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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count count函数用于返回记录条数。 命令格式 count([distinct|all] <colname>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 distinct或all 否 表示在计数时是否去除重复记录，默认为all，即计算全部记录。 如果指定distinct，则只计算唯一值数量。

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count count函数用于返回记录条数。 命令格式 count([distinct|all] <colname>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 distinct或all 否 表示在计数时是否去除重复记录，默认为all，即计算全部记录。 如果指定distinct，则只计算唯一值数量。

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Count 功能介绍 根据过滤条件查询，统计数据实体/实例的总数。 入参 POST http://{Endpoint}/rdm_{appID}_app/services/dynamic/api/{entityName}/count { "params": {

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"huaweicloud_vpc" "vpcs" { count = 2 name = var.name_list[count.index] cidr = var.cidr_list[count.index] } 使用 count 创建的资源需要通过索引值进行访问，格式为：<资源类型>

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"huaweicloud_vpc" "vpcs" { count = 2 name = var.name_list[count.index] cidr = var.cidr_list[count.index] } 使用 count 创建的资源需要通过索引值进行访问，格式为：<资源类型>

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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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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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update语句统计结果。 insert_count bigint insert语句统计结果。 delete_count bigint delete语句统计结果。 mergeinto_count bigint merge into语句统计结果。 ddl_count bigint DDL语句的数量。 dml_count

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GaussDB算子级调优实践 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于各别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 8.GaussDB(for

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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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GaussDB数据库在数据类型、SQL功能和数据库对象等基本功能上与MySQL数据库兼容。 GaussDB的执行计划和优化、EXPLAIN显示结果与MySQL不同。 由于GaussDB数据库与MySQL数据库底层框架实现存在差异，GaussDB数据库与MySQL数据库仍存在部分差异。

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慢的可能。 图1 CPU使用率 分析对应时间段该实例的慢日志，该SQL执行快时其扫描行数为百万级，当SQL执行慢时其扫描行数为千万级，与业务确认该表短期内并无大量数据插入，因此推断执行慢是因为未走索引或选错索引。且通过EXPLAIN查看该SQL的执行计划确实是全表扫描。 图2 慢日志

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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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GaussDB数据库在数据类型、SQL功能和数据库对象等基本功能上与MySQL数据库兼容。 GaussDB的执行计划和优化、EXPLAIN显示结果与MySQL不同。 由于GaussDB数据库与MySQL数据库底层框架实现存在差异，GaussDB数据库与MySQL数据库仍存在部分差异。

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GaussDB数据库在数据类型、SQL功能和数据库对象等基本功能上与MySQL数据库兼容。 GaussDB的执行计划和优化、EXPLAIN显示结果与MySQL不同。 由于GaussDB数据库与MySQL数据库在底层框架实现上存在差异，GaussDB数据库与MySQL数据库仍存在部分差异。

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管理员权限用户查询STATEMENT_COUNT视图则能看到所有用户当前节点的统计信息。当数据库或该节点重启时，计数将清零，并重新开始计数。计数以节点收到的查询数为准，数据库内部进行的查询。例如，数据库主节点收到一条查询，若该查询包含多条子查询，那将在数据库节点上进行相应次数的计数。 表1

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的SQL语句和数据库后台线程执行的SQL语句。 dml_count bigint DML语句的数量。该统计结果包含用户执行的SQL语句和数据库后台线程执行的SQL语句。 dcl_count bigint DCL语句的数量。该统计结果包含用户执行的SQL语句和数据库后台线程执行的SQL语句。

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限用户查询STATEMENT_COUNT视图则能看到所有用户当前节点的统计信息。当数据库或该节点重启时，计数将清零，并重新开始计数。计数以节点收到的查询数为准，数据库内部进行的查询。例如，数据库主节点收到一条查询，若该查询包含多条子查询，那将在数据库节点上进行相应次数的计数。 表1

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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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