SUMMARY_STATEMENT 获得各CN节点的执行语句(归一化SQL)的全量信息(包含DN)。 表1 SUMMARY_STATEMENT字段 名称 类型 描述 node_name name 节点名称。 node_id integer 节点的ID(pgxc_node中的node_id)。 user_name

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仅支持5.7、8.0版本的RDS for MySQ L实例 与DDM实例进行关联。 RDS for MySQL实例的虚拟私有云（VPC）和子网必须和DDM实例保持一致。如果子网不一致，需要额外配置路由以确保网络互通。 RDS for MySQL实例的规格建议不小于DDM的规格，否则会影响性能。

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成本管理 本章节介绍 分布式数据库 中间件DDM的成本构成，并提供成本优化建议，希望能帮助您通过成本管理来降低成本，在业务快速发展的同时实现利益最大化。 成本构成 成本分配 成本分析 成本优化

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虚拟专用网络 VPN 云数据库 RDS 分布式数据库中间件DDM 数据复制服务 DRS 数据管理服务 DAS 部署架构 本示例中，源端为华为云RDS for MySQL，目标端为不同region下的分布式数据库中间件DDM，通过VPN网络，将源库的数据迁移到目标库。部署架构可参考图1。

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调用说明 分布式数据库中间件提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用。 父主题： 使用前必读

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uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。 true：使用该功能

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changelog与CDC格式的数据类似，只不过存储的方式不同，CDC格式数据会将更新前和更新后的数据在一行记录，而changelog数据会将更新数据拆分成两行，一行是对更新前数据的删除操作，一行是更新后的数据插入操作记录。Flink在计算的时候会将基于更新数据的聚合结果删除，再将基于更新后数据的计算结果插入。ch

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约束与限制 您能创建的分布式数据库中间件实例的数量与配额有关系。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读

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Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。 “.hoodie”文件夹中存放了对应的文件合并操作相关的日志文件。

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写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge

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同步复制的开销较大，性能较异步模式低。 对数据库在线时间要求较高的业务，建议选择“异步”模式。 对数据一致性要求极高且能容忍写入操作被阻塞的业务，建议选择“同步”模式。 写入操作指非SELECT操作，如DDL和DML等。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。

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MySQL实例来说，开启读写分离后，会将主实例的读权重设置为100，您可以根据业务需求自行调整主实例和只读实例的读权重。 由于只读实例的数据是从主实例异步复制过来的，可能存在可见性延迟。 开启读写分离后，读查询会根据配置的读权重按比例分配至主或只读节点，分配至只读节点的查询可能存在一定的复制延迟。对于不在同

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- _ + ? 不能使用简单、强度不够、容易被猜测的密码。 不能与账号名称或者倒序的账号名称相同。 确认密码 确认密码必须和输入的密码保持一致。 密码有效期 设置密码有效期，取值范围为0-65535的整数，单位为天。如果DDM的账号状态为“已过期”，账号将无法登录，已有连接会断开，需要重置密码后重新登录。

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描述 table_name 待删除数据的表名，支持database.tablename格式 delete statement select类型的sql语句，用于找出待删除的数据 示例 从mytable表中删除primaryKey < 100 的所有数据： call clean_data(table

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8核16GB的分布式数据库中间件实例，节点数量为2个，购买周期为一个月。在购买页面底部，您将看到所需费用的明细。 图1 配置费用 计费周期 包年/包月分布式数据库中间件的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以UTC+8时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精确到

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操作场景 DDM提供“慢查询”功能，将指定时间内的慢SQL语句进行统计分类，把结构相同的慢SQL语句整理成SQL模板，您可以查看指定区间内的所有慢SQL类型，针对这些类型进行优化处理。您也可以下载慢日志进行业务分析。 查看日志明细 登录分布式数据库中间件控制台。 在实例管理列表页面，单击进入目标实例。

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plpgsql上的执行时间（单位：微秒）。 pl_compilation_time bigint plpgsql上的编译时间（单位：微秒）。 data_io_time bigint IO上的时间花费（单位：微秒）。 net_send_info text 通过物理连接发送消息的网络状态，

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DDM已经提供了性能更好、稳定性更佳的规格，并且下线的规格已经极少人使用。为了使得DDM团队能够更好地聚焦新规格，提供更优质的服务，因此对老的一些规格进行下线处理。 DDM实例部分规格下线对其他服务有影响吗？ DDM实例部分规格下线对其他服务没有影响。 下线后，继续使用这些规格的DDM实例会有什么影响？

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DML查询：统计分析类查询 (group，join的数据量大的场景) DML增删改：UPDATE/DELETE多的场景、INSERT小批量插入的场景。 DML查询：高并发的点查询。 规则2.11 创建表时必须选择正确的分区策略 违反规范的影响： 分区的优点如下，如不做分区，其查询性能和 数据治理 效率会下降，数据量越大这种劣化越大。

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DML查询：统计分析类查询 (group，join的数据量大的场景) DML增删改：UPDATE/DELETE多的场景、INSERT小批量插入的场景。 DML查询：高并发的点查询。 规则2.11 创建表时必须选择正确的分区策略 违反规范的影响： 分区的优点如下，如不做分区，其查询性能和数据治理效率会下降，数据量越大这种劣化越大。

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STATEMENT 获得当前节点的执行语句（归一化SQL）的信息。CN上可以看到此CN接收到的归一化的SQL的全量统计信息（包含DN）；DN上仅可看到归一化的SQL的此节点执行的统计信息。 不同的savepoint_name所生成的unique_sql_id不同，大量使用save

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