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字符串主键原理 更多内容
  • 从指定资源中删除指定主键标签

    从指定资源中删除指定主键标签 功能介绍 从指定资源中删除具有指定主键的任何标签。您可以将标签绑定到组织中的账号、组织单元、根和策略。此操作只能由组织的管理账号调用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。

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  • 灾备阶段失败报错,关键词“A dml without pk write target db fail”

    7.23),有无主键表隐藏主键的特性,导致DRS任务报错update/delete没有命中。 解决方案 如果是无主键表原因,需要将无主键表修改为主键表,并重新创建DRS任务完成灾备。 如果源端为RDS for MySQL老版本(5-5.7.23),有无主键表隐藏主键的特性,请参考以下步骤处理:

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  • APP认证工作原理

    计算签名时,URI必须以“/”结尾。发送请求时,可以不以“/”结尾。 添加规范查询字符串(CanonicalQueryString),以换行符结束。 释义: 查询字符串,即查询参数。如果没有查询参数,则为空字符串,即规范后的请求为空行。 格式: 规范查询字符串需要满足以下要求: 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码:

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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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  • Spark基本原理

    Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用,对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark

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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,它承载了与所有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。它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

    YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建

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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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  • 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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  • HTAP标准版简介

    同步的表,默认使用OLAP引擎,主键模型。 连接到HTAP标准版实例后,执行如下命令,可以查看从 GaussDB (for MySQL)同步到HTAP标准版实例的数据库列表及同步状态。 此命令会查询GaussDB(for MySQL)中Binlog的信息,会占用GaussDB(for MySQL)的每小时

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  • 字符串空格清除转换

    字符串空格清除转换 概述 “字符串空格清除转换”算子,用于配置已生成的字段通过清除空格,转换出新的字段。 输入与输出 输入:需要清除空格的字段 输出:转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 清除空格的字段 配置字符串空格清除的字段相关信息:

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  • 创建待签字符串

    创建待签字符串 对HTTP请求进行规范并取得请求的哈希值后,将其与签名算法、签名时间一起组成待签名字符串。 StringToSign = Algorithm + \n + RequestDateTime + \n + HashedCanonicalRequest

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  • 字符串/文件流上传

    字符串/文件流上传 功能介绍 商家可通过该接口上传字符串或者文件给云商店。 URI POST https://mkt.myhuaweicloud.com/api/mkp-openapi-public/global/v1/market-event/{event_id}/file 仅支持https协议。

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  • 字符串空格清除转换

    字符串空格清除转换 概述 “字符串空格清除转换”算子,用于配置已生成的字段通过清除空格,转换出新的字段。 输入与输出 输入:需要清除空格的字段 输出:转换后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 清除空格的字段 配置字符串空格清除的字段相关信息:

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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

    置文件中定义Region的大小。 图2 HBase数据模型 表2 概念介绍 名称 描述 RowKey 行键,相当于关系表的主键,每一行数据的唯一标识。字符串、整数、二进制串都可以作为RowKey。所有记录按照RowKey排序后存储。 Timestamp 每次数据操作对应的时间戳,

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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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