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  • 配合Driver实现读取压力分配。优势:1.MapReduce:解决数据分析场景需求,用户可以自己写查询语句或脚本,将请求都分发到 DDS 上完成2.性能扩展能力强:应对业务增长快,数据量大的内容管理系统,具备较好的扩展能力 云数据库 RDS for MySQL 云数据库 RDS for
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    为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题,现引入单独的索引缓存服务器,将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理,Spark应用通过RPC方式获取需要的索引数据。这样,释放了大量的业务侧的内存,使得业务不会受集群规模影响而性能或者功能出现问题。
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  • 命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。 MySQL对朴素LRU算法的改进 由于朴素的LRU算法会存在缓存污染问题,若直接读取到的页放入到LRU的首部,那么某些SQL操作可能会使缓冲池中的页被刷新出,从而影响缓冲池的效率。常见的这类操作为索引或数据的扫描操作。这类操作需要访问表中的
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    云知识 MySQL MySQL 时间:2020-11-05 10:38:56 MySQL是一种关系型数据库管理系统,它将数据保存在不同的表中,而不是放在一个大仓库内,增加了访问速度并提高了灵活性。MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件分为
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    其他两种事务隔离等级为: 3.Read Committed(已提交读) 一个事务能读取到其他事务提交过(Committed)的数据。 一个事务在处理过程中如果重复读取某一个数据,而且这个数据恰好被其他事务修改并提交了,那么当前重复读取数据的事务就会出现同一个数据前后不同的情况。 在这个隔离级别会发生“不可重复读”的场景。
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    提供最新数据。 5、支持并发读写,基于snapshot的隔离机制实现写入时可读取。 6、支持原地转表,将存量的历史表转换为Hudi数据集。 Hudi关键技术和优势 1、可插拔索引机制:Hudi提供多种索引机制,可以快速完成对海量数据的更新和删除操作。 2、良好的生态支持:Hudi
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