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来自：百科可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。主备版适用于数据量较小，且长期来看数据不会大幅度增长，但是对数据的可靠性，以及业务的可用性有一定诉求的场景。 实例规格 数据库实例各种规格（vCPU个数、内存（GB））请参考数据库实例规格。 CN Coordinator Node，来自：专题
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数据管理 技术的面临的新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据来自：百科![]()
2，而不是2.5。 用户可以根据聚合的规律和特点，选择使用云监控服务的方式、以满足自己的业务需求。 云监控服务支持的聚合方法有哪些？ 云监控服务支持的聚合方法有以下五种： 平均值 聚合周期内指标数据的平均值。 最大值 聚合周期内指标数据的最大值。 最小值 聚合周期内指标数据的最小值。来自：专题![]()
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杂性；RDBMS产品和编程语言之间数据类型的不协调。 大多数现代RDBMS产品已经在商业和金融领域成熟使用，并且这些领域不需要非常高和复杂的数据模型。尽管这些产品或多或少地克服了上述一些缺点，但是从理论上讲，关系数据模型并不直接支持复杂的数据类型。这是由于第一个范式的要求，所有数来自：百科![]()
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