Gauss100OLTP集群安装指南

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"GAU Install,for me" 这篇文章是关于华为的Gauss100OLTP数据库系统的安装指南,适用于Linux操作系统。Gauss100OLTP是一款针对在线事务处理(OLTP)场景设计的高性能数据库产品,具有强大的数据处理能力和高可用性特性。 在文档的1.1章节中,我们可以看到修订记录,它列出了文档的版本信息,此处为版本01,发布日期为2021年9月18日。文档还提醒读者,未经华为公司书面许可,不得擅自复制或传播文档内容。 2.1产品概述和2.2产品定位部分,Gauss100OLTP被介绍为一个专注于提供高效事务处理能力的数据库解决方案,适合需要高并发、低延迟的业务场景。在2.3产品特点中,该产品可能具备快速响应、高并发处理、数据安全性及可靠性等优势。 2.4章节详细阐述了系统的两种部署架构:单机部署和主备部署(包括一主一备和一主两备)。单机部署适用于小型或测试环境,而主备部署则增强了数据的安全性和系统的可用性。2.5部分列举了Gauss100OLTP可能的应用场景,2.6则提到了运行该产品的硬件和软件环境要求。 2.7和2.8章节分别介绍了关键技术指标和基本功能,比如支持的数据分区、高性能事务处理能力、高可靠性的事务处理机制、企业级安全保障措施(如数据加密和访问控制)、逻辑复制功能(用于数据同步和灾备),以及自研的高性能数据库内核。此外,还提到了闪回功能,允许用户撤销错误的操作。 2.9.1至2.9.7详细描述了各个关键特性,包括数据分区策略优化查询性能,高性能事务处理确保高并发场景下的响应速度,高可靠事务处理保障数据一致性,企业级安全保障提供多层防护,逻辑复制实现跨节点的数据同步,自研内核提升整体性能,以及闪回功能允许快速恢复到某个历史状态。 最后,3.1章节开始进入实际的安装指南,3.1.1至3.1.4给出了不同部署方案的简介和安装流程,包括单机、一主一备和一主两备的主备模式,以及整个安装过程的步骤。 这份文档详尽地介绍了Gauss100OLTP数据库的特性、应用场景、系统架构、运行环境、关键技术和安装指南,为用户提供了全面的参考信息,便于在Linux环境中部署和使用Gauss100OLTP。
2008-01-14 上传

function [mag,ax,ay, or] = Canny(im, sigma) % Magic numbers GaussianDieOff = .0001; % Design the filters - a gaussian and its derivative pw = 1:30; % possible widths ssq = sigma^2; width = find(exp(-(pw.*pw)/(2*ssq))>GaussianDieOff,1,'last'); if isempty(width) width = 1; % the user entered a really small sigma end gau=fspecial('gaussian',2*width+1,1); % Find the directional derivative of 2D Gaussian (along X-axis) % Since the result is symmetric along X, we can get the derivative along % Y-axis simply by transposing the result for X direction. [x,y]=meshgrid(-width:width,-width:width); dgau2D=-x.*exp(-(x.*x+y.*y)/(2*ssq))/(pi*ssq); % Convolve the filters with the image in each direction % The canny edge detector first requires convolution with % 2D gaussian, and then with the derivitave of a gaussian. % Since gaussian filter is separable, for smoothing, we can use % two 1D convolutions in order to achieve the effect of convolving % with 2D Gaussian. We convolve along rows and then columns. %smooth the image out aSmooth=imfilter(im,gau,'conv','replicate'); % run the filter across rows aSmooth=imfilter(aSmooth,gau','conv','replicate'); % and then across columns %apply directional derivatives ax = imfilter(aSmooth, dgau2D, 'conv','replicate'); ay = imfilter(aSmooth, dgau2D', 'conv','replicate'); mag = sqrt((ax.*ax) + (ay.*ay)); magmax = max(mag(:)); if magmax>0 mag = mag / magmax; % normalize end or = atan2(-ay, ax); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees. end

2023-05-22 上传
2023-04-21 上传