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GaussDB (DWS)支持行列混合存储，可以同时为用户提供更优的数据压缩比（列存）、更好的索引性能（列存）、更好的点更新和点查询（行存）性能。 3. 数据加载快 GaussDB(DWS)提供了GDS极速并行大规模数据加载工具。 4. 列存下的数据压缩 对于非活跃的早期数据可以通过压缩来减少空间占用，降低采购和运维成本。来自：百科。 如何不中断业务并且平滑的实现数据迁移。 迁移原理 本次实践使用全量+增量同步功能，原理如下： 全量同步阶段，先进行结构迁移，例如表、主键、唯一键的迁移。 结构迁移完成后，启动增量数据抽取，以确保全量数据同步期间的增量数据完整的抽取到DRS实例。 启动全量迁移任务。 全量迁移完来自：专题
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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 文本到图形图像，音频视频等多媒体数据 流数据、队列数据 3、数据处理时效性要求 传感、网络和通信技术发展对于数据快速流入和处理，实时性方面提出了更高要求。来自：百科![]()
是SSL连接。 如果是采用SSL连接，是否开启SSL。 非SSL连接和SSL连接的具体步骤请参见连接实例内容。 ----结束 云数据库RDS for MySQL实例内能运行多少个数据库？ 云数据库RDS for MySQL服务没有强制限制在一个RDS实例内能运行多少个数据库，这取决于数据库引擎自身设置。来自：专题![]()
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则。 设置E CS 安全组规则：安全组默认规则为出方向上数据报文全部放行，此时，无需对ECS配置安全组规则。当在ECS所在安全组为非默认安全组且出方向规则非全放通时，需要为ECS所在安全组配置相应的出方向规则。 通过弹性公网IP访问TaurusDB实例时，需要为TaurusDB所在安全组配置相应的入方向规则。来自：专题![]()
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集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先定义schema，行与行之间不需要严格的列定义。 支持任意更新 支持行的任意更新，无性能损耗。而且利用HBas来自：百科![]()
单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 云日志 服务提供实时日志采集功来自：专题![]()
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MySQL)数据库中，初始化数据库时会初始化这些权限表。GaussDB(for MySQL)系统数据库包括几个权限表，这些权限表包含有关用户帐户及其所拥有权限的信息。这些权限表包含授权信息： user：用户帐户，静态全局权限和其他非权限列。 global_grants：动态全局权限。 db：数据库级权限。来自：百科![]()
TaurusDB对比同类其他产品性能占优 性能提升 TaurusDB华为云对比同类其他产品，在同等规格，大并发场景下性能高30% 延迟降低 跨AZ部署时，TaurusDB非主可用区的应用读业务请求可就近访问，访问延迟低 查询加速 TaurusDB结合算子下推+并行查询，最大提升资源利用率，提高复杂查询速度10倍+来自：专题![]()
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ZE TABLE来释放空间）；如果实例非只读状态，则可以直接执行删除操作；如果没有可删除的历史数据，需要进行磁盘扩容。 2、如果是RDS for MySQL binlog日志文件占用过多，可以联系技术人员清除本地的RDS for MySQL binlog日志，来释放磁盘空间。 3来自：专题
