自:百科
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向扩展的能力,可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。 GaussDB支持分布式版和主备版实例。分布式形态能够支撑较大的数据量,且提供了横向扩展的能力,可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。 什么是GaussDB-优势 高安全 GaussDB拥有TOP级的商业数来自:专题DDS 提供二级索引功能满足动态查询的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架进行多维度的数据分析。 优势: 写性能:文档数据库的高性能写入,基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求。 高性能和扩展性:对高QPS应用有很好的支持,同时分片架构可以快速进行水平扩展,灵活应对应用变化。来自:百科
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