案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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优化分析 在优化前，没有创建places.place_id和states.state_id索引，执行计划如下： 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引，执行计划如下： 父主题： 实际调优案例

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优化分析 在优化前，没有创建places.place_id和states.state_id索引，执行计划如下： 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引，执行计划如下： 父主题： 实际调优案例

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优化分析 在优化前，没有创建places.place_id和states.state_id索引，执行计划如下： 建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引，执行计划如下： 父主题： 实际调优案例

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。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。 建议在下面的列上建立索引： 在SELECT，UPDATE，DELETE语句的WHERE从句上的列。

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。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。 建议在下面的列上建立索引： 在SELECT，UPDATE，DELETE语句的WHERE从句上的列。

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。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。 建议在下面的列上建立索引： 在SELECT，UPDATE，DELETE语句的WHERE从句上的列。

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。 由于全文索引局限性较多，不建议使用全文索引功能。 数据库索引设计规范 根据实际业务需求，减少使用无法利用索引优化的order by查询语句。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU资源。 涉及到复杂SQL语句时，优先参考已有索引进行设计，通过

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Server与MySQL语法存在差异，该配置项将保留DROP_EXISTING。 SQL Server与MySQL语法存在差异，该配置项将控制索引筛选语句转换。 建议配置“索引筛选转换”解决该类问题。 建议值：保留索引筛选条件语句。 影响：SQL Server与MySQL语法存在差异，该配置项将保留索引筛选条件语句。

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，或者修改表映射的索引名称。 目标端查询语句如下： GET /<index>/_mapping?include_type_name MySQL-> GaussDB (DWS)同步场景 表2 表结构一致性检查 预检查项 表结构一致性检查。 描述 校验用户源端和目标端表结构一致性。 不通过提示及处理建议

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源数据库索引（_id）检查 MongoDB迁移场景 表1 源数据库索引（_id）检查 预检查项 源数据库索引（_id）检查。 描述 检查源库是否存在没有索引（_id）的集合，若存在，则导致迁移失败。 待确认提示及处理建议 不通过原因：源数据库存在没有索引（_id）的集合。 处理建

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gsjdbc200.jar对应jdbc:gaussdb://host:port/database 排查用户名密码是否为数据库用户名或密码，将其修改为正确的数据库用户名或密码。 排查数据库是否启动或有权限访问。 检查使用的JDBC驱动是gsjdbc4.jar还是gsjdbc200.jar，请使用正确JDBC驱动jar包。

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MySQL不支持BITMAP索引,且该索引被注释掉。MySQL中，在搜索条件中使用索引列时，可能会影响性能。因此，用户应该创建合适的索引。 2 创建BTREE索引，而不是BITMAP索引。 BITMAP索引通常用于具有大量重复值（低基数）的列，而BTREE索引适合于高基数列。MySQL中没有与BI

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INDEX|KEY index_name语法时会报错。 当约束被建立为全局二级索引，SQL语句中指定using btree时，底层会建立为ubtree。 当约束关联的表为ustore，且SQL语句中指定为using btree时，底层会建立为ubtree。 2 支持自增列 ALTER TABLE、CREATE

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建立连接 功能介绍 创建连接时传入clickhouse-example.properties配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 样例代码 ClickHouseDataSource clickHouseDataSource

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建立连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为kudu集群的masters地址列表，如果有多个master节点，则中间用半角逗号隔开。

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优化数据库语句方法 文档数据库属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议。 数据库和集合的创建

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建立连接 以下代码片段在“JDBCExample”类的“createConnection”方法中。 USER和PASSWD为在创建连接时用于进行安全认证的用户名和密码。 Class.forName(JDBC_DRIVER); String dbUrl = String.format(DB_URL_PATTERN

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建立连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据，ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 clickHouseProperties.

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