云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql原理 更多内容
  • 基本原理

    基本原理 通常UDP Flood的防御方式有两种,一种是动态指纹学习,一种是UDP限流,前者可能会将正常的业务载荷学习成攻击指纹,容易造成误杀,后者会将正常流量和攻击流量一起进行阻断,影响您的正常业务使用。 图1 设备防护原理图 如图2所示,华为云解决方案通过在UDP报文中增加水

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  • MySQL到MySQL

    MySQLMySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时,连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致,再启动任务。 使用须知 为了确保录制回放任务

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  • MySQL到MySQL

    MySQLMySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 E CS 自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装,确保客户端签名、APIC后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTT

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  • 产品架构和功能原理

    原始增量日志数据(例如MySQL为binlog),经过解析转换为标准的日志格式存储在本地。 日志回放模块:日志回放模块根据日志读取模块转换的标准格式增量日志,根据用户的选择策略进行加工过滤,将增量数据同步到目标数据库。 备份迁移基本原理 图3 备份迁移原理 备份迁移实现SQLSe

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  • HDFS基本原理

    HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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  • Oozie基本原理

    Oozie基本原理 Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架,它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用,默认集成到Tomcat中,采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console,该Console

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  • Doris基本原理

    Doris整体架构如下图所示,FE和BE节点可以横向无限扩展。 图1 Doris架构 表1 参数说明 名称 说明 MySQL Tools Doris采用MySQL协议,高度兼容MySQL语法,支持标准 SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问Doris,并支持与 BI工具无缝对接。 FE

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  • 异地双活原理介绍

    异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能,通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力,实现了业务恢复和故障恢复解耦,保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案,即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式,策略对比如下: 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能,即Horizontal Pod Autoscaling。

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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

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  • HBase基本原理

    HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接,HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息,请参见:https://hbase

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  • Hive基本原理

    元数据存储:Hive将元数据存储在数据库中,如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程,提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者

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  • Kafka基本原理

    Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍,请参见:https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后,会持久化到磁盘,同时,To

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级交互式查询;支持跨源跨域统一访问,使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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  • CarbonData基本原理

    CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式,使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术,以提高计算效率,有助于加速超过PB数量级的数据查询,可用于更快的交互查询。同时,CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

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  • CDL基本原理

    CDL基本原理 CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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  • StarRocks基本原理

    接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议,可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析,同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性,广泛应用于实时数仓、OLAP报表、数据湖分析等场景。 更多相关介绍请参见StarRocks。

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  • 自动建表原理介绍

    38位时,Hive按38位创建,s小于0时,按0创建,受Hive数据类型限制,此场景可能会导致数据写入后精度丢失。 表1 MySQL->Hive自动建表时的字段映射 数据类型(MySQL) 数据类型(Hive) 说明 数值类型 tinyint(1),bit(1) BOOLEAN - TINYINT

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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