数据库基本使用 主备机分别执行MATCH AGAINST语句后结果不一致的原因 使用INSTANT方式快速添加列 使用LOAD DATA导入本地数据 对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 GaussDB (for MySQL)超大表删除索引有哪些风险

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千万级性能压测引擎简介 企业业务飞速发展，日活剧增，部分大型业务系统达到了亿级日活流量，对现网稳定性运行带来了极大的挑战。如何提前识别大并发给业务带来的性能挑战，成为企业发展的重中之重。 性能测试服务提供千万级集群超大规模并发能力，涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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RDS for MySQL快速入门 购买并通过MySQL客户端连接RDS for MySQL实例 购买并通过MySQL-Front连接RDS for MySQL实例 RDS for MySQL入门实践

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sDB标准版。 产品优势 100%兼容MySQL生态数据库 兼容MySQL协议和生态，支持MySQL应用和工具无缝对接，使企业能够快速上手，轻松实现业务迁移。 相比于社区MySQL，TaurusDB标准版的内核能力显著增强，新增了十二种二级分区，让分区表具备更加灵活的数据分治能力。

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索引能力增强，轻松应对海量数据复杂查询场景。 数据秒级闪回、PITR等数据恢复能力，构筑极高的数据可靠性。 超高性能 宽表模型，支持结构化/半结构化数据的PB级存储。 超强写入性能，数倍纯读性能提升，2倍读写性能提升。 解决开源痛点 解决了开源Cassandra数据一致性和GC的问题。 存储秒级扩缩容，业务完全无感知。

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Mysql数据库 介绍APM采集的Mysql数据库指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Mysql数据库采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 是否采集原始sql radio JAVA false 2.0.0 - 调

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表级时间点恢复（MySQL） 功能介绍 为了保证数据完整性，降低对原实例的性能影响，在进行表级时间点恢复备份时，首先将选中时间点的全量数据和增量数据在后台恢复至一个临时实例，然后自动导出用户需要恢复的表，再将这些表恢复至原实例。 该接口计划于2025-09-14下线，建议及时切换到新接口表级时间点恢复（MySQL）。

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表级时间点恢复（MySQL） 功能介绍 为了保证数据完整性，降低对原实例的性能影响，在进行表级时间点恢复备份时，首先将选中时间点的全量数据和增量数据在后台恢复至一个临时实例，然后自动导出用户需要恢复的表，再将这些表恢复至原实例。 该操作会在原实例上新生成恢复后的库表，请确保您的原实例磁盘空间充足。

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实时诊断”，进入实例概览页面。 单击“实时性能”，进入实时性能页面。 单击页面上方“秒级监控”。 在弹框中单击秒级监控右侧，选择采集周期，单击“确定”，开启秒级监控。 开启秒级监控将会重新上报监控数据，约5分钟后生效。 图1 开启秒级监控 秒级监控开启后，可以前往“高级运维 > 实时监控”页面查看监控指标数据。

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创建MySQL数据库 应用场景 MySQL是目前最受欢迎的开源数据库之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成为WEB开发的高效解决方案。 本教程将指导您如何通过Terraform脚本创建一个RDS for

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数据库代理（MySQL） 开启数据库代理 查询数据库代理信息列表 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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技术先进性强：拥有对占到经营、无证游商等数十种城管违法问题的智能识别算法；物联网云平台支持十万台终端，可高效处理千万级数据传输；基于游戏引擎的晶石CIM平台可快速实现城市的数字化模拟；L4级“棋骥”无人驾驶网格车可24小时对城市运行状况进行巡查。 方案覆盖面全：整合市政公用、市容环卫、园林绿

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写入数据 写入数据接口和HBase原生API一致。 可以参考以下样例代码。 样例代码 public void testPut() { LOG .info("Entering testPut."); try(Table table = conn.getTable(tableName))

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数据写入 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 Hudi写入小精度Decimal数据失败

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致gh-ost的执行时间比原生的DDL算法略长。 MySQL 8.0之后提出的instant秒级加列算法，不再需要rebuild整个表，只需要在表的metadata中记录新增列的基本信息即可。这种方式将大表的加列操作降低到了秒级。但是目前这种方式的应用场景只局限在添加列，设置列默

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功能，确认源和目标数据库的数据是否一致性。 对象级对比：对数据库、索引、表、视图、存储过程和函数、表的排序规则等对象进行对比，建议在先进行对象级对比。 数据级对比：对迁移的表的行数或者表内数据进行一致性检查。 对象级对比 数据级对比 通过对象对比，可以对数据库对象完整性进行检查。

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HDD，支持40G带宽、千万级pps。适用于大数据本地存储业务。 3 基于擎天架构的鲲鹏高性能计算型裸金属实例上线 基于擎天软硬件协同架构的 裸金属服务器 ，采用华为鲲鹏920 CPU，整机128核，256GB DDR4 2933MHz内存，8内存通道；支持40G带宽、千万级pps，支持100G

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