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低成本——价格节省75%，容量更大 >>专业评测：云数据库GeminiDB Redis接口与开源Redis成本对比 开源Redis依赖纯内存，使用成本高。 受fork问题影响，容量使用率往往要控制在50%以下。 受Gossip协议效率限制，集群很难胜任大数据量场景。 云数据库GeminiDB Redis接口为用户带来全新产品体验：来自：专题来自：专题
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2单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 步骤 3选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 步骤 4在“实例管理”页面，单击主实例名称。 步骤 5在“基本信息”页面，“数据库信息”模块的“数据库引擎版本”处，单击“补丁升级”。 步骤 6在弹出框中，选择升级方式，单击“确定”。来自：专题![]()
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TaurusDB使用了计算和存储分离的设计思想，在高可用、备份恢复和升级扩展等方面，给您带来了全方位提升的体验。 TaurusDB数据库连接数满的排查思路 数据库连接数表示应用程序可以同时连接到数据库的数量，与您的应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 数据库连接数过多，可能会导致业务侧无来自：专题![]()
单表数据的大小。 · 谨慎使用MySQL分区表，避免跨分区查询，否则查询效率会降低。分区表在逻辑上表现为一个表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。建议尽可能将分区表的不同分区文件存储在不同的磁盘阵列上。 · 表中的列不要太多，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，以便在一页内存来自：专题![]()
通过内网访问TaurusDB实例时，设置安全组分为以下两种情况： E CS 与TaurusDB实例在相同安全组时，默认ECS与TaurusDB实例互通，无需设置安全组规则。 ECS与TaurusDB实例在不同安全组时，需要为TaurusDB和ECS分别设置安全组规则。 设置TaurusDB安来自：专题![]()
您可以在回收站中重建实例恢复数据，可以恢复1~7天内删除的实例。 热销云数据库推荐 了解更多云数据库请前往云数据库产品总览，获取数据库优惠活动请前往云数据专场 云数据库 GaussDB(for openGauss) 华为新一代企业级分布式关系型数据库产品 了解更多 云数据库 GaussDB(for来自：专题![]()
建失败。 云数据库RDS服务支持在同一个可用区内或者跨可用区部署数据库主备实例，备机的选择和主机可用区对应情况： 相同（默认），主机和备机会部署在同一个可用区。 不同，主机和备机会部署在不同的可用区，以提供不同可用区之间的故障转移能力和高可用性。 图1 跨AZ 数据库 RDS for来自：专题![]()
单击“开始”，运行框输入“MMC”，回车。 在MMC控制台菜单栏中单击“文件”，选择“添加/删除管理单元”。 在“添加或删除管理单元”对话框，选择“可用管理单元”区域的“证书”。单击“添加”添加证书。 在“证书管理”对话框，选择“计算机账户”，单击“下一步”。 在“选择计算机”对话框，单击“完成”。 在“添加或删除管理单元”对话框，单击“确定”。来自：专题![]()
整体资源的使用。 缺点： 隐私和安全性问题：在云计算中，值得注意的一件事是您的数据是通过网络访问的。网络访问产生了一系列问题，例如我们经常听到的有关数据库攻击和成员信息泄漏的一系列安全性和隐私性问题。因此，如果您选择云服务提供商以找到可靠的云服务提供商，那就更重要了！ 数据意外丢来自：百科![]()
ROLE命令的CONNECTION LIMIT connlimit子句直接设定，也可以在设定以后用ALTER ROLE的CONNECTION LIMIT connlimit子句修改。 某数据库的连接数：在创建数据库时，由CREATE DATABASE的CONNECTION LIMIT connlimit参数指定。来自：专题![]()
据方案有哪些？？ 帮助文档 云数据库GaussDB的备份方式有哪些 云数据库GaussDB支持全量数据备份和差量数据备份。可以手动进行备份，也可以在GaussDB数据库实例的备份时段中创建GaussDB数据库实例时自动备份。 创建手动备份 云数据库GaussDB支持对运行正常的G来自：专题![]()
支持按备份集和指定时间点的恢复。在大多数场景下，用户可以将732天内任意一个时间点的数据恢复到云数据库RDS新实例或已有实例上，数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 RDS支持将删除的主备或者单机实例，加入回收站管理。您可以在回收站中重建实例恢复数据，可以恢复1~7天内删除的实例。来自：专题![]()
性，降低数据丢失风险。 分钟级计算节点扩容，秒级存储扩容。 解除在传统Shared Nothing架构下，数据和节点物理绑定的约束，数据只是逻辑上归宿于某个节点，使的计算节点无状态化。这样在扩容计算节点时，可以避免在计算节点间迁移大量数据，只需要逻辑上将部分数据从一个节点移交给另来自：专题![]()
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