有小于8个连接在批量创建索引，类似如下语句： alter table *** add index ***; 增量阶段，DRS会把源数据库日志中的增量数据解析成SQL在目标数据库中执行，一般总连接数小于64个，其中： DDL会单连接串行执行，执行DDL时，不会有其他DML执行。 DML最多会有6

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SCHEMAS上可以查询到，不能仅仅有表的权限，必须还需要有数据库的权限。MySQL中只要拥有表权限即可访问。 GaussDB 中：校验逻辑中优先校验Schema是否存在，后校验当前用户是否对Schema具有权限，与MySQL存在差异。 GaussDB中：对查询结果中字段使用LIKE和WHERE进行选择时，排序规则与information_schema

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--add-locks=false 导出的数据文件中不加锁表的声明。 - --where 只转储给定的WHERE条件选择的记录。 如果条件包含命令解释符专用空格或字符，一定要将条件引用起来。 DB_NAME 数据库名称 必填 TABLE_NAME 表名 可以多个同类型的表，用空格隔开。 建议只导出与业务相关的表结构。

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现为一个表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。 表中的列不要太多，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，以便在一页内存中容纳更多的行，进而减少磁盘IO，更有效的利用缓存。 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致锁表

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定没有索引的分区列会导致数据库 服务器 磁盘I/O繁忙，影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。

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现为一个表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。 表中的列不要太多，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，以便在一页内存中容纳更多的行，进而减少磁盘IO，更有效的利用缓存。 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致锁表

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定没有索引的分区列会导致数据库服务器磁盘I/O繁忙，影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。

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现为一个表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。 表中的列不要太多，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，以便在一页内存中容纳更多的行，进而减少磁盘IO，更有效的利用缓存。 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致锁表

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示例： 学生表中的student_id是主键，那么成绩表中的student_id则为外键。如果更新学生表中的student_id，同时触发成绩表中的student_id更新，则为级联更新。 外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群。 级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险，外键影响数据库的插入速度。

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name （必填）数据库实例名称，同一租户下，同类型的数据库实例名称可以重名 约束：4~64个字符之间，必须以字母开头，区分大小写，可以包含字母、数字、中划线或者下划线，不能包含其他的特殊字符 flavor （必填）数据库实例规格，本教程使用"rds.mysql.c2.large

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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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分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，冻结的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中，这一过程称为分区数据解冻。 一个分区

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DB输出为十六进制，MySQL中根据ASCII码表转义，无法转义的输出为空。 主键：MySQL中TINYBLOB类型不支持主键，GaussDB支持。 索引：MySQL中TINYBLOB类型不支持除前缀索引外其他索引方法，GaussDB支持。 外键：MySQL中TINYTEXT类型

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Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 问题 Hive创建超过3.2万分区的表，执行带有WHERE分区的条件查询时出现异常。 “metastore.log”中打印的异常信息包含以下信息： Caused by: java.io.IOException: Tried to

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示例： 学生表中的student_id是主键，那么成绩表中的student_id则为外键。如果更新学生表中的student_id，同时触发成绩表中的student_id更新，则为级联更新。 外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群。 级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险，外键影响数据库的插入速度。

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在“高级设置”中设置关联表的“配置条件”和“配置规则”，辅助您进行数据过滤。 图4 高级设置 在“配置条件”中，根据在3输入的过滤条件，填写关联表的相关信息。 “库名”、“表名”、“列名”、“主键”、“索引”和“过滤条件”均为必填项。如果该表没有索引，则填写主键。 “过滤条件”即在3输入的该关联表的过滤条件。

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DB输出为十六进制，MySQL中根据ASCII码表转义，无法转义的输出为空。 主键：MySQL中TINYBLOB类型不支持主键，GaussDB支持。 索引：MySQL中TINYBLOB类型不支持除前缀索引外其他索引方法，GaussDB支持。 外键：MySQL中TINYTEXT类型

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配置Doris对接Hudi数据源 在 MRS 集群元数据存储在Hive MetaStore的场景中，Doris 2.0.13版本支持通过Catalog的方式对接Hudi 0.15.0版本数据源，支持对接Hudi所有的数据字段类型。 Doris支持查询的Hudi表类型 Doris支持的Hudi表类型和对应的查询类型如下：

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接进行查询单条记录等操作（在“步骤4”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选表达式，返回过滤后的DataFrame对象，示例如下： 1 jdbcDF.where("id = 1 or age <=10")

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将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 缺少pymysql模块，可以查看是否有对应的egg包，如果没有，在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下： 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录 DLI 管理控制台，单击“数据管理

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GaussDB(for MySQL) CPU使用率高的解决方法 使用云数据库GaussDB(for MySQL)时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、无法获取连接、出现报错等，从而影响业务正常运行。 解决方案 通过查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓

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