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    关键信息,同时采样周期可能非常频繁,有些甚至可达到毫秒级。 根据时序数据的特点,做好时序数据处理需具备以下几个关键点: 高写入性能,每天处理万亿级时间点写入; 极低成本,具有针对时序数据的专用压缩算法; 高查询性能,能够支撑多节点多线程并行查询,具备向量化查询引擎,同时,高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式;
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    隐藏节点,保障服务不受影响。相应的,在主节点故障时,每个备节点均有可能被选举为新的主节点,来执行数据写入请求。 主备节点可以使用高可用地址连接实现全局读写分离,适用于读多写少的并发场景。从而在性能扩展的同时,屏蔽节点故障对业务带来的影响。 只读节点 副本集只读节点仅从主节点同步数
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    支持文档数据模型。在读写性能、灵敏性、可靠性等方面有卓越的优势。适用于具有高并发读写、海量数据存储扩容的互联网、IoT场景 兼容Cassandra接口 支持宽列数据模型。基于计算存储分离的分布式架构,使其拥有超强写入性能,适用于IoT、实时推荐、金融反欺诈检测等场景 兼容Redis接口
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    的原因之一是:甲骨文公司收购了MySQL后,有将MySQL闭源的潜在风险,因此社区采用分支的方式来避开这个风险。MariaDB是完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能轻松成为MySQL的代替品。在存储引擎方面,使用XtraDB来代替MySQL的InnoDB,XtraDB完
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