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天翼云数据库_相关内容
- 创建快照备份OpenSearch实例数据天翼云云搜索服务支持使用对象存储保留实例在指定时间的快照信息约束限制备份管理功能上线前创建的实例无此功能。实例快照会导致CPU、磁盘IO上升等影响,建议在业务低峰期进行操作。实例异常时,不可创建快照,仅能查看已创建的快照,恢复时请确保目标实例状态正常。手动快照和自动快照不可同时进行。前提条件快照功能依赖天翼云对象存储服务(ZOS),请确保您已开通与云搜索服务实例同资源池的对象存储服务,并创建存储桶。存储快照会产生费用,具体收费请参见对象存储计费说明。已获取自身天翼云账号的AK/SK。
- 创建快照备份Elasticsearch实例数据天翼云云搜索服务支持使用对象存储保留实例在指定时间的快照信息约束限制备份管理功能上线前创建的实例无此功能。实例快照会导致CPU、磁盘IO上升等影响,建议在业务低峰期进行操作。实例异常时,不可创建快照,仅能查看已创建的快照,恢复时请确保目标实例状态正常。手动快照和自动快照不可同时进行。前提条件快照功能依赖天翼云对象存储服务(ZOS),请确保您已开通与云搜索服务实例同资源池的对象存储服务,并创建存储桶。存储快照会产生费用,具体收费请参见对象存储计费说明。已获取自身天翼云账号的AK/SK。
- Elasticsearch迁移至OpenSearch的排查清单及迁移方案客户可以通过这种方式将数据先迁移到天翼云云主机,然后再逐步迁移到天翼云云搜索服务。其他注意事项对于向量索引,若使用dense_vector,需转换为knn_vector并重建索引。具体的迁移操作方法,可参考具体介绍的官网文档或提交工单由工程师协助。
- 步骤一：创建实例本章节介绍在关系型数据库服务的管理控制台创建实例的过程。 操作场景 您可以通过关系型数据库服务的管理控制台或API创建关系型数据库实例。关于如何通过API创建的信息,请参见《关系型数据库API参考》中实例管理章节的“创建实例”的内容。本节将介绍在关系型数据库服务的管理控制台创建实例的过程。 目前,RDS for SQL Server支持“包年/包月”和“按需计费”购买,您可以根据业务需要定制相应计算能力和存储空间的关系型数据库实例。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。
- 将DLI数据导出至OBS在左侧导航栏选择“数据库”页签,鼠标左键单击需要导出数据的表对应的数据库名,进入“表”区域。 c. 鼠标左键单击需要导出数据的表(Managed表,即DLI表)右侧的,在列表菜单中选择“导出”,选择弹出“导出数据”页面。 2.在“导出数据”对话框,参考下表填写导出数据相关信息。 参数名称 描述 数据库 当前表所在的数据库。 表名称 当前表名称。 数据格式 导出数据的文件格式。当前只支持json格式。 队列 选择队列。 压缩格式 导出数据的压缩方式,选择如下压缩方式。
- 数据迁移、同步和恢复的区别本文介绍数据迁移、同步、恢复这三个概念的区别。 数据迁移 数据迁移用于将数据从源实例迁移至目标实例,属于一次性任务,非实时、持续性任务。数据迁移适用于上云迁移场景,可以通过数据迁移服务(DTS)对同构或异构数据库实例之间进行数据迁移,也可以对云下数据库的数据迁移至云上数据库。 数据同步 数据同步用于源实例和目标实例之间的实时数据同步,属于持续性任务,任务创建后会一直进行同步,保持目标实例和源实例间的数据一致。数据同步适用于数据灾备、异地多活、数据分析等场景。
- 不要使用系统库存放业务数据本页介绍了为什么不建议使用系统库存储数据。 用户在连接到文档数据库服务副本集实例后,可以看到 local, config, admin 3 个系统库。在连接到文档数据库服务集群版实例后,能看到 config, admin 2 个系统库。 不建议用户直接在系统库下建表,下面说明原因。 local 库不参与主从复制。副本集中每个节点的 local 库是相互独立的,对主节点 local 库的修改不会通过 oplog 复制到从节点。
- Elasticsearch实例数据导入方式本文为您介绍天翼云云搜索Elasticsearch实例常见的几种导入方式。 在Elasticsearch中,导入数据是一项核心操作,可以通过多种方式来实现。 天翼云云搜索Elasticsearch实例中,有多种方式可以导入数据,常见的几种导入方式包括:Elasticsearch客户端、Beats、Logstash、Kibana或其他数据导入工具。可以根据实际的需求来选择合适的方式来导入数据至Elasticsearch实例。
- 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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