云数据库 RDS for MySQL
云数据库 RDS for MySQL
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  • 在游戏应用中,可以将一些用户信息,如用户装备、用户积分等存储在 DDS 数据库中。游戏玩家活跃高峰期,对并发能力要求较高,可以使用DDS的集群类型,应对高并发场景。DDS副本集和集群架构的高可用特性,能够满足游戏在高并发场景下持续稳定运行。 另外,DDS兼容MongoDB,具有No-Schema的方式
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    布式关系型数据库。它兼容MySQL协议,采用存储计算分离架构的模式,使得存储层、计算层可以无限扩展,从而拥有了海量数据高并发访问能力。适用于大规模的数据存储与高并发访问的行业应用,如互联网应用、物联网数据、高性价比数据库解决方案等应用场景。 【产品】链接: https://www
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  • 性能瓶颈,实现海量数据高并发访问。它提供分库分表、读写分离、弹性扩容等能力,而且服务器集群管理对用户完全透明,用户通过 DDM 管理控制台进行数据库运维与数据读写。 分布式数据库中间件 介绍页入口,详情请点击链接 分布式 数据库中间件 成长地图入口,详情请点击链接 下面通过“云图说”,为您详解DDM
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    共享云硬盘是一种支持多个云服务器并发读写访问的数据块级存储设备,具备多挂载点、高并发性、高性能、高可靠性等特点,多个云服务器可同时访问一个云硬盘,主要应用于需要支持集群、HA能力的关键企业应用场景 共享云硬盘是一种支持多个云服务器并发读写访问的数据块级存储设备,具备多挂载点、高并发性、高性能、高可
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    从机(Slave),对外提供一定的数据服务。 通过读写分离方式分散压力:写入、修改、删除操作,在写库(主机)上完成;把查询请求,分配到读库(从机)。 优点 提升资源利用率,适合读多写少的应用场景。 在大并发读的使用场景,可以使用负载均衡在多个从机间进行平衡。 从机的扩展性比较灵活,扩容操作不会影响到业务进行。
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    云知识 MySQL MySQL 时间:2020-11-05 10:38:56 MySQL是一种关系型数据库管理系统,它将数据保存在不同的表中,而不是放在一个大仓库内,增加了访问速度并提高了灵活性。MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件分为
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    -a 表1 参数项说明 参数项 说明 示例 -h MySQl数据库的连接地址。 xxxxxx -P MySQL的服务端口。 3306 -u MySQL的用户名。 root -D 待迁移的表所在的库。 mysql -p MySQL的连接密码。如果没有密码,-p后为空。 为了提高安全
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    裸金属服务器 云备份CBR 虚拟私有云VPC 在线 视频点播 提供高并发、高可靠、低时延、低成本的海量存储系统。结合媒体转码MPC和 CDN 服务可快速搭建极速、安全、高可用的点播平台 优势 高性能 能够应对海量的并发连接和突发的高峰流量,无需担心扩容不及时带来问题 低成本 资源弹性伸
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    等。提供大并发的时序数据读写,压缩存储和类SQL查询,并且支持多维聚合计算和 数据可视化 分析能力。 GeminiDB Influx接口,弹性扩展、超高性能,全时序场景支持的时序数据库 极致性能 海量时间线,写入性能稳定,大幅超出开源实现,支持每天万亿条监控指标写入写入性能线性扩展度
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    SQL作业 从Kafka读取数据写入到RDS 主要介绍使用Flink opensource sql作业从Kafka读取数据写入到RDS。 主要介绍使用Flink opensource sql作业从Kafka读取数据写入到RDS。 从Kafka读取数据写入到RDS Flink OpenSource
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    在这段时间的实践中,我们也发现了如下的一些问题。 3.1 并发问题 首先 Apollo 所有配置都存在一张表中,其次由于 Apollo 设计之初主要考虑的是运维人员手动在界面上操作,代码无并发语义(或者说没给客户端并发语义),使得我们通过代码写入配置时难以解决并发问题。 3.2 性能问题 打开 namespace
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    云知识 GaussDB(for MySQL) bufferpool缓存策略介绍 GaussDB(for MySQL) bufferpool缓存策略介绍 时间:2020-08-31 15:43:21 数据库 华为云GaussDB(for MySQL)是华为云自主研发的最新一代云原生
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    执行命令前,请确保python已安装成功,在E CS 执行如下命令,将ES索引数据写入磁盘。 python xxx.py 查看数据是否成功查询及写入磁盘。 参考示例demo写入磁盘路径为:/tmp/test.log,操作时需要填写实际使用的路径,执行如下命令可以查看数据写入磁盘情况。 tail -f /tmp/test
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    采用云原生存储与计算分离架构,具有支持亿级时间线、极致写入性能、低存储成本、高性能多维聚合查询和极致弹性扩缩容等5大特性。 支持亿级时间线 超高写入性能 低存储成本 高性能多维聚合查询 分钟级弹性扩缩容 支持亿级时间线 在时序数据库系统中,存在大量并发查询和写入操作,合理控制内存的使用量显得十分重要。
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    使用Spark-sql操作Hudi表 介绍如何使用Spark-sql操作Hudi表。 Hudi写入操作配置 主要介绍Hudi写入操作相关配置参数。 单表并发写配置 主要介绍Hudi单表并发写配置相关参数。 Hudi组件操作 从零开始使用Hudi 本指南通过使用spark-shell
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    NoSQL兼容Cassandra接口,拥有超强写入性能,专为密集写入而设计。它适用于各种不同的行业,例如制造业、物流业、医疗保健业、房地产业、能源生产业、农业等等。无论传感器类型如何,都可以很好地处理传入数据,并为进一步的数据分析提供了可能。 优势: 超强写入:相比于其他NoSQL服务,拥有超强的写入性能。 弹性
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