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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级逐渐发展到现在的TB级，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）在数据查询、
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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级数据量逐渐发展到现在的TB级数据量，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）
构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。 计算上的倾斜会严重影响系统性能，由于倾斜节点所需要运算的数据量
构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。 计算上的倾斜会严重影响系统性能，由于倾斜节点所需要运算的数据量
大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表
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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表
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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2
在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。
在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。
数据超过了GaussDB实例的最大存储容量怎么办 问题现象 GaussDB数据库的磁盘空间满，导致实例变为只读状态，应用无法对GaussDB数据库进行写入操作，从而影响业务正常运行。 问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。 由于大量的事务和写入操作产生了大量的日志文件。 应
在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。
在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。
有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库
有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库
同分区可以分别实施备份、恢复、索引重建等运维性质的操作，能够对单个数据集不同子类进行分治操作，满足用户业务场景的差异化需求。 父主题： 大容量数据库
同分区可以分别实施备份、恢复、索引重建等运维性质的操作，能够对单个数据集不同子类进行分治操作，满足用户业务场景的差异化需求。 父主题： 大容量数据库
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