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向扩展的能力,可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。 “主备版”:适用于数据量较小,且长期来看数据不会大幅度增长,但是对数据的可靠性,以及业务的可用性有一定诉求的场景。 部署形态 独立部署:将数据库组件部署在不同节点上。适用于可靠性、稳定性要求较高,实例规模较大的场景。
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程和函数可以简化应用开发人员的很多工作,减少数据在数据库和应用服务器之间的传输,提高数据处理的效率。 存储过程和函数的区别 • 函数必须有返回值,而存储过程没有 • 存储过程的参数可以使用IN, OUT, INOUT 类型;而函数的参数只能是IN类型的 创建存储过程和函数请参见官方文档。
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Impala是什么
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-9
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数据仓库服务架构
P大规模并行处理引擎,由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中,业务数据被分散存储在多个节点上,数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行,并行地完成大规模的数据处理工作,实现对数据处理的快速响应。 图1产品架构 应用层 数据加载工具
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MySQL Workbench的基本功能
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MySQL Workbench的查询结果窗口功能
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MySQL Workbench的SQL编辑窗口功能
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MySQL数据库的应用场景