用户使用分布式消息服务Kafka版作为消息中间件，查看Topic的消息内容对于定位问题与调试服务是至关重要的。 当消息的生产和消费过程中遇到疑难问题时，通过创建不同消费组可以帮助定位分析问题或调试服务对接。用户可以创建一个新的消费组，对Topic中的消息进行消费并分析消费过程，这样不会影响其他服务对消息的处理。

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提高RDS for MySQL数据库查询速度的方法 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MySQL日志，请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS实例

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Connect作为消息管理系统，查看队列的消息内容对于定位问题与调试服务是至关重要的。 当消息的生产和消费过程中遇到疑难问题时，通过创建不同消费组可以帮助定位分析问题或调试服务对接。用户可以创建一个新的消费组，对主题中的消息进行消费并分析消费过程，这样不会影响其他服务对消息的处理。 父主题： MQS连接开发（开源客户端）

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如何提高 GaussDB (for MySQL)标准版数据库的查询速度 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询GaussDB(for MySQL)标准版日志，请参见查看或下载GaussDB(for

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如何提高RDS数据库的查询速度 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MariaDB日志，请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS的CPU使用率指标，协助定位问题。具体请参见查看监控指标。

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规划IT治理体系，提高管理效率 风险等级 高 关键策略 实施与您的组织对应的IT治理结构。这有助于在整个组织内分摊和管理成本。随着经营范围和规模的不断扩张，不断建立子公司、分公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响，需要匹

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分析查询效率异常降低的问题 通常在几十毫秒内完成的查询，有时会突然需要几秒的时间完成；而通常需要几秒完成的查询，有时需要半小时才能完成。如何分析这种查询效率异常降低的问题呢？ 解决办法 通过下列的操作步骤，可以分析出查询效率异常降低的原因。 使用ANALYZE命令分析数据库。 A

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机登录权限，推荐您使用更安全便捷的数据管理服务连接实例。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击操作列的“登录”，进入数据管理服务实例登录界面。

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如何提高SFS Turbo文件系统拷贝和删除操作的效率？ Linux常用cp、rm、tar命令，默认属于串行操作，无法发挥网络文件系统的并发优势，需要用户并发执行以上命令，提升执行效率。 父主题： 其他类

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机登录权限，推荐您使用更安全便捷的数据管理服务连接实例。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击操作列的“登录”，进入数据管理服务实例登录界面。

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如何提高SFS Turbo文件系统拷贝和删除操作的效率？ Linux常用cp、rm、tar命令，默认属于串行操作，无法发挥网络文件系统的并发优势，需要用户并发执行以上命令，提升执行效率。 父主题： 其他类

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分析查询效率异常降低的问题 通常在几十毫秒内完成的查询，有时会突然需要几秒的时间完成；而通常需要几秒完成的查询，有时需要半小时才能完成。如何分析这种查询效率异常降低的问题呢？ 处理步骤 通过下列的操作步骤，可以分析出查询效率异常降低的原因。 使用ANALYZE命令分析数据库。 A

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性能调优 如何提高GaussDB(for MySQL)标准版数据库的查询速度 排查GaussDB(for MySQL)标准版CPU使用率高的原因和解决方法 GaussDB(for MySQL)标准版数据库内存使用率过高怎么处理 GaussDB(for MySQL)标准版实例磁盘满导致实例异常的解决方法

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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。

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【我管理的】模块 点击其中一个审批，可以查看各审批下的详细数据；在数据界面可以分享单条数据给其他人。 【个人】模块 点击我审批的-已处理，跳转我已审批列表界面。 点击我审批的-待处理，跳转待我审批列表界面。 点击我审批的-平均耗时，展示所有时间段，我审批的已处理和待处理的所有流程耗时。

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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。

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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。

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功能介绍 云数据库GaussDB(for MySQL)支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升

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Data Processing)是云数据库GaussDB(for MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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Data Processing)是云数据库GaussDB(for MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推

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