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来自：专题000000。最大值：公元294277年，294277-01-09AD 00:00:00.000000。 8字节 SMALLDATETIME 日期和时间，不带时区。 精确到分钟，秒位大于等于30秒进一位。 最小值：公元前4713年，4713-11-24BC 00:00:00.000000。最大值：公元294277年，294277-01-09AD来自：专题
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inlog同步到备节点、只读节点全部完成，并且备份到 OBS 成功以后才会执行清理。 如果选择的保留时长大于0，例如设置1天，那么在Binlog同步及备份成功后，本地Binlog日志将会继续保留1天，到期后自动删除。 云数据库RDS for MySQL备份常见问题 云数据库RDS for来自：专题![]()
库崩溃时的复制状态。 根据主库崩溃状态自行恢复服务 华为云数据库MySQL半同步复制状态下绝大多数情况是同步复制状态，极少数情况下（如执行大事务时）会转换到异步复制状态，然后自动转换回同步复制状态。而现在华为云数据库半同步复制凭借高可靠特性能够精准判断主库崩溃时的复制状态，并根据来自：百科![]()
实例 2、优化慢查询。 云数据库相关文章推荐 华为云数据库内核专家为您揭秘：TaurusDB并行查询有多快？ 性能提升100倍！TaurusDB近数据处理(NDP)解锁查询新姿势 当MySQL执行XA事务时遭遇崩溃，且看华为云如何保障数据一致性 如何从头到脚彻底解决一个MySQL来自：专题![]()
的情况下，可能导致数据丢失。 “sync_binlog;”: 云数据库默认值：“1;”。 作用：该参数控制MySQL服务器将二进制日志同步到磁盘的频率。设置为默认值“1;”，表示MySQL每次事务提交，binlog同步写入磁盘，是最安全的设置；设置为“0;”时，表示MySQL不控来自：百科![]()
华为云软件开发生产线（CodeArts）1月新功能特性 华为云 FunctionGraph 函数工作流 ：打破 AIGC 部署困局，释放企业无限潜能 批量迁移GitLab内网仓库到代码托管CodeArts Repo来自：百科![]()
支持按备份集和指定时间点的恢复。在大多数场景下，用户可以将732天内任意一个时间点的数据恢复到云数据库RDS新实例或已有实例上，数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 云数据库 RDS for MySQL 云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性来自：百科![]()
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器数据同步的相关问题。 解决方案 在游戏开合服方面，使用分布式缓存服务（DCS）的Redis缓存可以应用到以下场景： 跨服数据同步 游戏合服后，需要将多个游戏服务器的数据进行同步，以保证游戏数据的一致性。可以使用Redis的消息队列pub/sub机制，将数据变更消息发布到Redi来自：百科![]()
将库表数据恢复到指定时间点 RDS for PostgreSQL 通过备份文件恢复RDS for PostgreSQL实例数据 将数据库实例恢复到指定时间点 RDS for SQL Server 通过备份文件恢复RDS for SQL Server实例数据 将数据库实例恢复到指定时间点来自：专题![]()
请求发往只读实例。 云数据库 RDS for PostgreSQL只读实例为单个节点的架构（没有备节点），采用PostgreSQL的原生复制功能将主实例的更改同步到所有只读实例，而且云数据库 RDS for PostgreSQL主实例和只读实例之间的数据同步不受网络延时的影响。只来自：专题![]()
全新推出「桌面云同步」功能，一定能帮到你。 01 「重磅」功能登场！ 桌面的文件，实现智能同步 「桌面云同步」功能的作用是：帮你把电脑桌面上的文件智能同步到 WPS 网盘。 举个例子：在工作电脑的桌面中，进行文件编辑/ 新增文件/ 整理文件时，网盘上的备份都会同步更新，始终保持最新的状态，反之亦然。来自：云商店![]()
中间件全球数据实时同步利器，华为云EventGrid 事件流重磅发布 中间件全球数据实时同步利器，华为云EventGrid 事件流重磅发布 时间：2024-11-28 17:41:58 【摘要】 华为云EventGrid 事件流（简称EG）作为易用、稳定、高效的数据同步管道连接不同的来自：百科![]()
全量为一次性迁移，如果您只进行全量迁移时，建议停止对源数据库的操作，否则迁移过程中源数据库产生的新数据不会同步到目标数据库。 · 全量+增量 增量可以在全量迁移完成的基础上实现数据的持续同步。 您可以选择全量+增量的迁移模式，实现迁移过程中源业务和数据库继续对外提供访问。 d）在“源库及来自：百科![]()
ussDB性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。来自：专题
