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- 数据库并发量 内容精选 换一换
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IoT 物联网应用，规模和可靠性至关重要。 云数据库提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应时间来支持大量的连接。因此非常适合要求苛刻的物联网应用 优势 兼容MySQL 兼容MySQL，应用无需改造 高并发高性能 高并发性能提升明显，满足苛刻性能要求 支持大量连接 大量连接下，更快速的响应时间来自：专题GaussDB 部署形态 GaussDB部署形态：实例类型 1、“分布式版”：分布式形态能够支撑较大的数据量，且提供了横向扩展的能力，可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。 2、“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。来自：专题
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政企OA/办公 金融核心交易 金融核心交易 适用于各类银行核心交易系统分布式改造，数据库的原生分布式能力可以极大的降低改造和迁移工作量。两地三中心等极致高可用能力，可以为核心业务保驾护航。 优势 大容量高扩展：支持TB~PB级单库容量和在线扩容，避免分库分表，降低应用开发难度 金融级来自：专题可以选择离线迁移。 使用Redis-shake工具在线全量迁移其他云厂商Redis Redis-shake是一款开源的Redis迁移工具，在Rump模式下，Redis-shake可以以scan的方式从源端Redis获取全量数据，写入到目的端，实现数据迁移。这种迁移方式不依赖于SY来自：专题
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为什么要选择分布式缓存？ 时间：2023-04-20 10:13:18 分布式缓存服务入口>> 随着互联网技术的快速发展，数据量的不断增加，单机缓存已经难以满足大规模并发访问的需求。这时候，分布式缓存就成为了一个非常方便和有效的解决方案。本文将从以下几个方面来介绍为什么要选择分布式缓存：来自：百科![]()
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具体有以下几点： 1、整体数据的结构化 数据结构是面向整个组织的，而不是针对某一个应用的。记录的结构和记录之间的联系由数据库管理系统维护，从而减轻了程序员的工作量。 2、数据的共享性高，冗余度低且易扩充。 数据共享度高：数据共享可以被多个应用共享，可以减少数据冗余，节约存储空间，来自：百科![]()
时间：2021-07-01 10:28:59 数据库 数据系统 云数据库 OLTP是传统关系数据库的主要应用 面向基本的，日常的事务处理，例如银行储蓄业务的存取交易，转账交易等。 特点 大吞吐量：大量的短在线事务（插入、更新、删除），非常快速的查询处理。 高并发，（准）实时响应。 典型的OLTP场景来自：百科![]()
相同引擎数据库之间数据导入导出，称之为同构型数据库之间数据导入导出。不同引擎数据库之间数据导入导出，称之为异构型数据库之间数据导入导出。 mysql云数据库必读文档 什么是云数据库RDS 云数据库RDS是一种基于 云计算平台 的稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。云数据库RDS支持以下引擎：MySQL，PostgreSQL，SQL来自：专题![]()
费者云数据库分布式云化改造，管理6PB数据量，单集群200+节点，有效解决大集群、大数据量下的性能稳定、数据一致性、可用性等问题，资源和运维成本优化30%。 GaussDB优质文章锦集 产品动态 技术创新+开放共赢 华为云GaussDB加速企业数字化转型 华为云云原生数据库Gau来自：专题![]()
GaussDB(DWS)支持使用gs_dump工具导出某个数据库级的内容，包含数据库的数据和所有对象定义。可根据需要自定义导出如下信息： · 导出数据库全量信息，包含数据和所有对象定义。 · 使用导出的全量信息可以创建一个与当前库相同的数据库，且库中数据也与当前库相同。 · 仅导出所有对象定义，包括：库定义来自：专题![]()
sDB。通过全量+增量同步，实现源数据库Oracle和目标数据库GaussDB的数据长期同步。 总体性能调优思路 GaussDB的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，通过系统资源、吞吐量、负载等因素来帮助定位和分析性能问题，使系统性能达到可接受的范围。来自：专题![]()
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等方式简单快速地进行查询，适用于实时 日志分析 、安全诊断与分析、运营与客服系统等，例如云服务的访问量、点击量等，通过日志分析，可以输出详细的运营数据。 合理优化业务性能 网站服务（数据库、网络等）的性能和服务质量是衡量用户满意度的关键指标，通过用户的拥塞记录日志分析发现站点的性能瓶来自：专题![]()
存储摘要索引：加快数据查询中过滤无关数据。 分钟级弹性扩缩容 在时序数据库的运行过程中，随着业务量的增加，常常需要对数据库进行在线扩容，以满足业务的要求。传统数据库中的数据存储在本地，扩容后往往需要迁移数据。当数据量达到一定规模时，数据迁移所耗费的时间往往按天计算，给运维带来了很大的困难。来自：专题![]()
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