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。

 
 

    并行数据库 云计算与大数据处理 更多内容
  • 公式计算

    当“计算类型”选择“日期”时,支持计算时长和距离此刻时长。 “计算方式”为“计算时长”时,选择开始时间和结束时间,即可自动计算出时长。 “计算方式”为“距离此刻时长”时,选择选择指定时间,即可计算当前时间的间隔时长,间隔计算方式可选“当前时间 减去 选择时间”或“选择时间 减去 当前时间”。

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  • 数据计算

    数据计算 算子简介 名称:数据计算 功能说明:按照表达式进行数值计算计算的结果赋值给某个属性。举例:原消息中有温度属性,其数值是以摄氏度数值表示,可以通过本算子设置计算公式,将摄氏温度计算转换成华氏度读数再赋予给原来的温度属性,或者可以选择将计算转换后的数值赋予一个新属性。 约

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  • 计算服务

    效、可靠、安全的计算环境,确保您的服务持久稳定运行。 弹性云服务器 的创建是自助完成的,您只需要指定CPU、内存、镜像规格、登录鉴权方式即可,同时也可以根据您的需求随时调整您的弹性 云服务器 规格。弹性云 服务器 创建成功后,您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样,在上使用弹性云服务器。

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  • 动态计算

    表单、预置数据表中选择数值组件。 绝对值:计算某个字段的绝对值,只能选取1个数值组件。 平均值:计算字段的平均值,支持选取1个或多个数值组件。 最小值:计算字段中的最小值,支持选取1个或多个数值组件。 最大值:计算字段中的最大值,支持选取1个或多个数值组件。 自定义算式:由数值组

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  • 计算签名

    计算签名 将SK(Secret Access Key)和创建的待签字符串作为加密哈希函数的输入,计算签名,将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下: signature = HexEncode(HMAC(Secret Access Key, string to sign))

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  • 计算配置

    计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/ CCE Turbo CCE Standard集群: 弹性云服务器-虚拟机:基于弹性云 服务器部署 容器服务。 弹性云服务器-物理机:基于擎天架构的服务器部署容器服务。

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  • 计算配置

    计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置,不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点E CS /BMS规格分类

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  • 安全风险知会

    为子用户共同使用自动驾驶云服务的情况。请确保您的子用户是可控和可信任的。 计算资源:您在自动驾驶云服务中订购的通用处理节点、AI处理节点。 容器化处理作业:数据处理任务、标注任务、训练任务、推理任务、并行仿真、场景泛化、智驾模型训练、智驾模型推理等。 父主题: 安全

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  • 数据并行导入导出

    出现非法字符,请酌情考虑开启此参数。 当前屏蔽数据编码校验仅在服务端编码数据编码保持一致时生效,即copy_special_character_version='no_error'时,数据库服务端编码须数据文件编码保持一致,否则会报错;未指定数据编码时,数据编码默认为客户端编码。

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  • 附录

    据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景,具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点,是分布式应用上必不可少的重要组件。 数据可视化 DLV :数据可视化服务(Data Lake Visualization)是一站式数据可视化平台,适配下多种数据源,

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  • PERF05-02 通用算法优化

    算法优化是提高程序性能的关键,可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践: 使用正确的数据结构:选择合适的数据结构可以辐提高算法的效率。例如,使用哈希表可以快速查找元素,使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配:内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存

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  • 高性能计算

    高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的,使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的资料量高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力,可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求,如应用于工业设

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  • 高性能计算

    高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的,使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的资料量高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力,可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求,如应用于工业设

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  • 个人数据处理说明

    个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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  • 产品优势

    可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。 下:自建数据库、MongoDB、Redis。 上:OBS。 下:HDFS。 生态兼容 DLV、永洪BI、帆软。 大数据生态工具。 自定义镜像

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  • 验证并行查询效果

    验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下: 实例规格:32 vCPUs | 256 GB 内核版本:2.0.26.1 并行线程数:16 测试数据量:100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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  • 关于OBS并行导入

    数据源文件:存储有数据的TEXT、CSV、ORC、CARBONDATA、JSON文件。文件中保存的是待并行导入数据库的数据。 OBS: 对象存储服务 ,是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的存储服务。向 GaussDB (DWS)并行导入数据时,数据对象放置在OBS服务器上。 桶(Bucket):对OBS

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  • 关于GDS并行导入

    信息。是关联数据文件数据库实表(目标表)的对象。 目标表:数据库中的实表。数据源文件中的数据最终导入到这些表中存储,包括行存表和列存表。 GDS并发导入 数据量大,数据存储在多个服务器上时,在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后,各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2

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  • 关于OBS并行导出

    并释放CN资源,使其有能力处理外部请求。 每个DN都参与数据导出,使各个设备的计算能力及网络带宽得到充分利用。 支持多个OBS服务并发导出,导出的桶和对象的路径必须不同并且不能为空。 选择OBS服务器集群节点处于联网状态,导出速率会受网络带宽影响。 支持数据文件格式:TEXT、CSV。单行数据大小需<1GB。

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  • 关于GDS并行导出

    支持多个GDS服务并发导出,但1个GDS在同一时刻,只能为1个集群提供导出服务。 配置集群节点处于统一内网的GDS服务,导出速率受网络带宽影响,推荐的网络配置为10GE。 支持数据文件格式:TEXT、CSV和FIXED。单行数据大小需<1GB。 导出流程 图2 并行导出流程 表1 流程说明 流程 说明 子任务 规划导出数据。

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  • 如何并行创建索引?

    如何并行创建索引? 答:参考如下方法: --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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