引。全量阶段DRS会忽略对应表上已存在的同名索引，增量阶段DDL根据索引名操作索引时会触发错位问题。 数据同步过程中，不允许源数据库MySQL跨大版本升级，否则可能导致数据不一致或者同步任务失败（跨版本升级后数据、表结构、关键字等信息均可能会产生兼容性改变），建议在该场景下重建同步任务。

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超时。 由于MySQL固有特点限制，CPU资源紧张时，存储引擎为Tokudb的表，读取速度可能下降至10%。 DRS并发读取数据库，会占用大约6-10个session连接数，需要考虑该连接数对业务的影响。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。

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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

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join查询操作建议不要开启事务。 不建议在事务中进行join查询，开启事务会影响DDM对join算法的选择，无法使用最高效的算法。 这里的大表和小表的意思不是指原始表的规模，指的是经过where条件过滤之后的数据规模。 子查询 不建议子查询包含在OR表达式中，或者是子查询的关联条件包含在OR表达式中

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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

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"max_restore_bytes_per_sec": "100mb", //OBS速度，默认是40MB,可以根据实际性能调大 "max_snapshot_bytes_per_sec": "100mb" } } 使用自定义仓库创建快照。 PUT

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Delta 数据量较大时，如何优化校验任务？ 本文介绍当源端Delta数据量较大（如超过10000张表）时，如何使用MgC大数据校验功能进行一致性校验的方法。 操作步骤 参考创建元数据连接，创建第一个Delta元数据连接。 使用步骤1.创建的第一个元数据连接，创建元数据同步任务，将源端的元数据同步至迁移中心。

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age+1=10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 SQL语句尽可能简单：大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。 不用SELECT*； OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内。

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age+1=10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 SQL语句尽可能简单：大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。 不用SELECT*； OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内。

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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恢复到云上MySQL：通过备份文件恢复数据，详见恢复到云上MySQL数据库。 迁移到云上MySQL：使用DRS、mysqldump、DAS迁移数据，详见迁移方案总览。 恢复/迁移到自建MySQL 恢复到自建MySQL：使用备份文件恢复到自建库，详见恢复到自建MySQL数据库。 迁移到

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目标库区域类型及排序规则检查 PostgreSQL->PostgreSQL同步场景 表1 目标库区域类型及排序规则检查 预检查项 目标库区域类型及排序规则检查。 描述 检查待同步数据库的lc_ctype或lc_collate在目标库是否支持。 待确认提示及处理建议 待确认原因：待

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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p而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。

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p而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Garbage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。

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GaussDB (for MySQL)到GaussDB(for MySQL) 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB(for MySQL) GaussDB(for MySQL)主备实例 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源

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p而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。

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引。全量阶段DRS会忽略对应表上已存在的同名索引，增量阶段DDL根据索引名操作索引时会触发错位问题。 数据同步过程中，不允许源数据库MySQL跨大版本升级，否则可能导致数据不一致或者同步任务失败（跨版本升级后数据、表结构、关键字等信息均可能会产生兼容性改变），建议在该场景下重建同步任务。

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。 整个迁移过程中，不支持源库在自增主键列上写入0值，否则会造成该自增列的数据在源库和目标库不一致。 整个迁移过程中，不允许源数据库MySQL跨大版本升级，否则可能导致数据不一致或者迁移任务失败（跨版本升级后数据、表结构、关键字等信息均可能会产生兼容性改变），建议在该场景下重建迁移任务。

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Kafka集群节点内多磁盘数据量占用高 用户问题 Kafka流式集群节点内有多块磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用如何处理？ 问题现象 客户购买的 MRS Kafka流式集群节点内有多块磁盘，由于分区不合理及业务原因导致某几个磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用。

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