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云数据库Clickhouse_相关内容
- 资源规划操作系统Windows 2016-系统盘通用型SSD 40GiB- 数据库资源规划 表 数据库资源规划 资源类型配置项配置明细说明RDSRDS实例名rds-test自定义,易理解可识别数据库版本MySQL 5.7本示例中为单机。实际使用时,为提升业务可靠性,推荐选择主备RDS实例。实例类型单机-存储类型SSD-可用区可用区1本示例中未单机,实际业务场景推荐选择主备RDS实例,此时建议将两个实例创建在不同的可用区,提升业务可靠性。规格2 vCPUs | 4 GB-
- 服务管理概述重启时长 服务名称 重启时长 启动时长 附加说明 ClickHouse 4min ClickHouseServer:2minClickHouseBalancer:2min - HDFS 10min+x NameNode:4min+xDataNode:2minJournalNode:2minZkfc:2min x为NameNode元数据加载时长,每千万文件大约耗时2分钟,例如5000万文件x为10min。由于受DataNode数据块上报影响启动时间有一定浮动。
- 模式管理本页主要介绍天翼云TeleDB数据库模式管理。 模式本质上是一个名字空间,Oracle里一般叫用户,SQL Server中叫框架,MySQL 中叫数据库,模式里面包含表、数据类型、函数以及操作符,对象名称可以与在其他模式中存在的对象重名,访问某个模式中的对象时可以使用模式名.对象名。
- 转换函数本页介绍天翼云TeleDB数据库Oracle语法中的转换函数。 to_clob转换字符为clob类型。teledb=# select to_clob('teledb') from dual; to_clob --------- teledb (1 row) teledb=# ROWIDTOCHAR转换rowid值为varchar2类型。
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- 通过读写分离提升性能使用只读节点提升读性能 文档数据库服务支持用户添加只读节点来提升读能力。只读节点实时同步最新数据并提供读访问,另外由于只读节点不会被选举,因此及时发生主从切换,只读节点也不会成为 primary 节点。 用户可以在控制台上添加只读节点,添加成功后,按照控制台给出的 URL 连接进行访问。 通过设置 readPreference 去读指定节点 文档数据库服务在开通时,默认就是 1 个primary,1 个 secondary 和 1 个 hidden 节点的架构。
- 高并发写入实践下文阐述了分布式融合数据库HTAP的数据分布原理,高并发写入场景下热点产生的原因,以及如何规避或者优化写热点问题。 数据分布原理 数据分片 分布式融合数据库HTAP采用 Key-Value 模型作为数据的存储模型,数据按范围分片存储,每个数据分片负责存储一段 Key 范围(从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间)的数据,每个行存节点会负责多个数据分片。当一个分片持续写入数据,导致分片数据过大,超过一定阈值,系统会将该数据分片分裂为两个数据分片。
- AUTO_INCREMENT背景信息什么是隐式序列在传统的单库环境中,AUTO_INCREMENT是用于生成主键自增值的常用机制,能够保证主键在单实例数据库中的唯一性。然而,在分布式数据库DRDS中,数据被分片存储在多个存储节点中,原有的自增机制将无法保证全局唯一性,因此DRDS引入了基于全局序列的隐式序列机制,用于替代传统的AUTO_INCREMENT功能。
- MySQL 8.0测试结果关系数据库MySQL版支持的IOPS取决于云硬盘的IO性能,具体请参见《云硬盘产品简介》中“产品规格”的内容。参考链接:云硬盘-产品规格。地域由于不同地域的底层技术架构差异关系数据库MySQL版的测试数据在不同地域有所差异,本次MySQL8.0版本实例测试结果作为II 类型资源池(以西南1为例)参考,具体资源池信息请参见:产品简介-功能概览。测试结果以下测试结果仅供参考,建议开通实例进行实际测试。
- 最佳实践概述场景描述 概述: Navicat for PostgreSQL 是一套易于使用的图形化 PostgreSQL 数据库开发工具。从编写简单的 SQL 查询到开发复杂的数据库,Navicat for PostgreSQL 都能迎合大部份用户的需要,包括 PostgreSQL 初学者以及经验丰富的开发人员。 典型行业:互联网企业。 适配场景:适用于 PostgreSQL 初学者以及经验丰富的开发人员。
- 分布式事务全局一致性分布式数据库通过在不同物理位置的多个节点上存储数据来提高系统的可用性和可扩展性。而分布式事务则需要确保这些节点上数据的一致和完整。 分布式事务全局一致性面临挑战 为实现分布式事务全局数据一致性,我们将面临如下挑战: 数据分散 分布式事务需要满足事务的ACID的特性,而业务数据分散存储在网络中的多个节点上。因此,分布式数据库在进行事务的分发,协同多节点完成业务请求过程中,如何确保所有节点上数据同步更新将是一大挑战。
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