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Influx 接口提供的时序洞察功能，通过 GeminiDB Influx 接口 自研的可视化时序分析平台对InfluxDB数据进行洞察和分析。 GaussDB免费 数据库实例能够保存多长时间的备份？ GeminiDB Cassandra 接口的自动备份有效期根据用户设置的备份天数而定。手动来自：专题
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来自：百科索引是针对表而建立的，它是由数据页面以外的索引页面组成的，每个索引页面中的行都会含有逻辑指针，以便加速检索物理数据。 在数据库关系图中，可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。 索引的作用 （1）快速取数据；来自：专题
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路由是字符串(info)当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息; 根据业务功能定义路由字符串 从系统的代码逻辑中获取对应的功能字符串,将消息任务扔到对应的队列中业务场景:error通知;EXCEPTI来自：百科![]()
选择“桶授权”页签，在对应桶的所在行单击“授权”。 3.若原始文件和转码文件存储的不同的桶中，需要分别对两处桶进行授权。 收起 展开 创建转码模板 收起 展开 可以使用系统预制的模板 步骤 媒体处理 服务中预置了大量的一进一出和一进多出模板，由于系统模板预置了常见的清晰度、对应的码率、分辨率等参来自：专题![]()
云知识 为各行各业量身定做的特色OA应用来了-中 为各行各业量身定做的特色OA应用来了-中 时间：2022-12-12 15:32:03 协同办公 数字化办公 移动OA办公 智慧办公 企业办公 泛微OA 借助7大引擎可以为各个行业组织搭建符合业务需求的个性化应用场景，以智能化、平来自：云商店![]()
业业务的稳定持续。 主备模式是现今RDS for MySQL最为流行的部署形态，通常采用半同步复制。华为 云数据库 MySQL半同步复制凭借高可靠特性能够精准判断主库崩溃时的复制状态，并根据主库崩溃时的复制状态自行准确恢复服务，很好地保障了数据的高可靠性。 精准判断主库崩溃时的复制状态来自：百科![]()
功能介绍 设置云服务器指定key的元数据。 如果元数据中没有待更新字段，则自动添加该字段。 如果元数据中已存在待更新字段，则直接更新字段值。 接口约束 云服务器状态（云服务器的OS-EXT-STS:vm_state属性）必须是active，stopped，paused或者suspended。来自：百科![]()
Workbench是可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows和Linux系统。MySQL Workbench能为数据库开发人员提供友好的图形化界面，简化数据库开发及应用开发任务，能显著提高构建程序的效率。 MySQL提供了基于Windows平台的MySQL Workbench图形界面客户端。来自：百科![]()
认证并达到加密传输的目的。 存储加密 云数据库RDS服务支持对存储到数据库中的 数据加密 后存储。 数据删除 删除云数据库RDS实例时，存储在数据库实例中的数据都会被删除。安全删除不仅包括数据库实例所挂载的磁盘，也包括自动备份数据的存储空间。删除的实例可以通过保留的手动备份恢复实例数来自：专题![]()
log的话，复制延迟的值为NULL。 主机与备机的同步延迟是无法利用公式来计算的，它会受到以下因素的影响： 网络通信状况。 主机的事务压力，即主机每秒执行的事务量。 主机执行的事务大小，即一个事务要执行多久。 备机和只读实例的机器负载状况。 如果主机在某个时间段压力非常大，每秒执行的事务量非来自：专题![]()
不提前掌握一些提高工作效率的干货，你面对的可能就是领导的质疑、同事的议论，甚至突如其来被“离开”的消息。 02 太多人对文档有误解 功能单一，用处不大 文档作为WPS办公系列中高频使用的工具， 它可比我们想象中的强大很多： 文档秒变演示，分好段的文档，插入演示中，自动排版，不用浪费时间复制粘贴；来自：云商店![]()
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大型企业客户需要将业务同时部署在不同地域的云机房中，并能自动弹性扩容和缩容，以节约成本。 业务上云、数据库托管 对于金融、安全等行业用户，业务数据的敏感性要求将数据业务保留在本地的IDC中而将一般业务部署在云上，并需要进行统一管理。 开发与部署分离 出于IP安全的考虑，用户希望将生产环境部署来自：百科![]()
升级主实例小版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的小版本，升级完成会重启实例，请您选择合适的时间升级（不支持单独升级只读实例的小版本）。 5.升级内核小版本时，如果RDS实例为DRS任务的源端，DRS可能会拉取不到RDS实例的日志；如果RDS实例为DRS任务的目标端，DRS可能会写不进目标库。来自：专题![]()
一些被淘汰出去的数据我们还会在历史记录里面保留一段时间其对应的引用计数，下次该数据再次被加入缓存时，可以“投胎转世”，可以在上次的引用计数基础上开始计数。这样可以更精确的反应数据被访问的频率。 LFU的缓存命中率较高，但是在“老化”的过程中需要对链表加锁，这样会阻塞其他地方的访问。 改进的LRU算法来自：百科
