数据库不适合云计算

不要使用系统库存放业务数据

因此,如果用户在 local 库下建表写数据,会存在数据安全风险,也不能利用文档数据库服务读写分离的特性。 admin 库的写性能受限。由于一些特殊原因,admin 库下的所有表在执行写入操作时,需要先获取 DB 的写锁(非意向写锁)。这样导致 admin 库下的写入操作都是串行执行的,而且和读操作互斥,因此性能低下,不适合存储业务数据。 不利于用户权限分配。如果使用系统库存储数据,可能会在给普通用户分配权限时将系统表暴露出去,带来额外的系统风险。 删表删库等操作存在严重风险。

复制表设计规范

本页介绍天翼云TeleDB数据库的复制表设计规范。 复制表在所有DN节点都有一份完整的数据,主要用于解决多表关联时,由于关联条件没有使用到分布键,而导致的数据在DN节点之间交互问题(即数据重分布)。 由于复制表需要在每个DN节点存储一份完整的数据,复制表在新增、更新、删除时需更新所有DN节点的数据,DN节点数据越多,性能越差。 复制表不适合高并发更新、删除的业务场景,因为更新、删除是所有DN节点上操作的一个大事务,高并发更新、删除的业务场景,很容易产生死锁。

Windows或Linux操作系统镜像怎么选

Windows操作系统与Linux操作系统没有好坏之分,只有适合不适合。请根据业务需求选择Windows或Linux的操作系统。 Windows2012、Windows2016、Windows2019操作系统网络优化和系统兼容性比较好,建议选择最高版本Windows2019。 Linux提供了多种操作系统和版本,不同操作系统之间没有好坏之分,请根据实际业务选择适合自己的操作系统版本。 购买弹性云主机选错操作系统,可以通过控制台的“一键重装”功能更换操作系统。

使用限制

功能限制 伸缩组内云主机实例会可能根据伸缩组策略、健康检查等机制被自动释放,因此不适合用于存放业务数据、日志等信息。 添加至伸缩组内云主机部署的服务应是无状态且支持横向扩展。 若伸缩组关联负载均衡的主机组被删除,则伸缩组将与该负载均衡自动解绑。

大数据的存储方式有哪些？

缺点： 对象存储的读写性能较低，适合存储静态数据； 对象存储不支持事务，不适合存储需要频繁更新的数据。 内存数据库 内存数据库是指将数据存储在内存中，通过直接访问内存来实现高性能的数据访问。常见的内存数据库有Redis、Memcached等。内存数据库具有以下特点： 优点： 内存数据库具有快速的读写性能，能够满足高并发的数据访问需求； 内存数据库可以快速地对数据进行处理和分析，适合于实时计算和分析。

如何选择数据库

这样可以让数据库大大压缩数据，因为现在相似类型的数据都存放在了一起，从而在查询大量记录时减少了物理磁盘读取量。 权衡之处在于，你选择的列越多，你的查询速度就越慢，因为必须从磁盘读取更多的数据。这与传统的 SQL 形成对比，在传统的 SQL 中，向 SELECT 查询添加更多列通常只对查询性能产生很小的影响。它们也不适合高并发查询的使用场景，因为单个查询将使用大量的可用资源。它们也被设计为批量加载，DML 操作非常缓慢。这使得它们非常不适合 OLTP 类型的工作负载。

TeleDB-X分布式数据库复制表使用建议

2、由于复制表需要在每个DN节点存储一份完整的数据，复制表在新增、更新、删除时需更新所有DN节点的数据，DN节点数据越多，性能越差。 3、复制表不适合高并发更新、删除的业务场景，因为更新、删除是所有DN节点上操作的一个大事务，高并发更新、删除的业务场景，很容易产生死锁。 4、复制表适合经常需要与其它表做非分布键关联的的小表，为多表关联而生，更适合业务中的一些配置表、枚举表。 5、复制表不支持主主复制。

TeleDB-X分布式数据库复制表使用建议

2、由于复制表需要在每个DN节点存储一份完整的数据，复制表在新增、更新、删除时需更新所有DN节点的数据，DN节点数据越多，性能越差。 3、复制表不适合高并发更新、删除的业务场景，因为更新、删除是所有DN节点上操作的一个大事务，高并发更新、删除的业务场景，很容易产生死锁。 4、复制表适合经常需要与其它表做非分布键关联的的小表，为多表关联而生，更适合业务中的一些配置表、枚举表。 5、复制表不支持主主复制。

加速迈入云原生时代，国产数据库行业要变天

之前,有行业人士认为数据库容器化很难保证数据的强一致性,同时在故障转移、弹性扩展和数据安全等方面也存在着诸多技术挑战,数据库不适合容器化的观点也曾盛行。虽然大家熟知应用的容器化趋势兴起得很早,但数据库的容器化却“相见恨晚”。近年来Kubernetes逐渐成为容器技术的事实标准,客观上也加速了云原生技术的广泛应用和普及,从而带动了云原生数据量的持续增长,云原生的重要性对于金融、电信与互联网等企业数字化转型与升级尤为突出。自然而然,这也驱动着这些行业在云原生数据库服务方面有着迫切的需求。

自建数据库迁移到云数据库解决方案

利用数据传输服务能够将自建数据库迁移至云数据库 服务咨询 行业趋势 业务挑战 解决方案场景 方案优势 方案架构 行业趋势 基础设施集中化 IT基础设施建设已经从企业自建数据中心走向基于云计算服务的形态,呈现集中化、规模化效应,效率、性能、成本等多个方面都提出更高要求 软件依赖服务化 软件系统的依赖从过去采购商业软件或者使用开源产品走向基于云服务交付的形式,用户不再需求关注软件系统的整个建设过程,可以直接采购云上的基础服务

集数据综合管理与使用的数据中台方案

,操作难度大,学习成本高,开发效率低,不适合非技术人员操作 危:缺乏统一安全保障,数据安全有隐患 随企业数字化程度的逐渐提高,数据安全问题愈加突出,分散独立的数据工具缺乏对数据访问、流通的统一安全策略,不利于对企业数据的集中管理与安全控制 缺:缺乏完善治理体系,数据质量参差 企业级数据来自多级业务系统,数据类型多态化,结构多样化,但数据治理体系不够完善,数据融合难度大,数据质量良莠不齐,影响数据分析、应用、挖掘等操作 解决方案场景 公交交通数据中台

云计算的明天是什么样子？

在云计算领域,电信运营商始终处于产业上游,对行业发展起着巨大推动作用。中国电信基于现有IDC能力,组建全国IDC互联专网,形成按需分布、分级承载、云网融合的架构。通过基于网络、基于资源池的托管混合云和专享云,根据用户需要将系统整体或部分迁移到云,实现逻辑或物理隔离。这个过程有安全保障,也能根据客户需求定制。大数据,大网络,云网融合新基础 以云计算、大数据为核心的新型ICT变革正如火如荼,中国电信早在2012年就在业内率先开展了云计算和大数据创新实践。