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Replicated 实现 Between Two Shard的数据库复制引擎。 以上是云数据库ClickHouse常见的几种数据库引擎。Atomic支持事务,Lazy和MySQL从远程引擎中查询,MaterializeMySQL实现MySQL数据的本地化缓存。不同引擎有不同的作用,可以根据使用场景选择。
3.当本地空间使用率超过80%时,会忽略本地保留时长的设置时长,当本地空间使用率超过90%时,会强制清理已备份完成的所有Binlog日志。 操作步骤 步骤 1 . 登录管理控制台。 步骤 2. 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 步骤 3 . 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 步骤 4. 在“实例管理”页面,选择目标实例,单击实例名称,进入实例的“基本信息”页签。 步骤 5 .
3306 数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限,以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用本地API 可选参数,选择是否使用数据库本地API加速。 创建MySQL连接时,CDM会自动尝试启用MySQL数据库的local_infile系统变量,开启MySQL的LOAD DATA功能加快数据导入,提高导入数据到MySQL数据库的性能。
本节主要介绍MySQL数据库迁移 本章节主要介绍了通过DRS将本地MySQL数据库实时迁移至本云云数据库MySQL的任务配置流程。
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一、数据库缓存机制概述 数据库缓存机制是指通过在内存中保留一部分数据的副本，以减少对磁盘数据库的直接访问，从而加快数据检索速度的一种技术。缓存的存在有效降低了I/O操作的频率，提升了数据处理效率。缓存机制主要包括以下几个方面： 查询缓存：直接缓存SQL查询的结果集，当相同查询再次发生时，直接从缓存中获取结果，而非重新执行查询。 索引缓存：缓存数据库索引结构，加速索引查找过程。 表缓存：对于频繁访问的小表，将整个表的内容缓存到内存中，避免磁盘读取。
数据库缓存（三级缓存）：数据库自身的Buffer Pool，减少磁盘I/O。 分层策略： 读请求优先访问本地缓存，未命中则查询分布式缓存，最后访问数据库。 写请求先更新数据库，再异步失效相关缓存，防止脏读。 3.2 数据一致性保障 3.2.1 缓存更新策略 Cache Aside Pattern：读时缓存缺失则加数据，写时先更新数据库再失效缓存。 Write Through Pattern：写请求同时更新缓存与数据库，保证一致性，但延迟较高。
2.2 应用服务器缓存 应用服务器缓存是指将数据缓存在应用服务器上，如内存缓存、磁盘缓存等。这种缓存策略可以减少对数据库的访问次数，提高系统性能。应用服务器缓存通常与业务逻辑紧密结合，可以实现更复杂的缓存管理和更新策略。 2.3 数据库缓存 数据库缓存是指将数据缓存在数据库服务器上，如数据库内存池、索引缓存等。这种缓存策略可以加速数据库查询和更新操作，提高数据库性能。数据库缓存通常由数据库管理系统（DBMS）自动管理，无需开发人员手动干预。
2.2 使用数据缓存 除了查询缓存，还可以使用数据缓存来提高数据库的性能。数据缓存是将数据库中的数据缓存到内存中，以减少磁盘IO操作。以下是一些常见的数据缓存策略： 使用内存数据库：将数据库中的热数据缓存到内存数据库中，如Redis或Memcached。通过将热数据缓存到内存中，可以大大提高数据库的读取性能。 使用数据库缓存插件：一些数据库系统提供了缓存插件，如MySQL的InnoDB缓存插件。通过使用这些插件，可以将数据库中的数据缓存到内存中，减少磁盘IO操作。
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