云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql数据库索引回表 更多内容
  • 表和索引

    索引 搜索 创建索引 索引使用约束 父主题: 全文检索

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  • GaussDB(for MySQL)超大表删除索引有哪些风险

    GaussDB (for MySQL)超大删除索引有哪些风险 删除索引是一个风险很大的操作,建议非必要不删除索引,主要原因如下: 删除索引会导致使用该索引的查询操作性能下降,慢SQL占满系统资源,影响业务正常运行。 删除索引的过程中会导致锁定,其他用户无法访问该,影响系统可用性。

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  • 闪回表

    背景信息 闪可以将恢复至特定时间点,当逻辑损坏仅限于一个或一组,而不是整个数据库时,此特性可以快速恢复的数据。闪基于MVCC多版本机制,通过删除指定时间点和该时间点之后的增量数据,并找回指定时间点和当前时间点删除的数据,实现级数据还原。 前提条件 undo

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  • GaussDB(for MySQL)索引设计规范

    index:示使用索引,如果只有 Using index,说明没有查询到数据,只用索引即完成了这个查询,这种情况为覆盖索引。如果同时出现Using where,代使用索引来查找读取记录, 也是可以用到索引的,但是需要查询到数据。 Using where:示条件查询,如

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  • 闪回表

    背景信息 闪可以将恢复至特定时间点,当逻辑损坏仅限于一个或一组,而不是整个数据库时,此特性可以快速恢复的数据。闪基于MVCC多版本机制,通过删除指定时间点和该时间点之后的增量数据,并找回指定时间点和当前时间点删除的数据,实现级数据还原。 前提条件 undo

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  • 闪回表

    背景信息 闪可以将恢复至特定时间点,当逻辑损坏仅限于一个或一组,而不是整个数据库时,此特性可以快速恢复的数据。闪基于MVCC多版本机制,通过删除指定时间点和该时间点之后的增量数据,并找回指定时间点和当前时间点删除的数据,实现级数据还原。 前提条件 整体方案

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  • 闪回表

    背景信息 闪可以将恢复至特定时间点,当逻辑损坏仅限于一个或一组,而不是整个数据库时,此特性可以快速恢复的数据。闪基于MVCC多版本机制,通过删除指定时间点和该时间点之后的增量数据,并找回指定时间点和当前时间点删除的数据,实现级数据还原。 前提条件 整体方案

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  • Mysql数据库

    调用链中是否采集上报带有参数内容的原始sql 汇聚分名 array JAVA - 2.2.2 - 根据配置的名,汇聚分的sql。以该名开头的汇聚成同样的mysql最大采集行数 integer JAVA 500 2.4.1 - 可采集的mysql最大行数 sql语句最大采集字节数 integer

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  • 回滚表结构

    结构 数据库初始化后,系统会修改结构。如果需要恢复到原状态,需要进行结构。 场景:在数据库进行初始化后,开始加密前,若需回退到原始状态需执行手动结构。 图1 初始化 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录实例Web控制台。 在左侧导航栏中,选择“数据加密

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  • 源数据库索引(_id)检查

    数据库索引(_id)检查 MongoDB迁移场景 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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  • 源数据库索引长度检查

    不通过原因:源数据库存在超过目标库索引列长度限制的索引。 处理建议:1. 在迁移对象中去除这张。2. 修改索引长度。 MySQL迁移、同步、灾备场景 2 源数据库索引长度检查 预检查项 源数据库存在超过目标库索引列长度限制的索引。 描述 源数据库存在超过目标库索引列长度限制的索引,则导致迁移失败。

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  • 索引

    Operational_Acc_Obtained_Id ); 由于索引列列(organic_name)不是DISTRIBUTE BY列列(serial_no、organic_name)的超集,因此索引中删除了UNIQUE。 输入:CREATE TABLE,使用主键和非唯一主索引(未添加DISTRIBUTE BY

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  • 索引

    索引 唯一索引 普通索引和前缀索引 HASH索引 BTREE索引 SPATIAL空间索引 FULLTEXT全文索引 删除索引 索引重命名 父主题: MySQL语法迁移

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  • 索引

    索引 在GaussDB(DWS)中创建索引期间,索引名不能与模式名一起指定。该索引将在创建索引的模式中自动创建。 图1 输入:索引 图2 输出:索引 输入:基于CASE函数的索引 函数索引是基于列函数或达式计算结果创建的索引。 输入 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE

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  • 创建MySQL数据库

    (可选)数据库端口 约束:MySQL数据库端口设置范围为1024~65535(其中12017和33071被RDS系统占用不可设置),默认3306; volume type (必填)数据库实例磁盘类型 取值范围: ULTRAHIGH,示SSD; ULTRAHIGHPRO,示SSD尊享版,仅支持超高性能型尊享版

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  • 数据库代理(MySQL)

    数据库代理(MySQL) 开启数据库代理 查询数据库代理信息列 查询数据库代理规格信息 设置读写分离路由模式 关闭数据库代理 父主题: API v3(推荐)

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  • 源数据库集合TTL索引检查

    数据库集合TTL索引检查 MongoDB迁移时,TTL索引会因为源数据库和目标库数据的时区、时钟不一致导致迁移后数据不一致。DRS会检查源数据库是否存在TTL索引的集合,如果存在,需要删除TTL索引或者不迁移存在TTL索引的集合。 待确认原因 待迁对象存在TTL索引,会因为源数

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  • 源数据库集合索引个数检查

    数据库集合索引个数检查 MongoDB迁移时,索引的个数会影响整个迁移的时间。DRS会检查源数据库是否存在索引个数大于10的集合,如果存在会影响迁移速度,请确认是否有必要迁移所有的索引。 待确认原因 源数据库存在索引个数大于10的集合,这些集合迁移会比较慢。 处理建议 索引的个

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  • Hudi表索引设计规范

    Hudi索引设计规范 规则 禁止修改索引类型。 Hudi索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下: 布隆索引:Spark引擎独有索引,采用bloomfiter机制,将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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  • 创建Bucket索引表调优

    判断使用分区还是非分区 根据的使用场景一般将分为事实和维度: 事实通常整数据规模较大,以新增数据为主,更新数据占比小,且更新数据大多落在近一段时间范围内(年或月或天),下游读取该进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪(例如最近一天、一月、一年),这种通常可以通

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  • 创建Bucket索引表调优

    判断使用分区还是非分区 根据的使用场景一般将分为事实和维度: 事实通常整数据规模较大,以新增数据为主,更新数据占比小,且更新数据大多落在近一段时间范围内(年或月或天),下游读取该进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪(例如最近一天、一月、一年),这种通常可以通

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