云数据库 RDS SQL Server 版

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3月前
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快速部署sqlserver AlwaysOn集群
【7月更文挑战第8天】快速部署SQL Server AlwaysOn集群概览: 1. 准备工作:确认硬件与软件兼容,操作系统一致,资源充足;各节点安装相同SQL Server版本;配置静态IP,保障网络稳定。 2. 创建WFC:安装集群功能,通过管理器创建集群,设定名称、IP及节点。 3. 配置共享存储:接入SAN/NAS,将其作为集群资源。 4. 启用AlwaysOn:在SQL Server中开启功能,创建可用性组,定义主辅副本,添加数据库,设置侦听器。 5. 测试验证:故障转移测试,检查数据同步与连接稳定性。 部署前需深入理解技术细节并测试。
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3月前
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SQL Server 查询超时问题排查
【7月更文挑战第8天】排查 SQL Server 查询超时涉及五个主要方面:检查复杂查询、评估服务器性能、审视配置参数、更新统计信息和分析执行计划。关注点包括查询的结构(如连接、子查询和索引),服务器资源(CPU、内存、网络延迟),连接和内存设置,以及统计信息的时效性。通过这些步骤可定位并解决性能瓶颈。
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3月前
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SQLserver AlwaysOn 提交模式与节点的可用性
【7月更文挑战第7天】SQL Server AlwaysOn中,提交模式影响节点可用性。主节点可配置为异步(始终异步提交)或同步。同步模式下,主节点与至少一个同步从节点一起提交,但若从节点超时或宕机,会退化为异步,可能导致数据丢失。`session_timeout`决定主副本等待辅助副本的时间。`required_synchronized_secondaries_to_commit`参数要求特定数量的同步副本。选择模式应基于业务需求、数据安全性和性能。监控节点状态、测试故障转移和备份策略至关重要。详情参考微软文档。
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3月前
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对比 SQL Server中的VARCHAR(max) 与VARCHAR(n) 数据类型
【7月更文挑战7天】SQL Server 中的 VARCHAR(max) vs VARCHAR(n): - VARCHAR(n) 存储最多 n 个字符(1-8000),适合短文本。 - VARCHAR(max) 可存储约 21 亿个字符,适合大量文本。 - VARCHAR(n) 在处理小数据时性能更好,空间固定。 - VARCHAR(max) 对于大文本更合适,但可能影响性能。 - 选择取决于数据长度预期和业务需求。
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3月前
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TDengine 3.3.2.0 发布:新增 UDT 及 Oracle、SQL Server 数据接入
**TDengine 3.3.2.0 发布摘要** - 开源与企业版均强化性能,提升WebSocket、stmt模式写入与查询效率,解决死锁,增强列显示。 - taos-explorer支持geometry和varbinary类型。 - 企业版引入UDT,允许自定义数据转换。 - 新增Oracle和SQL Server数据接入。 - 数据同步优化,支持压缩,提升元数据同步速度,错误信息细化,支持表名修改。 - 扩展跨平台支持,包括麒麟、Euler、Anolis OS等。
DataWorks产品使用合集之DataX如何进行删除数据的操作
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
实时计算 Flink版产品使用问题之在从SQLServer捕获数据变更(CDC)时,开启CDC功能后对应的表中没有记录变化数据,是什么原因
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实时计算 Flink版产品使用问题之建了一张upsert-kafka的flink表,但是数据为空,该如何排查
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
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