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表1 通用计算型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 通用计算型X1 CPU/内存配比：自定义 vCPU数量范围：1-16 处理器：第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：2.8GHz/3.5GHz 高IO 通用型SSD 超高IO 极速型SSD 通用型SSD V2 实例网络性能与计算规格对应
/关闭超线程 高IO 通用型SSD 超高IO 极速型SSD 通用型SSD V2 支持IPv6 超高网络收发包能力 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 最大网络收发包：1200万PPS 最大内网带宽：42Gbps 最大网络连接数：1000万 通用计算增强型C7t CPU
通用计算型 概述 通用计算型专属主机提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。
通用型：规格码中包含“n1”。 独享型：规格码中包含“x1”。 惠选型：规格码中包含“p1”。 通过API接口查询 通过调用查询数据库规格接口，通过返回的响应参数“group_type”判断实例类型。 general：通用型。 dedicated：独享型。
for MySQL的区别 TaurusDB拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 TaurusDB与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL TaurusDB 架构 传统主备架构，主备通过binlog同步数据。 存算分离架构，计算节点共享一份数据，无需通过binlog同步数据。
GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for
TaurusDB企业版和标准版有什么区别 TaurusDB支持企业版和标准版两种产品形态，具体的区别如下： 表1 TaurusDB支持企业版和标准版的区别 类别 TaurusDB企业版 TaurusDB标准版 产品架构 存算分离架构，计算节点共享一份数据，无需通过binlog同步数据。
不同的CPU架构支持的数据库实例规格不同，具体如下： X86架构实例规格 鲲鹏架构实例规格 X86架构的实例规格支持两种子系列：独享型规格和通用型规格。 独享型：完全独享的CPU和内存，性能长期稳定，不会因为物理机上其他实例的行为而受到影响。适用于对性能稳定性要求较高的应用场景。
GaussDB通用型、独享型和鲲鹏独享型性能规格之间的区别是什么 GaussDB的实例规格CPU架构分为X86架构和ARM架构，不同架构支持的规格类型如下。不同规格类型之间的区别请参见表1。
通用计算型 概述 通用计算型专属计算集群提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。
不同的CPU架构支持的数据库实例规格不同，具体如下： X86架构实例规格 X86架构的实例规格支持两种子系列：独享型规格和通用型规格。 独享型：完全独享的CPU和内存，性能长期稳定，不会因为物理机上其他实例的行为而受到影响。适用于对性能稳定性要求较高的应用场景。 独享型实例支持
通用计算增强型 概述 相比通用计算型，通用计算增强型专属计算集群是CPU独享型实例，实例间无CPU资源争抢，性能强劲稳定，同时搭载全新网络加速引擎，以及DPDK（Data Plane Development Kit）快速报文处理机制，提供更高的网络性能，满足不同场景需求。
通用计算增强型 概述 相比通用计算型，通用计算增强型专属主机是CPU独享型实例，实例间无CPU资源争抢，性能强劲稳定，同时搭载全新网络加速引擎，以及DPDK（Data Plane Development Kit）快速报文处理机制，提供更高的网络性能，满足不同场景需求。
表1 通用计算型单元 名称 算力配置 描述 通用计算单元-融合型-2C6s 通用计算单元-汇聚型-2C6s 通用计算单元-扩展型-2C6s 2C6s 适用于需要使用C6s规格虚拟机业务的场景-2*C6s 通用计算单元-融合型-2S6 通用计算单元-汇聚型-2S6 通用计算单元-扩展型
显示的使用状况就是该实例购买的包周期的共享存储容量及目前数据已占用的容量。 如果已使用空间超过购买的共享存储容量，TaurusDB会自动扩容，无需担心磁盘满带来的业务问题。 自动扩容的空间会按照按需使用的收费标准收取，建议超出后使用磁盘容量变更功能扩展包周期的存储容量。 备份空间： 系统会赠送一份与包周期或按需存储容量相同大小的备份空间。
显示的使用状况就是该实例购买的包周期的共享存储容量及目前数据已占用的容量。 如果已使用空间超过购买的共享存储容量，TaurusDB会自动扩容，无需担心磁盘满带来的业务问题。 自动扩容的空间会按照按需使用的收费标准收取，建议超出后使用磁盘容量变更功能扩展包周期的存储容量。 备份空间： 系统会赠送一份与包周期或按需存储容量相同大小的备份空间。
Processing)是云数据库TaurusDB发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给TaurusDB的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。
MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。
Processing)是云数据库TaurusDB发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给TaurusDB的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。
成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看GaussDB(for
登录华为云管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域“华南-广州”。 单击页面左上角，选择“计算 > 弹性云服务器 ECS”。 单击“购买云服务器”。 配置弹性云服务器参数。 选择通用计算型s6.xlarge.2 4vCPUs |8GiB规格。 选择镜像和磁盘规格。 单击“下一步：网络配置”。
内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控TaurusDB资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买通用型规格实例，以此来降低您的成本。例如通用型32U128GB的规格相比较于独享型的32U128GB的规格，每月可降低约30%的成本。
自定义，易理解可识别。 规格 s6.xlarge.2 4vCPUs|8GiB 本示例中选择的规格。 实际选择的规格需要结合业务场景选择，请参考弹性云服务器的实例规格。 操作系统 CentOS 7.6 64 - 系统盘 通用型SSD 40GiB - 数据盘 超高IO 100GiB - 弹性IP 现在购买
TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并
MySQL)支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并
自定义，易理解可识别。 规格 s6.xlarge.2 4vCPUs|8GiB 本示例中选择的规格。 实际选择的规格需要结合业务场景选择，请参考弹性云服务器的实例规格。 操作系统 CentOS 7.6 64 - 系统盘 通用型SSD 40GiB - 数据盘 超高IO 100GiB - 弹性IP 现在购买
Process，混合事务和分析处理）是能同时提供OLTP和OLAP的混合关系型数据库。 HTAP采用列式存储引擎，利用SIMD(Single Instrnction Multiple Data)并行计算技术，针对海量数据的分析场景，HTAP实时分析避免了用户单独维护数据抽取同步的链路，节约了
Store节点存储数据信息。 图1 备份原理 如图1所示，TaurusDB实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到对象存储服务(OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice
Process，混合事务和分析处理）是能同时提供OLTP和OLAP的混合关系型数据库。 HTAP采用列式存储引擎，利用SIMD(Single Instrnction Multiple Data)并行计算技术，针对海量数据的分析场景，HTAP实时分析避免了用户单独维护数据抽取同步的链路，节约了
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