云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    百万数据数据库的优化 更多内容
  • 数据库性能优化

    一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终结果。由于各别算子耗时过长导致整体查询性能下降情况比较常见。这些算子是整个查询瓶颈算子。通用优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程瓶颈算子,然后进行针对性优化。 8. GaussDB (for MySQL)读写分离最佳实践

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  • 优化数据库语句方法

    如果查询结果需要排序,尽量控制结果集数量。 涉及多个字段索引时,尽量将用于精确匹配字段放在索引前面。 如果查询条件中键值顺序和复合索引中创建顺序不一致,DDS会自动优化为查询跟索引顺序一致。 修改操作 通过操作符对文档进行修改,通常可以获得更好性能。该方式不需要往返 服务器

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  • 数据优化

    数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后数据总数比较小。 碰撞后数据分布不太均衡,负样本比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5步骤更新自己提供数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • Hive Join数据优化

    Join数据倾斜问题 执行任务时候,任务进度长时间维持在99%,这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在,因为有少量Reduce任务分配到数据量和其他Reduce差异过大,导致大部分Reduce都已完成任务,但少量Reduce任务还没完成情况。 解决数据倾斜问题,可通过设置“set

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  • Hive Join数据优化

    Join数据倾斜问题。执行任务时候,任务进度长时间维持在99%,这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在,因为有少量Reduce任务分配到数据量和其他Reduce差异过大,导致大部分Reduce都已完成任务,但少量Reduce任务还没完成情况。 解决数据倾斜问题,可通过设置“set

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  • 如何理解“百万级的IP黑名单库”?

    如何理解“百万IP黑名单库”? 百万IP黑名单库是指Anti-DDoS基于多年积累DDoS防护经验,搜集恶意IP数量已达到百万级别。当用户业务受到这些恶意IP攻击时,Anti-DDoS可以快速响应,及时为用户提供DDoS攻击防护服务。 父主题: 产品咨询类

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  • 支持的数据库

    支持数据库 数据复制服务支持多种数据源之间数据流通,实时迁移、备份迁移、实时同步、数据订阅和实时灾备对不同数据库支持情况如下所示。 实时迁移 实时迁移适用于跨云平台、云下数据库迁移上云或云上跨区域等多种业务场景全部数据库对象迁移,其支持数据库、版本和迁移类型如下所示,更多实时迁移的功能特性可参考实时迁移。

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  • 步骤6:优化导入数据的查询性能

    步骤6:优化导入数据查询性能 在数据导入完成后,执行ANALYZE语句生成表统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据,以生成最有效查询执行计划。 如果导入过程中,进行了大量更新或删除行时,应运行VACUUM FULL命令,然后运行ANALYZE命令。大量更新和删除操作,

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  • 数据分区查找优化

    当表内数据量很大同时具有很长历史周期时,由于扫描数据缩减所带来性能提升会有非常明显效果,如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题: 大容量数据库

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  • 数据分区查找优化

    当表内数据量很大同时具有很长历史周期时,由于扫描数据缩减所带来性能提升会有非常明显效果,如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题: 大容量数据库

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  • 业务体验优化数据规划

    业务体验优化数据规划 VN间流量分配数据规划 Overlay ACL策略数据规划 QoS策略数据规划 智能选路数据规划 父主题: 数据规划

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  • 大数据性能优化

    数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题: 云服务性能优化介绍

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  • 数据分区查找优化

    分区扫描。当表内数据量很大同时具有很长历史周期时,由于扫描数据缩减所带来性能提升会有明显效果,如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题: 大容量数据库

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  • Hive ORC数据存储优化

    Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效列存储格式,在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端,具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐:使用“SNAPPY”压缩,适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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  • 数据分区查找优化

    分区扫描。当表内数据量很大同时具有很长历史周期时,由于扫描数据缩减所带来性能提升会有明显效果,如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题: 大容量数据库

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  • Hive ORC数据存储优化

    Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效列存储格式,在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端,具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐:使用“SNAPPY”压缩,适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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  • 源数据库存在加密的数据库对象

    数据库存在加密数据库对象 Microsoft SQL Server为源场景 表1 源数据库存在加密数据库对象 预检查项 源数据库存在加密数据库对象。 描述 检查源数据库存在加密数据库对象。 不通过提示及处理建议 不通过原因:源数据库存在加密数据库对象。 处理建议:返回

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  • 目标数据库是否存在和源数据库同名的数据库

    断是否需要删除目标数据库中与源数据库同名库、或指定一个新RDS实例进行迁移。 如果您进行是出云操作,根据实际情况判断是否要保留这些目标端用户数据库、或者指定一个新目标库。 不通过原因:增量迁移场景下, 目标数据库中不允许存在与源数据库库同名库。 处理建议:根据实际情

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  • 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能

    能低;另一方面,数据量少Task在运行完成后,导致很多CPU空闲,造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能,通过将Hash分桶后数据量很大、且超过数据倾斜阈值分桶拆散,变成多个task处理一个桶数据机制,提高CPU资源利用率,提高系统性能。 未产

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  • 大数据优化与提升服务怎么收费的?

    数据优化与提升服务怎么收费? 大数据优化与提升服务为一次性计费产品。 父主题: 关于服务购买

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  • 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能

    能低;另一方面,数据量少Task在运行完成后,导致很多CPU空闲,造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能,通过将Hash分桶后数据量很大、且超过数据倾斜阈值分桶拆散,变成多个task处理一个桶数据机制,提高CPU资源利用率,提高系统性能。 未产

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