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- 很多开发者进行数据库设计的时候往往并没有太多的考虑char, varchar类型,有的是根本就没注意,因为存储价格变得越来越便宜了,忘记了最开始的一些基本设计理论和原则,这点让我想到了现在的年轻人,大手一挥一把人民币就从他手里溜走了,其实我想不管是做人也好,做开发也好,细节的把握直接决定很多东西。当然还有一部分人是根本就没弄清楚他们的区别,也就随便选一个。在这里我想对他们做个简单的分析,当然... 很多开发者进行数据库设计的时候往往并没有太多的考虑char, varchar类型,有的是根本就没注意,因为存储价格变得越来越便宜了,忘记了最开始的一些基本设计理论和原则,这点让我想到了现在的年轻人,大手一挥一把人民币就从他手里溜走了,其实我想不管是做人也好,做开发也好,细节的把握直接决定很多东西。当然还有一部分人是根本就没弄清楚他们的区别,也就随便选一个。在这里我想对他们做个简单的分析,当然...
- 2021年1月,华为携手中国工商银行,成功实施GaussDB(DWS)数据仓库新一轮扩容,扩容后单集群规模达到480台物理服务器,算力提升至50000+Cores,装机容量达10PB,算力和容量均再次刷新业内纪录。在480台规模下,集群进行全并行数据查询交换时,集群内可达数十亿的并行连接,已远超TCP物理连接端口号和socket文件句柄上限。 2021年1月,华为携手中国工商银行,成功实施GaussDB(DWS)数据仓库新一轮扩容,扩容后单集群规模达到480台物理服务器,算力提升至50000+Cores,装机容量达10PB,算力和容量均再次刷新业内纪录。在480台规模下,集群进行全并行数据查询交换时,集群内可达数十亿的并行连接,已远超TCP物理连接端口号和socket文件句柄上限。
- 一个被反复追问的问题“这个批量导出是一次对话一次对话的导出吗?不能一次性导出所有历史对话吗?”这是AI导出鸭团队收到的高频问题之一。提问者的处境往往相似:积累了数百轮与AI的深度对话,如今面临平台迁移、数据清理或单纯的知识归档需求,却发现在官方工具中只能逐条复制、逐条保存。这个问题的答案,涉及对“批量导出”这一概念的底层理解,也涉及AI导出鸭的核心技术逻辑。为什么“逐条导出”成了默认选项?... 一个被反复追问的问题“这个批量导出是一次对话一次对话的导出吗?不能一次性导出所有历史对话吗?”这是AI导出鸭团队收到的高频问题之一。提问者的处境往往相似:积累了数百轮与AI的深度对话,如今面临平台迁移、数据清理或单纯的知识归档需求,却发现在官方工具中只能逐条复制、逐条保存。这个问题的答案,涉及对“批量导出”这一概念的底层理解,也涉及AI导出鸭的核心技术逻辑。为什么“逐条导出”成了默认选项?...
- 这篇文章就从存储引擎的角度回顾一下DWS数据库底层的演进,包括很多设计上的经验教训。 这篇文章就从存储引擎的角度回顾一下DWS数据库底层的演进,包括很多设计上的经验教训。
- 源代码:跨数据库通用“字段级”数据血缘解析与图形化(2/3:标注信息的拆解、检验、保存) 源代码:跨数据库通用“字段级”数据血缘解析与图形化(2/3:标注信息的拆解、检验、保存)
- 存算分离场景下,使用DWS的增删弹性计算组Virtual Warehouse(以下简称 VW)功能,实现VW按业务高低峰进行自动扩缩容,实现VW按需消费,为企业降本增效。 存算分离场景下,使用DWS的增删弹性计算组Virtual Warehouse(以下简称 VW)功能,实现VW按业务高低峰进行自动扩缩容,实现VW按需消费,为企业降本增效。
- 数据库的系统资源(CPU、资源、IO和存储)是有限的,DWS在同时运行多种类型的业务(如数据加载、批量分析、实时查询等)时,各类型业务之间可能会竞争资源,从而出现资源性能瓶颈,导致吞吐量下降,造成整体性能低下。那么对系统的资源进行合理的分配,能避免产生资源不合理利用而导致的系统运行效率下降等问题,因此DWS提供了资源管理功能,用户可以根据自身业务将资源按需调度。 数据库的系统资源(CPU、资源、IO和存储)是有限的,DWS在同时运行多种类型的业务(如数据加载、批量分析、实时查询等)时,各类型业务之间可能会竞争资源,从而出现资源性能瓶颈,导致吞吐量下降,造成整体性能低下。那么对系统的资源进行合理的分配,能避免产生资源不合理利用而导致的系统运行效率下降等问题,因此DWS提供了资源管理功能,用户可以根据自身业务将资源按需调度。
- 批量构造测试数据 批量构造测试数据
- 传统资产管理存在效率低、人工误差高、盘点困难与追溯能力弱等问题。RFID可实现自动识别、实时追踪与精准管理,大幅提升资产管理效率。 传统资产管理存在效率低、人工误差高、盘点困难与追溯能力弱等问题。RFID可实现自动识别、实时追踪与精准管理,大幅提升资产管理效率。
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