普通用户执行创建OBS外表语句时报错：permission denied 创建GDS外表失败，报错：ROUNDROBIN distribution type is built-in support. GDS导入失败后，磁盘占用空间增大 使用DLF服务创建DWS外表时不支持中文，如何处理

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案例 作为示例，让我们将变量 “message” 重命名为“greeting”。 重构前 重构后 父主题： 变量重命名

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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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包括：选择表存储方式、压缩级别、分布方式、分布列以及使用分区表和局部聚簇等，从而实现表性能的优化。 选择存储方式 表的存储模型选择是表定义的第一步。业务属性是表的存储模型的决定性因素，根据下表选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列

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案例 定位任意实体 定位类 查询某个类的成员 父主题： 代码搜索

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案例 作为示例，让我们内联变量“message”，将其替换为其初始值设定项 “Hello!”。 重构前 重构后 父主题： 内联变量

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源数据库Binlog日志是否开启 源数据库Binlog格式检查 源数据库expire_logs_days参数检查 源数据库参数server_id是否符合增量迁移要求 源数据库参数log_slave_updates检查 源数据库的GTID功能检查 源数据库是否存在使用不支持的存储引擎的表 源数据库是否为 GaussDB (for

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创建云数据库MySQL 进入华为云官网，登录华为云账号。 搜索云数据库MySQL，单击立即购买，进入购买数据库实例页面，如下图，根据界面提示，填写要购买的数据库实例信息，如下表所示。 图1 购买数据库实例页面 表1 购买数据库实例参数说明 参数名称 参数说明 取值样例 计费模式 必选参数

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成长地图 | 云数据库 GaussDB(for MySQL) 云数据库 GaussDB(for MySQL) GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB

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使用DRS迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 使用mysqldump迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 发布区域：全部 使用DRS迁移数据 使用mysqldump迁移数据 重置管理员密码 在使用GaussDB(for MySQL)过程中，如果忘记数据库帐号密码，可以重新设置密码。

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数据库类—MySQLDelete 适用于MySQLDelete删除操作使用。 参数 是否必选 参数类型 描述 Ip 是 String 数据库ip：如果是华为云RDS实例，需要绑定EIP，并保证实例端口安全组策略开启放行，详细请参考华为云：通过公网连接MySQL实例。 Port 是

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案例：调整中间表存储方式 在GaussDB(DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别

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案例：调整中间表存储方式 现象描述 在GaussDB中行存表天然的使用行执行引擎，列存表天然的使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用

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异常。 自动学习样例列表 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读

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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表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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