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是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障的假设进行设计的,是基于 任何单台计算机都无足够能力处理海量数据的假设进行设计的,因此 TDengine 从研 发的第一天起,就是按照分布式高可靠架构进行设计的,是完全去中心化的 TDengine的免费时序数据库如何保证高效性 TDengine 对每个数据采集点单独建表来自:专题容纳更多的行,进而减少磁盘IO,更有效的利用缓存。 · 经常一起使用的列尽量放到一个表中,避免过多的关联操作。 · 禁止在表中建立预留字段,否则修改列的类型会导致锁表,修改一个字段类型的成本要高于增加一个字段。 · 禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。 云数据库免费精选推荐来自:专题
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可以在业务运行时产生一份时间水平一致的快照数据,具有业务数据分析价值,过程中的数据变化不会体现在导出数据中。 说明:全量阶段使用快照模式导出能够有效提升全量+增量场景下的数据同步效率,但PostgreSQL的快照机制会使导出期间数据库的历史数据不能被回收,可能有空间膨胀的现象。建议在全量或增量数据量大且源库磁盘空间充足的情况下使用该方式。来自:百科应用视角的拓扑地图,用于展示业务流任务中应用之间的连接关系,方便用户从应用维度查看应用之间的关系、业务中数据之间存在的关系。 > 基于对象的拓扑 对象视角的拓扑地图,用于展示业务流任务中对象节点之间的连接关系,用户可以从对象维度查看数据之间的关系,如开放的API、开放的数据源等。对象拓扑将中间的处理过程进行排除,从对象角度反映业务关系。来自:百科
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DDS 提供二级索引功能满足动态查询的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架进行多维度的数据分析。 优势: 写性能:文档数据库的高性能写入,基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求。 高性能和扩展性:对高QPS应用有很好的支持,同时分片架构可以快速进行水平扩展,灵活应对应用变化。来自:百科
用户可以使用标准的数据库应用程序接口(如ODBC和JDBC),开发基于 GaussDB 的应用程序。 须知: 1、分布式场景下:客户端工具通过连接CN访问数据库。因此连接前,需获取CN所在服务器的IP地址及CN的端口号信息。客户端工具可以通过连接任何一个CN访问数据库。正常业务使用禁止直接连接DN访问数据库。来自:专题
应用升级、更新维护工作量大,对于大型系统不可接受。 而 DDM 实现的数据分片,能做到应用0改动: 1. 大表分片:支持按Hash等算法实现自动分片; 2. 自动路由:根据分片规则,将SQL路由至真正的数据源; 3. 连接复用:通过MySQL实例的连接池复用,大幅提升数据库并发访问能力。 文中课程 更多精彩课来自:百科