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华为云计算 云知识 不同数据类型差异有哪些 不同数据类型差异有哪些 时间：2021-07-01 23:54:22 数据库 云数据库 mysql 云数据库 GaussDB (for MySQL) 1.整型 GaussDB(DWS)除过常用的数值类型、字符类型、二进制类型、日期类型、布尔来自：百科
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RDS for MySQL当实例存储空间达到阈值时，我们可以设置存储空间自动扩容来应对，保证业务持续平稳运行。 管理控制台 帮助文档 云数据库RDS for MySQL存储空间自动扩容 操作场景 RDS for MySQL云盘实例支持存储空间自动扩容，在实例存储空间达到阈值时，会触发自动扩容。来自：专题而GaussDB(for MySQL)数据库多维扩展，海量存储，满足企业高速发展需求： 1. 计算节点双向扩展 基于云虚拟化，单节点可规格变更；支持1写15读，扩展比0.9。 2. 存储池化 最大支持128TB存储容量；计算节点扩容不会带来存储成本上升；存储按需计费， 扩容不中断业务。来自：百科
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华为云计算 云知识 学习Python编程需要什么基础：数据类型 学习Python编程需要什么基础：数据类型 时间：2021-03-25 19:55:10 Python支持的标准数据类型主要有如下几种： 数字：如整型（123）、布尔型（True/False）、浮点型（1.23） 字符串（String）：如来自：百科![]()
ussDB存储过程。 价格计算器 云数据库GaussDB 存储过程 商业规则和业务逻辑可以通过程序存储在GaussDB中，这个程序就是存储过程。 存储过程是SQL、PL/SQL、Java语句的组合。存储过程使执行商业规则的代码可以从应用程序中移动到数据库。从而，代码存储一次能够被多个程序使用。来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 MySQL与PostgreSQL的对比 MySQL与PostgreSQL的对比 时间：2020-07-28 16:34:35 关系型数据库 MySQL声称自己是最流行的开源数据库。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL，如WordP来自：百科![]()
集有关数据库的信息。 如何规划GaussDB的存储模型 GaussDB支持行列混合存储。行、列存储模型各有优劣，建议根据实际情况选择。行存储是指将表按行存储到硬盘分区上，列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。默认情况下，创建的表为行存储。 GaussDB下载 开发设计原则 GaussDB开发设计建议来自：专题![]()
华为云计算 云知识 系统函数的分类有哪些 系统函数的分类有哪些 时间：2021-07-01 23:27:28 数据库 mysql 云数据库GaussDB(for MySQL) 系统函数是对一些业务逻辑的封装，以完成特定的功能。系统函数可以有参数，也可以没有参数。系统函数执行完成后会返回执行结果。来自：百科![]()
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的双重加权下，精准识别敏感数据和文件，覆盖结构化（RDS）和非结构化（ OBS ）两种数据类型，实现云上全场景覆盖。 文件类型：支持近200种非结构化文件。 2 、数据类型：支持数十种个人隐私数据类型，包含中英文。 3、图片类型：支持识别（png、jpeg、x-portable-pi来自：专题![]()
华为云计算 云知识 常见操作符类型有哪些 常见操作符类型有哪些 时间：2021-07-01 23:42:58 数据库 mysql 云数据库GaussDB(for MySQL) 操作符可对一个或多个操作数进行处理，位置上可能处于操作数之前、之后，或两个操作数之间。 常见操作符类型（从使用场景划分）来自：百科![]()
科研项目信息系统：PostgreSQL支持更复杂的数据类型，并且能够自定义数据类型。可将不常用的数据转存到OBS云存储，节省存储成本和主机空间。 金融保险系统：PostgreSQL使用多版本并发控制（MVCC），保证数据一致性，主备实例数据同步复制实现数据双保险，确保数据不丢失，并且配合OBS实现存储空间扩展，将冷来自：百科![]()
科研项目信息系统 华为云RDS for PostgreSQL 12 支持更复杂的数据类型，能够存储精确的数据，基于VPN进行数据私密保护，并且能够自定义数据类型。还可将不常用的数据转存到OBS云存储，节省存储成本和主机空间。 金融保险系统 华为云RDS for PostgreSQL 12来自：百科![]()
华为云计算 云知识 SQL语句分哪几种类别 SQL语句分哪几种类别 时间：2021-07-01 22:42:15 数据库 mysql 云数据库GaussDB(for MySQL) SQL语句主要分为：DDL (Data Definition Language) 数据定义语言、DML (Data来自：百科![]()
数据管理 技术的面临的新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据来自：百科
