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决的问题。这种情况使用云原生GIS,对服务按 照数据源类型、服务类型、访问频率等进行分类调度到不同的节点, 就可以化解上述问题。 2)数据种类多,体积大 数据种类多,发布出来的服务数量也会很多,造成的问题跟上述第一个场景一样。 数据的体积比较大的情况下,查询、分析、加载等过程都会来自:云商店,基于市场态势的不可预期需要与环境高速互动。 互联网、5G 等造成了信息量的爆炸式增长, 区块链 让数据在网络上安全交互,计算资源化成为公共服务,任何企业都可利用预测分析、机器学习、数据挖掘等服务,在多重技术合力作用下,技术更迭越来越快。 现在改变行业格局,甚至打碎原来产业链的很可能来自:云商店
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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 更多精彩课程来自:百科