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性能结构原理 更多内容
  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据,备份后压缩比约为80%。其中,重复数据越多,压缩比越高。 压缩比

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  • 冷热数据问题导致SQL执行速度慢

    冷热数据问题导致SQL执行速度慢 场景描述 从自建MySQL或友商MySQL迁移到云上 GaussDB (for MySQL)实例,发现同一条SQL语句执行性能远差于原数据库。 原因分析 同一条SQL语句在数据库中执行第一次和第二次可能会性能差异巨大,这是由数据库的buffer_pool机制决定的:

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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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  • 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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  • 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 父主题: 关键操作指导

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  • 备份原理及方案

    MySQL默认自动开启,系统自动每5分钟或一定数据量时对上一次自动备份,或增量备份后更新的数据进行备份。 通过mysqldump工具备份 通过MySQL客户端自带的备份工具对RDS for MySQL数据库进行手动备份。 跨区域备份 跨区域备份 支持将备份文件存放到另一个区域存储,某一区域的实例故障

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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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  • RDS for MySQL性能调优-解决空间不足问题

    RDS for MySQL性能调优-解决空间不足问题 RDS MySQL实例的空间使用率是日常需要重点关注的监控项之一,如果实例的存储空间不足,会导致严重后果,例如数据库无法写入、数据库无法备份、存储空间扩容任务耗时过长等。本文介绍查看空间使用情况的方式,以及各种空间问题的原因和解决方案。

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  • 功能介绍

    云数据库GaussDB(for MySQL)支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU

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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: 进阶实践

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  • 背景和原理(对象)

    背景和原理(对象) AstroZero提供的数据对象(Object)定义功能,对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表,用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据,可理解为数据库中的数据表(逻辑表,系统实际存储

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  • Hive CBO原理介绍

    Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:

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  • 节点伸缩原理

    节点伸缩原理 HPA是针对Pod级别的,可以根据负载指标动态调整副本数量,但是如果集群的资源不足,新的副本无法运行的情况下,就只能对集群进行扩容。 CCE集群弹性引擎是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件,根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容,同

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据,备份后压缩比约为80%。其中,重复数据越多,压缩比越高。 压缩比

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  • 备份原理及方案

    备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份,您可以定期对数据库进行备份,当数据库故障或数据损坏时,可以通过备份文件恢复数据库,从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos(路由)、Config(配置)和Shard(分片)组件构成。其中,Confi

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  • 迁移作业原理

    置管理中的“最大抽取并发数”参数,超出规格的Task排队等待运行。 性能影响因素 根据迁移模型,可以看出 CDM 数据迁移的速率受源端读取速度、网络带宽、目的端写入性能、CDM集群和作业配置等因素影响。 表1 性能影响因素 影响因素 说明 业务相关因素 作业抽取并发数配置 创建CDM

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  • 数据结构

    数据结构 公共请求参数 公共响应参数

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  • 数据结构

    数据结构 当数据源创建完成,您可以进入数据源详情页面进行数据质量管理操作。数据质量管理操作可以将离线数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据,解析用户特征和物品特征中

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  • 数据结构

    数据结构 公共响应参数 公共请求参数

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