拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 云图说 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转 GaussDB (for MySQL) 01 了解 了解云数据库 GaussDB(for MySQL)的产品优势和价值，有助于您选择更合适的部署方式，更贴近您业务场景的数据库实例，高效可视化维护您的业务数据。

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重置管理员密码 变更实例的CPU和内存规格 可以根据业务需要对实例的规格进行变更，规格指实例的CPU/内存。 当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 发布区域：全部 变更实例的CPU和内存规格 数据库代理 读写分离是指通过一个读写分离的连接地址实现读写请求的自动转发。创建

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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普通索引和前缀索引 GaussDB(DWS)不支持前缀索引，也不支持内联普通索引。DSC工具迁移时会根据GaussDB(DWS)的特性将其迁移为普通索引。 内联普通(前缀)索引。 输入示例 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `public`

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源数据库是否存在被禁用的聚集索引 Microsoft SQL Server为源同步场景 表1 源数据库是否存在被禁用的聚集索引 预检查项 源数据库是否存在被禁用的聚集索引。 描述 源数据库中不允许存在被禁用的聚集索引，若存在会导致迁移失败。 待确认提示及处理建议 待确认原因：不通

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是 定点型 带日期的时间类型 否 是 定点型 TIME类型 否 是 字符串类型 二进制类型 否 是 带日期的时间类型 整型（不可转为带日期的时间类型） 否 是 带日期的时间类型 浮点型（不可转为带日期的时间类型） 否 是 带日期的时间类型 定点型（不可转为带日期的时间类型） 否 是

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GaussDB(for MySQL)超大表删除索引有哪些风险 删除索引是一个风险很大的操作，建议非必要不删除索引，主要原因如下： 删除索引会导致使用该索引的查询操作性能下降，慢SQL占满系统资源，影响业务正常运行。 删除索引的过程中会导致表锁定，其他用户无法访问该表，影响系统可用性。

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BY，DISTINCT上的列。 多表JOIN的关联列。 索引列顺序： 区分度最高的放在联合索引的最左侧。区分度=列中不同值的数量/列的总行数。 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧。因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好。 使用最频繁的列放到联合索引的左侧。这样可以比较少的建立一些索引。

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如果该列包含资源类型，则必须在具有该操作的语句中指定该资源的URN。 资源类型列中必需资源在表中用星号（*）标识，表示使用此操作必须指定该资源类型。 关于GaussDB(for MySQL)定义的资源类型的详细信息请参见资源类型（Resource）。 “条件键”列包括了可以在身份策略语句的Condition元素中支持指定的键值。

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Oracle等异构数据库迁移到MySQL后的数据库排序规则为什么是utf8mb4_bin 由于不同的数据库支持的字符集有差异，Oracle等数据库迁移到MySQL后，会转换成支持字符相对全面的UTF8MB4字符集。此字符集对应的默认排序字符集为utf8_general_ci，是大

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它实例的行为而受到影响，适用于对性能稳定性要求较高的应用场景。 通用型 存储空间 必选参数 您申请的存储空间会有必要的文件系统开销，这些开销包括索引节点和保留块，以及数据库运行必需的空间。存储空间的数值必须为10的整数倍。 300GB 参数模板 必选参数 您可以使用数据库参数模板

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GaussDB(for MySQL)云数据库 云数据库 GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能分布式数据库，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的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city FROM staffs,sections,states,places

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BY，DISTINCT上的列。 多表JOIN的关联列。 索引列顺序： 区分度最高的放在联合索引的最左侧。区分度=列中不同值的数量/列的总行数。 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧。因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好。 使用最频繁的列放到联合索引的左侧。这样可以比较少的建立一些索引。

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‘%innodb_large_prefix%’; 索引前缀长度还和 InnoDB 的 page size 有关。“innodb_page_size”选项默认是 16KB 的时候，最长索引前缀长度是 3072 字节，如果是 8KB 的时候，最长索引前缀长度是 1536 字节；4KB 的时候，最长索引前缀长度是 768

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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