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排它锁原理 更多内容
  • 元数据锁

    选择目标实例,单击“详情”,进入“实例概览”页面。 选择“&事务”下的“元数据”。 根据需要选择状态、数据库名、类型、会话ID等进行查询。 在查询结果中查看是否存在持有MDL的会话。若存在,单击“kill会话”。 父主题: &事务

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  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 设备孪生工作原理

    设备孪生工作原理 边缘节点纳管后,会在边缘节点上安装Edge Agent,其中终端设备管理相关组件如下所示。 EdgeHub:WebSocket客户端,包括同步云端资源更新、报告边缘节点和终端设备信息到云端等功能。 DeviceTwin:设备孪生,负责存储终端设备状态并将设备状态同步到云端。

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  • 背景与原理(BPM)

    背景与原理(BPM) 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM(Business Process Management)功能实现的,通过在前端页面调用BPM完成工单流转,即客服人员创单,派单员派发工单,维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 数据迁移进阶实践

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 关键操作指导

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  • 元数据锁

    在页面右上角单击“返回旧版”,进入旧版DBA智能运维界面。 选择“&事务”下的“元数据”。 根据需要选择状态、数据库名、类型、会话ID等进行查询。 在查询结果中查看是否存在持有MDL的会话。若存在,单击“kill会话”。 父主题: &事务

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  • DDL工具简介

    0新增的Instant秒级加列的算法的原理,使用限制,适用场景等。 MySQL原生的Copy算法由于在拷贝数据的过程中对源表加MDL写,导致DML语句被长时间阻塞,已经不推荐使用。 Inplace算法相比Copy算法有很大的改进,采用在原表上进行更改的方法,不需要生成临时表,占用的额外

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  • 分区级MDL锁

    ON:开启分区级MDL特性。 OFF:关闭分区级MDL特性。 说明: 修改该参数需要重启。 使用示例 分区级MDL功能确保分区表的数据访问和分区维护操作互不阻塞。用户可以在不影响分区表业务流量的情况下,更灵活地进行分区维护。 以下是使用示例: 准备数据。 mysql> mysql> CREATE

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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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  • 只读落后自愈技术原理

    只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库,只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性,主节点与只读节点通信后,只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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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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  • Spark基本原理

    细粒度更新,这一点要求集群需要对数据或者日志的更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说,只有一套受限制的接口,仅支持粗粒度的更新,例如map,join等等。通过这种方式,Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志,而不是

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和 MRS 大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,

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  • Flink基本原理

    Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景

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  • YARN基本原理

    队列独占集群中的资源,MRS集群管理员可为之增加多重约束(比如单个应用程序同时运行的任务数等)。 安全保证。每个队列有严格的ACL列表规定的访问用户,每个用户可指定哪些用户允许查看自己应用程序的运行状态或者控制应用程序。此外,MRS集群管理员可指定队列管理员和集群系统管理员。

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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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  • FederatedHPA工作原理

    展出的Pod调度到具有更多资源的集群,以解决单个集群的资源限制,提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1,实现流程如下: HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiser

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  • 只读落后自愈技术原理

    只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库,只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性,主节点与只读节点通信后,只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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