增值包（可选） 安全大屏 如有现场讲解汇报、实时监控等场景，希望获得更好的演示效果，需要将安全云脑服务的分析结果展示在大型屏幕上的需求，可以额外单独购买安全大屏。 计费因子：安全大屏-安全态势指标、Astro Canvas大屏、Astro Canvas 安全态势感知大屏。 包年/包月、按需计费

查看更多 →

率。 Roundrobin缺点是无法像Hash表一样进行DN本地化优化，查询性能通常不如Hash表。 一般在大表无法找到合适的分布列时，定义为Roundrobin表，若大表能够找到合适的分布列，优先选择性能更好的Hash分布。 选择分布列 采用Hash分布方式，需要为用户表指定一个分布列（distribute

查看更多 →

作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。

查看更多 →

Astro大屏应用。 购买配置说明： 请根据需求进行购买。 其中，AstroCanvas大屏仅支持通过包周期方式进行购买。 包周期购买时，如果仅需购买安全云脑大屏，无需购买AstroCanvas大屏，则请先选择“现在购买”，并勾选大屏下方的不购买AstroCanvas大屏，仅购买指标提示信息。

查看更多 →

率。 Roundrobin缺点是无法像Hash表一样进行DN本地化优化，查询性能通常不如Hash表。 一般在大表无法找到合适的分布列时，定义为Roundrobin表，若大表能够找到合适的分布列，优先选择性能更好的Hash分布。 选择分布列 采用Hash分布方式，需要为用户表指定一个分布列（distribute

查看更多 →

数据库 在MySQL中，DATABASE 是一种模式对象，等同于Oracle、 GaussDB (DWS)数据库的SCHEMA概念。DSC工具迁移时考虑了以下两个场景。 创建数据库 输入示例 create database IF NOT EXISTS dbname1 CHARACTER

查看更多 →

在界面左侧树单击环境，单击“数据库”，切换至数据库页签。 图1 数据库 在数据库页签单击要查看的具体实例，可以查看该实例的应用监控数据。 概览 展示所选实例调用数据库的错误次数、平均耗时、调用次数、最大耗时等数据。 SQL维度统计 从sql维度对数据库进行监控，监控的指标包括st

查看更多 →

图2 全场景 日志分析 场景 数据库查询加速 云搜索服务 可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关系型数据库具备较好的事务性与原子性，但其TP与AP处理能力较弱，通过将 CSS 作为备数据库，可提升整个系统的TP与AP处理能力。

查看更多 →

数据库 MySQL Redis DB2 Gauss 200 Oracle PostgreSQL Sql Server 父主题： 连接器

查看更多 →

数据库 云数据库 RDS 文档数据库服务 DDS 云数据库 GaussDB 数据复制服务 DRS 云数据库 GaussDB(for MySQL) 父主题： SCP授权参考

查看更多 →

Int8/Int16/Int32/Int64, Float32/Float64等，选择不同长度，性能差别较大。 基于大宽表进行数据分析，不建议使用大表join大表的操作，对分布式join查询转化成本地表的join查询操作，提升性能 ClickHouse分布式join的性能较差，

查看更多 →

产生结果较少，优先执行。 Join出来结果大的组合，例如表数据量大或两张表Join后产生结果较多，在后面执行。 例如，customer表的数据量最多，orders表和lineitem表优先Join可获得较少的中间结果。 原有的Join语句如下： select l_orderkey

查看更多 →

能在停止业务或业务轻载的情况下执行扩容重分布。用户也可以考虑分段扩容重分布策略，在系统负载很小的情况下采用高并发进行扩容重分布，在系统负载大的情况下停止扩容重分布或采用低并发进行扩容重分布。 集群扩容分为分段扩容和一键式扩容两种操作方式。 分段扩容把扩容操作分成添加主机，扩容，数

查看更多 →

30TB~500TB的数据量迁移，500TB以上建议通过专线迁移 用户无法提供大容量的存储介质 用户需要快速迁移数据，对传输速率，传输时间要求比较紧急 Teleport单设备支持60TB和120TB两种规格。 华为数据中心邮寄Teleport设备给用户 磁盘方式 30TB以下的数据量迁移 外置

查看更多 →

DSC的扫描时长和脱敏时长？ 扫描时长 DSC服务扫描的时长将由您所扫描数据源的数据量、扫描规则数、扫描模式决定，表1中提供的扫描时长仅作参考。 表1 扫描时长 数据源 数据量 扫描模式 扫描时长 RDS（关系型数据库） 1000张表 快速扫描 5分钟 CS S（ 云搜索 服务） 1000Wdoc

查看更多 →

产生结果较少，优先执行。 Join出来结果大的组合，例如表数据量大或两张表Join后产生结果较多，在后面执行。 例如，customer表的数据量最多，orders表和lineitem表优先Join可获得较少的中间结果。 原有的Join语句如下： select l_orderkey

查看更多 →

配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted

查看更多 →

当读取数据时，需要读取复杂列类型（Map，List，Set，Tuple等）的数据时，数据库会对复杂列的元素个数进行统计，当个数超出阈值后会产生告警和事件。 查询返回数据量限制： 查询Response返回给客户端前，数据库会对查询Response的数据量进行校验，当超出阈值后会产生告警或请求失败。 查询返回的墓碑数限制：

查看更多 →

在“数据量”一栏，您可以查看当前数据库已使用容量和模式已使用容量，单击对应容量指标可显示过去24小时数据库容量或模式容量的变化趋势，以及当前集群中Top5占比的数据库或模式，单击模块右上角“更多”按钮可跳转至“数据库监控”页面，数据库按数据库使用容量排序，详情请参见数据库监控。 图5 数据量 数据量数据采集

查看更多 →

配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted

查看更多 →

如何高效备份，容灾 传统场景采用文件或者块存储的数据库系统，备份恢复与数据量强相关，故在大数据量场景下，无法快速备份恢复，进而影响数据库的数据可靠性。 云数据库 GeminiDB基于DFV存储，底层采取Append Only方式存储，并在该基础上结合数据库逻辑进行分布式并行算法优化，极大地提升了数据备份、恢复性能。

查看更多 →