云数据库 RDS for MySQL
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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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    集群规模:3CN,3分片,3副本。 数据量:3000wh 压测时长:30min(预热5min) 16U128G 并发数 1000 tpmc 383883.66 32U256G 并发数 2000 tpmc 658805.27 实例类型:分布式 实例规格:16U128G和32U256G。 集群规模:3CN,3分片,3副本。
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    er,event等。 MySQL从 5.5版本开始引入MDL锁,MDL锁主要为了保证元数据的一致性(主要是保证DDL操作与DML操作之间的一致性),用于处理不同线程操作同一元数据对象的同步与互斥问题,在各个业务场景中会十分频繁地使用到。 具体而言,MySQL引入MDL锁可以解决如
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    GaussDB(DWS)在实时数据分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点: 流式数据实时入库:IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后,可实时写入GaussDB(DWS)。 实时监控与预测:围绕数据进行分析和预测,对设备进行监控,对行为进行预测,实现控制和优化。 AI融合分析:AI服
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    系统中所有的事务以串行地方式逐个执行,所以能避免所有数据不一致情况。 但是这种以排他方式来控制并发事务,串行化执行方式会导致事务排队,系统的并发量大幅下降,使用的时候要绝对慎重。 2.Repeatable read(可重复读) 一个事务一旦开始,事务过程中所读取的所有数据不允许被其他事务修改。 一
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