数据库不适合云计算

文件存储的适用场景与使用限制

在此类场景中如客户侧应用不支持改造或仅支持少量改造时,优先推荐使用文件存储;不适合数据库、高性能计算等对IO吞吐要求较高的场景。 关于文件存储的使用方式,您可参考:文件存储。

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。

任务配置管理

注意本算法不适合用于大量数据(建议行数为2w以下),因平台在该种情况下会批量计算,由此造成结果不准确。分布重建算法根据指定的直方图的数量对原数据分布进行估计和采样重建。本算法可以使得脱敏后的数据保留原数据的高阶统计特征,适用于对数据质量有较高要求的分析场景。注意本算法不适合用于过少量数据(建议行数为100以上),因在此种情况下会造成分布估计不准确。添加噪声算法根据指定的均值和标准差,对原数据添加加性高斯噪声。

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。

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

核心数据库上云

核心数据库上云解决方案 播放视频 天翼云核心数据库上云解决方案,通过在天翼云平台上部署核心数据库、同时支持企业自行获取核心数据库的许可,来实现助力企业数字化转型,为企业云上核心数据库关键业务提供高性能、高可靠和高安全的保障 服务咨询 业务挑战 解决方案场景 方案优势 方案架构 业务挑战 建设周期长、投资大 需购买小型机/x86服务器、路由器/交换机、存储等硬件设备,需要一次性投入大量费用,并且建设周期通常在数周、甚至数月不等

数据库迁移上云解决方案

适合本地到云端及云到云之间的长距离迁移 多种网络场景 支持通过公网网络、天翼云云VPN、VPC网络环境下的数据传输 多种数据库引擎 支持其他云、本地IDC、ECS自建MySQL、SQL Server、MongoDB、PostgreSQL迁移上云 多种迁移场景 数据库全量或增量在线实时迁移、数据库备份迁移、数据实时同步等应用场景 方案架构 方案简介 天翼云数据库迁移上云方案采用数据库复制(简称DRS)产品,围绕云数据库,降低了数据库之间数据流通的复杂性