选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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联该RDS（MySQL）实例即可，不涉及表结构和表数据的迁移。 兼容性 检查源数据库和目标实例的MySQL版本号一致。 目标实例的实例规格和存储空间等原则上不低于源数据库。 检查源数据库和目标实例的表结构和字符集等一致。 “拆分算法”为“hash”的逻辑表单次迁移记录数不超过10

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来存放数据表，然后再构建一个SQL脚本来统计告警信息。 在 DataArts Studio 管理中心模块创建一个到 DLI 的连接，数据连接名称为“dli”。 进入数据开发模块，在DLI中创建一个数据库，用于存放数据表，数据库名称为“dlitest”。 创建一个DLI SQL脚本，通过S

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如果“local_infile”参数组不可编辑，则说明是默认参数组，需要先创建一个新的参数组，再修改该参数值，并应用到RDS的MySQL实例上。 单击“保存”回到连接管理界面。 创建整库迁移作业 两个连接创建完成后，选择“整库迁移 > 新建作业”，开始创建迁移任务，如图4所示。 图4

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已参考管理驱动，上传了MySQL数据库驱动。 步骤1：在 MRS Hive上创建Hive分区表 在MRS的Hive客户端中，执行以下SQL语句创建一张Hive分区表，表名与MySQL上的表trip_data一致，且Hive表比MySQL表多建三个字段y、ym、ymd，作为Hive的分区字段。 SQL语句如下：

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监控数据质量 支持更多数据源和更多规则的监控 作业数量规模是多少？ 本示例仅1个 用户可手动创建几十个作业，也可以在数据架构中配置自动生成数据质量作业。如果调用数据质量监控的创建接口，则可创建超过100个质量作业 用户的使用场景？ 对DWI层数据进行标准化清洗 一般在数据加工前后，

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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云数据库 GaussDB (for MySQL)监控指标说明 功能说明 本节定义了云数据库GaussDB(for MySQL)上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控提供的API接口来检索云数据库GaussDB(for MySQL)产生的监控指标和告警信息。

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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库表级恢复：支持通过自动备份文件，将数据库表恢复到指定的时间点。 发布区域：全部 将数据库实例恢复到指定时间点 通过表级时间点恢复备份 参数模板管理 您可以使用数据库参数模板中的参数来管理数据库引擎配置。数据库参数模板就像是引擎配置值的容器，这些值可应用于一个或多个数据库实例。 创建数据库实例时可以指定

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MySQL)实例，并在2023/04/08 12:09:06时刻将其删除。 云数据库GaussDB(for MySQL)实例流水账单 按需计费GaussDB(for MySQL)实例按秒计费，每一个小时整点结算一次费用，您可以在流水账单中核对每一个计费周期的信息是否和实际相符，流水账单中计费资源是分开计费的，以“GaussDB

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需要先创建一个新的参数组，再修改该参数值，并应用到RDS的MySQL实例上，具体操作请参见《关系型数据库用户指南》。 是 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 - local_infile字符集 MySQL通过loca

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参见OBS价格详情。 OBS桶命名规则如下： 需全局唯一，不能与已有的任何桶名称重复。 长度范围为3到63个字符，支持小写字母、数字、中划线（-）、英文句号（.）。 禁止两个英文句号（.）或英文句号（.）和中划线（-）相邻，禁止以英文句号（.）和中划线（-）开头或结尾。 禁止使用IP地址。

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活跃连接数 (个) 慢SQL (个) 表2 监控项说明 监控项 说明 监控项异常的处理建议 案例 CPU使用率 (%) 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 评估业务SQL的执行计划，添加索引避免全表扫描。 扩容CPU规格，满足计算型业务需求。 RDS for MySQL CPU使用率高的问题处理

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分区策略，用来确保相同一类的数据写入到kafka同一分区 database：使用数据库名称做分区，保证同一个数据库的事件写入到kafka同一个分区中 table：使用表名称做分区，保证同一个表的事件写入到kafka同一个分区中 database ignore_producer_error 否

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需要先创建一个新的参数组，再修改该参数值，并应用到RDS的MySQL实例上，具体操作请参见《关系型数据库用户指南》。 是 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - Agent Agent功能待下线，无需配置。 - local_infile字符集 MySQL通过loca

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Hive表trip_data有三个分区字段：骑行起始时间的年、骑行起始时间的年月、骑行起始时间的年月日，例如一条骑行记录的起始时间为2018/5/11 9:40，那么这条记录会保存在分区trip_data/2018/201805/20180511下面。对trip_data按时间维度统计汇总时，只需要对局部数据扫描，从而提升性能。

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当时延为0s时，说明源数据库和目标数据库的数据是实时同步的。 时延 = 源库当前系统时间 - 成功同步到目标库的最新一个事务在源库的提交成功时间。 一个事务同步的完整过程如下： 源端数据库的抽取； 经过网络的传输； 由DRS进行日志解析； 最终在目标数据库上的执行完成。 这样完成

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Hive表trip_data有三个分区字段：骑行起始时间的年、骑行起始时间的年月、骑行起始时间的年月日，例如一条骑行记录的起始时间为2018/5/11 9:40，那么这条记录会保存在分区trip_data/2018/201805/20180511下面。对trip_data进行按时间维度统计汇总时，只需要对局部数据扫描，大大提升性能。

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MySQL)标准版 服务器 的总连接数，以个为单位。 ≥ 0 counts GaussDB(for MySQL)标准版实例 1分钟 rds007_conn_active_count 当前活跃连接数 该指标用于统计非sleep状态的连接，以个为单位。 ≥ 0 counts GaussDB(for MySQL)标准版实例

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