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，支持的规格如下： 规格名称 vCPUS/内存 并发注册TPS 建议连接数 cse.nacos.c1.large.2 2vCPUs/4GiB 3000 1500 cse.nacos.c1.xlarge.2 4vCPUs/8GiB 6000 3000 微服务引擎CSE 服务Nacos专享版管理命名空间来自：专题
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级。 免费高斯数据库 免费高斯数据库 七大关键技术，承载金融级核心系统 七大关键技术，承载金融级核心系统 第一是分布式执行框架 业务应用下发SQL给Coordinator，SQL可以包含对数据的增（insert）、删（delete/drop）、改（update）、查（select来自：专题![]()
查询指定云服务器的元数据信息。 GET https://{endpoint}/v2.1/9c53a566cb3443ab910cf0daebca90c4/servers/998af54b-5762-4041-abc1-f98a2c27b3a2/metadata 响应示例 { "metadata": {来自：百科![]()
担心后面的人可能误操作删改自己的数据，有什么办法确保已填写数据不被改动？ 用石墨文档「锁定单元格」功能，把自己填写的单元格区域设置为「仅查看」或「禁止查看」，这样没有获得权限的人无法编辑该区域，保证了单元格区域数据的绝对安全。 锁定单元格权限 数据不被误删改 02 机密文件泄露 场景来自：云商店![]()
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流水线服务具有以下特性： 流水线任务的可视化增删改查。 基于帐号-角色-流水线操作的权限控制。 支持构建、代码检查、子流水线、仓库管理、部署、扩展类型、流水线控制（延时执行、人工审核）、接口测试等多种任务类型纳管调度。 支持自定义增删改查流水线阶段。 支持流水线阶段中纳管任务的串/并行执行配置。来自：专题![]()
日志(Redo) 2. 只读实例 处理只读请求； 快速升主； 快速增/删。 3. 数据分区 数据页以 slice 组织，分布在各个slice 服务； Slice 冗余保存； 日志按 slice 分发。 4. Slice 服务 单数据库可以分配多个 Slice，访问隔离； 存储和处理日志记录；来自：百科![]()
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据的迁移可并行。 业务验证 业务切换后建议验证内容包含以下： 业务应用与分布式缓存服务D CS 缓存实例的连通。 通过业务操作对缓存数据的增删改查。 如果条件满足，进行压测，确认性能满足业务峰值压力。 回退 当遇到演练中没有及时发现的问题，导致数据迁移后无法供业务使用，且短期无法解决，则涉及到业务回退。来自：专题![]()
优势。 以数据为中心建构应用是华为云Astro的“宗旨”。通过数据引擎，华为云Astro连接多类型数据库，提供数据自动服务。客户不必关注资源和数据库，便可操作数据的CRUD（增删改查）。除基本的数据访问功能外，华为云Astro将数据的权限控制及加密存储敏感数据功能嵌入数据引擎，客户持元数据配置便可实施诸多业务。来自：专题![]()
MySQL)的架构和特点 时间：2021-06-16 16:46:27 数据库 GaussDB(for MySQL)云数据库概览如下： 1. 主节点 处理所有的写 写 WAL 日志(Redo) 2. 只读实例 处理只读请求； 快速升主； 快速增/删。 3. 数据分区 数据页以 slice 组织，分布在各个slice来自：百科![]()
安世亚太是国内领先的工业互联网供应商，专注于仿真和增材制造领域。他们建设了基于工业知识生态的先进设计与增材智造工业互联网平台，并重点运营仿真云平台和增材制造云平台，以及工业APP。他们的目标是打造工业知识生态和仿真云生态，将CAX相关工具软件、知识、经验、计算硬件，以及增材制造相关的软件、设备和材料等来自：专题![]()
限，不能删除，不能修改权限，超级管理员本身可以修改自己的姓名、电话号码及邮箱，后文再详细描述。 b. 编辑 每一个用户都可以修改自己的姓名、手机号码、邮箱地址、工号。但职位、部门、负责区域等信息以及删除用户等操作，只能由相应权限的用户才能完成。超级管理员可以删除用户 c. 查看权限来自：云商店![]()
高的情况下使用。 2. 应用逻辑 在应用实现过程中，在同一事务中对所有涉及的表进行增、删、改操作。 风险较大，容易遗漏，特别是在需求变化时，不易于维护。 3. 触发器 实时处理性高。 但对于数据库压力较大，尤其是高并发环境，触发器数量需要严格控制。 文中课程 更多精彩课程、实验、来自：百科![]()
支持配置的版本管理，可以回退至历史版本。 订阅者查询 支持查询服务的订阅者，帮助用户更好地维护管理服务的订阅关系。 命名空间管理 支持命名空间的增删改查，用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下，可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。命名空间的常用场景之一是不同环境的来自：百科![]()
优化甚至可能会牺牲掉一些标准数据库的事务或者数据增删改的功能或者性能。因此， 数据仓库 和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。各司其职，互不干扰。简单一句话可以把它理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。来自：百科
