产品优势 简单易用 通过数据库智能驾驶舱,随时随地管理百度智能云数据库。 实时洞察 可以快速定位异常,相比人工节约 80% 时间,帮助您提升工作效率。 智能评估系统 相较于传统方法可提前 1 个月以上发现容量瓶颈,持续保持数据库的稳定性。 AI驱动的智能运维 相比传统基于规则优化 SQL,基于 AI 的 SQL 优化准确率提升 40%;智能领航员回答复杂问题准确率在 80% 以上。
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前提条件 实例已开启开启企业版。 需要归档的表中必须有时间字段。 目标数据库类型为 MySQL、PostgreSQL。 提交数据归档或归档+清理任务 登录 DBSC 控制台 。 在左侧导航栏,点击 数据开发—>数据归档与清理 。 在 数据归档与清理 页面,单击页面中的 创建归档与清理 。 在 创建归档与清理 页面,按照下表进行配置。
盘点回顾整个数据的发展历史; 分享百度智能云在数据库领域的发展情况; 共同展望数据库在AI时代的创新和变更; 您可以: 全局了解数据库行业的历史和发展趋势; 了解百度智能云数据库在各个阶段的典型产品、应用和关键技术; 了解百度智能云数据库在 AIGC 时代的创新和变革。 讲师介绍 朱洁 百度智能云数据库产品总架构师 问答交流 关注百度智能云官方微信公众号,一手资讯尽在其中!
云数据库 RDS 云数据库 Redis 云数据库 DocDB for MongoDB 云数据库 HBase 云数据库 GaiaDB 分布式数据库 GaiaDB-X 数据传输服务 DTS 云数据库 TableStorage 消息服务 for RabbitMQ 云原生 云原生微服务应用平台 函数计算 CFC 容器实例BCI 容器镜像服务CCR 安全 DDoS防护服务 应用防火墙 WAF 主机安全 密钥管理服务
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数据分区算法的核心在于如何在尽量降低映射获取时延的同时,将内存消耗控制在可接受的范围内,同时又尽量避免数据的大规模搬运。对于实时性要求越高的系统,分区算法的设计应该层级越少、规则越简单,避免引入过多的切换消耗。而数据引擎的设计优化方向则集中在Base数据的读取优化以及增量数据(WAL)的可靠性/一致性保证上。
自建Redis迁移至云数据库Redis(含PegaDB) 本文主要介绍自建 Redis 实例和云数据库 Redis 实例之间的数据迁移。 前提条件 自建 Redis 数据库版本为 2.8x、3.x、4.x、5.x、6.x、7.x。 自建 Redis 数据库可正常运行 PSYNC 命令。 已创建存储空间大于自建 Redis 数据库占用存储空间的目标云数据库 Redis 实例。
数据分区算法的核心在于如何在尽量降低映射获取时延的同时,将内存消耗控制在可接受的范围内,同时又尽量避免数据的大规模搬运。对于实时性要求越高的系统,分区算法的设计应该层级越少、规则越简单,避免引入过多的切换消耗。而数据引擎的设计优化方向则集中在Base数据的读取优化以及增量数据(WAL)的可靠性/一致性保证上。
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