GeminiDB Cassandra 接口

 

GeminiDB Cassandra接口是一款基于华为自研的计算存储分离架构的分布式数据库,兼容Cassandra生态的云原生NoSQL数据库,支持类SQL语法CQL

 
 

    gaussdb for Cassandra点赞 内容精选 换一换
  • GaussDB数据库常用语句_GaussDB数据库_高斯数据库常用语句

    协调节数量扩容 a、单击“协调节数量”后的“添加”。 b、选择新增的协调节数量以及可用区。 若创建实例时指定的可用区为1个,协调节横向扩容需选择同一可用区。 c、单击“下一步”,进入“规格确认”界面。 d、确认无误后,单击“提交”进行协调节扩容。 GaussDB 数据库常用语句

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  • GaussDB入门_华为GaussDB_开源高斯数据库

    例DN默认只有一个主节,其余节为备节。当主节发生故障时,备节会自动升级为主节,保证实例的可用性。 GaussDB入门相关文档 GaussDB入门-查看任务 您可以通过“任务中心”查看用户在控制台上提交的任务的执行进度和状态。GaussDB支持查看和管理以下任务:创建G

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  • 什么是关系型数据库?

    Server具有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理和经济实用等特。 拥有高可用架构、数据安全保障和故障秒级恢复功能,提供了灵活的备份方案。 当前RDS for SQL Server支持版本请参见数据库引擎和版本。 云数据库GaussDB GaussDB是华为公司自主研发的关系型数据库管理系统。是同

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    云数据库GaussDB数据库索引 云数据库GaussDB数据库索引 云数据库GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+节的扩展能力,PB级海量存储。索引使用约束和设计规范是什么?如何创建和管理索引?

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  • GaussDB TP_GaussDB和MySQL区别_高斯数据库TP_华为云

    OLAP的查询跟OLTP查询具体有那些不一样? OLTP查询一般仅涉及单表,查为主,返回的是记录本身或该记录的多个列。即使是范围查询,基本上也会通过limit来限制返回的记录数。 而OLAP则不同,表中单条记录本身并不是查询所关心的,比较典型的特包括有聚合类算子、涉及多表Join。这些操作都非常耗计

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    鲲鹏2路服务器; 分布式强一致:32节1200万tpmC。 2. 高可用 双活和两地三中心高可用 集群内HA,数据不丢失,业务秒级中断; 同城跨AZ容灾,数据不丢失,分钟级恢复; 两地三中心部署。 3. 高扩展 容量和性能按需水平扩展 256节扩展能力,卓越线性比; 在线扩容。 4.

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    小时为单位整计费,不足一小时按一小时计费。 收起 展开 使用客户端连接实例 收起 展开 GaussDB提供使用内网、公网和 数据管理服务 (Data Admin Service,简称 DAS )的连接方式。 DAS连接 通过华为云 数据管理 服务(Data Admin Service,简称

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  • GaussDB(DWS)是什么

    华为云学院 华为数据库产品GaussDB介绍 HCIA-GaussDB系列课程。本课程重介绍华为GaussDB(for MySQL)云数据库的特性和应用场景,并介绍部分应用案例。

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    之间物理隔离。GaussDB支持将实例的节分别部署在多个可用区,以此来实现AZ级高可用。 故障转移 GaussDB是一个多节的实例,主备版实例默认只有1个主节,分布式版实例DN默认只有一个主节,其余节为备节。当主节发生故障时,备节会自动升级为主节,保证实例的可用性。

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  • GaussDB工具_GaussDB入门_高斯数据库工具_华为云

    方式、浮数精度表示、timezone显示。 如果实际期望和这些配置不符,建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。 【建议】通过JDBC连接数据库时,应该保证下面三个时区设置一致: JDBC客户端所在主机的时区。 GaussDB集群所在主机的时区。 GaussDB集群配置过程中时区。

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    MySQL数据库的特 GaussDB产品详情 华为云数据库GaussDB产品文档 公有云 华为云数据库GaussDB产品文档 华为云Stack GaussDB技术彩页 了解更多 培训赋能 在线学习 开发者认证 职业认证 01 课程学习 GaussDB实战训练营 第1章 GaussDB产品介绍

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  • GaussDB(for MySQL)并行查询_GaussDB(for MySQL)内核_GaussDB(for MySQL)并行执行_PQ

    ,查询处理需要将原始数据从存储节全部传输到计算节。通过NDP设计,查询中的I/O密集型和CPU密集型的大部分工作被下推到存储节完成,仅将所需列及筛选后的行或聚合后的结果值回传给计算节,使网络流量大幅减少。同时跨存储节并行处理,使计算节CPU使用率下降,提升了查询效率性能。

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