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不如来看看这些吧
求clickhouse 集群备份恢复文档
回答 1
使用clickhousebackup工具(推荐)英文版:https://clickhouse.com/docs/en/operations/backup中文版:https://clickhouse.c
TIDB的迁移方案
回答 1
您好,是从其他数据库迁移到TiDB么?可以再详细描述下您的问题,以便更快获得解答。
centOS 7.9 的系统上安装openGauss,无法启动
回答 1
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一个是你需要看你主机的CPU架构是ARM的还是X86的,下载对应版本;另外就是需要关注glibc的版本问题
pg repmgr部署时为什么要visudo给 postgres?
回答 1
在PostgreSQL的repmgr高可用部署中,为 postgres 用户配置 visudo 权限的主要目的是 确保repmgr相关服务管理命令(如
pg_stat_monitor,开启了记录执行计划的功能后,执行计划记录到什么地方去了?
回答 1
在PostgreSQL中,当修改 pgsmenablequeryplan 参数值为 yes 后,通过 pgstatmonitor 开启记录执
pg_rewind的使用的例子
回答 1
在PostgreSQL中,当你遇到主库故障后切换到备库,并且希望原来的主库恢复为新的备库时,确实可能会遇到时间线不一致的问题。这种情况下,可以使用pgrewind工具来同步数据,但前提是需要确保一些前
libevent-devel-2.0.21-4.el7.x86_64.rpm,求一个
回答 2
给你发附件了
oracle11g异构平台搭建dg
回答 2
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https://www.modb.pro/issue/1144参看这篇问答,AIX和Linux不支持异构平台搭dg。想别的法吧
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2022年12月中国数据库行业分析报告-大道至简,自治为王.pdf 7895浏览
On-premises(on-prem)指传统的部署模型,存在成本高、实施周期长,数据备份与恢复能力差等局限。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易。2020年数据显示,云数据库已占据整体数据库市场份额的 40% ,据Gartner预测,2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。Serverless(无服务器架构)是指服务端逻辑由开发者实现,运行在无状态的计算容器中,由事件触发,完全被第三方管理,其业务层面的状态则存储在数据库或其他介质中。Serverless 是云原生技术发展的高级阶段,可以使开发者更聚焦在业务逻辑,而减少对基础设施的关注。
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Oracle数据库DBA面试题50道及答案.pdf 6808浏览
内含答案详解
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中国软件根技术发展白皮书(数据库册).pdf 90736浏览
数字化正在改变世界万物,而数字世界的底层,则是庞大的不断产生、汇集、运算的数据。实现数字化的前提是数据化,而数据的可存、可用、可管、可流动、可分析,都离不开数据库。数据库作为信息系统的核心,在计算机中扮演着承上启下的作用,向下实现调动计算、网络、存储等基础资源,向上完成支撑各种应用软件需求,是计算功能得以实现的基础设施底座。数据库的发展不仅影响着计算机技术的发展进程,也推动着经济社会和数字中国的持续进步。
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数据库政府采购需求标准(2023版).pdf 89163浏览
1 附件 数据库政府采购需求标准(2023 年版) 2 目 录 分布式数据库政府采购需求标准3 集中式数据库政府采购需求标准13
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2023年7月中国数据库行业分析报告-革旧图新,大展宏图.pdf 93610浏览
图数据库与20世纪70年代的网络模型数据库类似,两者都表示通用图,但网络模型数据库在较低的抽象级别上运行,并且缺乏对边链的轻松遍历。2000年 Neo technolgies 成立并开始开发图形数据库 Neo4j。随着数据库呈现爆发式增长,中国也涌现了越来越多的图数据库产品。在图应用成熟度发展历程中,先是管理企业的或者说是自身的核心数据,变成进行交易数据分析,最后升级为进行事件和行为的分析,随着图应用的成熟度发展,对底层的图数据库技术的要求也是在逐步发展的。图数据库的火热发展与其重要技术息息相关。图数据库的相关技术有图查询语言、图数据的计算、图处理引擎。图数据库具有独特的优势,具体表现在:更好,更快速的查询和分析、更简单和更自然的数据建模、数据结构的灵活性、支持实时更新和查询等。
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40个DBA日常维护的SQL脚本 8065浏览
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Linux+Oracle 11g+RAC+12cc+adg国内业界最详细生产系统下实施文档 9391浏览
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2023年2月中国数据库行业分析报告-多模并起,万向融合.pdf 96191浏览
自1970年以来,数据架构技术不断演进,先后有OLTP(交易型数据库)、OLAP(分析型数据库)、大数据/数据湖、NewSQL、HTAP、LakeHouse以及目前的超融合架构。当前数据中心部署的数据产品大体可分为四大类,包括交易型数据库、分析型数据库、专用数据库以及大数据/数据湖。这四大类产品之间需要频繁的数据搬运,整个技术栈非常复杂,由此带来了诸多问题和挑战。超融合数据库融合各种技术于一体,可以很好的解决交易型数据库(OLTP)、分析型数据库(OLAP)、大数据/数据湖(Data Lake)之间频繁进行数据搬运导致的复杂低效、代价高昂等问题,简洁而优雅。不过,超融合数据库在发展过程中也面临存储扩展性受限、数据安全等问题和挑战。