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。

 
 

    大数据 数据库 设计 更多内容
  • 数据架构规划设计

    数据架构规划设计 概述 数据架构规划设计主要包含数据调研、梳理业务流程、业务流程活动、业务域L1和主题域L2定义、业务对象L3梳理和数据owner确定、逻辑实体L4梳理、数据分类、属性L5梳理和数据标准设计数据分级设计数据指标设计步骤,通过以上步骤完成数据架构规划设计

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  • 数据使能方案设计

    数据使能方案设计 图1 数据使能方案设计 在完成数据使能的4A架构设计后,即可进行数据使能方案设计数据使能方案设计数据管理实施专业服务的核心工作,在这个过程中,交付团队会完成流程目录梳理、数据资产目录设计数据分布梳理、数据标准设计、指标数据梳理、数据模型设计、分层Mappi

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  • 数据库

    数据库 MySQL Redis DB2 Gauss 200 Oracle PostgreSQL Sql Server 父主题: 连接器

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  • 数据库

    数据库数据库 RDS 文档数据库服务 DDS 父主题: SCP授权参考

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  • 数据库

    在界面左侧树单击环境,单击“数据库”,切换至数据库页签。 图1 数据库数据库页签单击要查看的具体实例,可以查看该实例的应用监控数据。 概览 展示所选实例调用数据库的错误次数、平均耗时、调用次数、最大耗时等数据。 SQL维度统计 从sql维度对数据库进行监控,监控的指标包括st

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  • 数据库

    数据库 在MySQL中,DATABASE 是一种模式对象,等同于Oracle、 GaussDB (DWS)数据库的SCHEMA概念。DSC工具迁移时考虑了以下两个场景。 创建数据库 输入示例 create database IF NOT EXISTS dbname1 CHARACTER

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  • 数据库

    数据库 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 父主题: Spark SQL语法参考(即将下线)

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  • 数据库

    的调用情况。 数据库维度汇总 APM支持以数据库维度汇总对Mysql数据库监控的指标,具体指标以及说明,参见表2。 图5 数据库维度汇总Mysql数据库监控 表2 数据库维度汇总参数说明列表 指标集 指标 说明 数据库连接 db 数据库名称。 创建连接数 该数据库创建连接数。 销毁连接数

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  • 数据库

    数据库 数据库(Database),数据库监控采集器。采集指标包括:类别、指标、指标名称、指标说明、单位、数据类型以及默认聚合方式。 表1 数据库指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 sql监控(sql,sql监控) slowCount 慢调用次数

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  • 数据库

    数据库 C3P0连接池监控 Cassandra监控 ClickHouse数据库 DBCP连接池监控 Druid连接池监控 EsRestClient监控 GaussDb数据库 HBase监控 Hikari连接池监控 Jetcd监控 MongoDb监控 Mysql数据库 ObsClient监控

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  • 数据库

    数据库 MySQL Redis DB2 Gauss 200 Gauss 100 Oracle PostgreSQL Sql Server 父主题: 连接器

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  • 数据库

    ,默认展示“接口调用”详细信息。 单击“数据库”,切换至数据库页签。默认展示“全部实例”的“Mysql数据库”信息。 图1 数据库 在下拉列表中选择想要查看的“实例名称”和“监控项”,可以查看该实例在对应采集器下的不同指标集下的应用监控数据。 您还可以根据需要执行以下操作: 设置

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  • 数据应用集成设计与实施

    数据应用集成设计与实施 图1 数据应用集成设计与实施 数据应用集成设计与实施作为数据管理实施专业服务中的一个非必选项,主要面向客户数据消费场景多,IT能力弱的场景提供服务。工作内容包括数据应用集成实施和数据应用内容开发,将多个数据应用进行打通组合,或针对特定业务场景进行报表设计

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  • ClickHouse数据分布设计

    从纵向来看,每个shard内部有多个副本组成,保证分片数据的高可靠性,以及计算的高可靠性。 数据分布设计 Shard数据分片均匀分布 建议用户的数据均匀分布到集群中的多个shard分片,如图1所示有3个分片。 假如有30 GB数据需要写入到集群中,需要将30 GB数据均匀切分后分别放到shard-1、s

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  • 读取数据库数据

    读取数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态读取数据库数据。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中,选择“数据模型管理 > 反向建模”,进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源,单击。 图1 读取数据 在弹出的提示框中,单击“确定”。 读取数据需要等待一段时

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  • 新建数据大屏

    新建数据屏概述 新建屏全局参数配置 屏组件 预览屏 发布屏 复制屏分享协作 管理

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  • 工业数据资产库设计

    工业数据资产库设计 数据治理知识库设计 IDS工业数据确权与交换试点 模具行业数据模型与标准 3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 供应链数据治理及入湖开发 IDS可信数据空间 父主题: 工业数据处理基础工具链专题设计

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  • 更新数据库数据

    更新数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态更新数据库数据。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中,选择“数据模型管理 > 反向建模”,进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源,单击。 图1 更新数据 在弹出的提示框中,单击“确定”。 父主题: 数据库管理

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  • 流程设计

    流程设计 宏观层面:重点是组织架构与流程架构匹配,组织设置必须支撑流程价值实现,组织职责必须清晰具体,不能有重叠、空白、过多、过少; 微观层面:看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实,岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 设计中心

    设计中心 解决方案工作台提供设计引擎,用户可在线进行解决方案技术架构设计(含集成架构、部署架构)、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题: 标准空间

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