page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。 当数据库中存在运行时间长、修改数据量大的事务，或者

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page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。 当数据库中存在运行时间长、修改数据量大的事务，或者

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page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。 当数据库中存在运行时间长、修改数据量大的事务，或者

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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产生告警的服务名称。 作业名 产生告警的作业名称。 数据库名 产生告警的数据库名称。 Slot名 产生告警的数据库复制槽名称。 积压量 Slot数据积压情况。 对系统的影响 WAL日志在源端数据库不断积压，可能导致源端PostgreSQL或Opengauss数据库磁盘空间耗尽。 可能原因 CDL任

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threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica

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撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。 约束与限制 部署该解决方案之前，您需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，

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threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica

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索引的排序等操作，会创建临时表，如果涉及的数据量过多，可能导致临时表空间过大。 DDL操作重建表空间时，如果表特别大，创建索引排序时产生的临时文件也会特别大。 解决方案 可以查看执行计划，确认是否包含Using Temporary 。 大表DDL需要注意实例的空间是否足够，不足的话请提前扩容磁盘。

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从 DLI 导入数据到OBS，为什么数据量出现差异？ 问题现象 使用DLI插入数据到OBS临时表文件，数据量有差异。 根因分析 出现该问题可能原因如下： 作业执行过程中，读取数据量错误。 验证数据量的方式不正确。 通常在执行插入数据操作后，如需确认插入数据量是否正确，建议通过查询语句进行查询。

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为有某几个表数据量过大，迁移时间较长。可以在“进度明细”下，单击目标迁移对象“详细信息”列的“查看详情”，查看具体对象的迁移进度。 排查源库表主键和索引情况： 源库大表缺少主键和非空唯一索引，以MySQL为例，可以在源库执行show create table <数据库名>.<表名>查询是否有主键或非空唯一索引。

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在“查询语句触发下盘量超阈值”规则所在行“操作”列单击“修改”，进入“修改告警规则”界面。 如果集群磁盘容量配置较高，可以考虑将上报阈值调大，建议不超过单个数据盘容量的5%。 需要注意的是，阈值过大时临时下盘可能会导致磁盘使用率告警甚至集群只读，如果存在数据盘使用率接近或超过80

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数据迁移方案 云数据库 GaussDB (for MySQL)提供了多种方案，可以满足从RDS for MySQL、GaussDB(for MySQL)、自建MySQL数据库、其他云MySQL、自建Oracle数据库到云数据库 GaussDB(for MySQL)的数据迁移。 常用迁移工具介绍

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Cassandra的超强读写、弹性扩展，以及高强度的故障容忍，能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，使其适用于具有产品目录、推荐、个性化引擎、交易流水等功能的大数据量的互联网网站。 优势： 大规模集群部署 单套集群最大支持100个节点部署，适用于写入规模和数据量大的互联网场景。 高可用易扩展 单

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点”分区键值占用所有工作负载。 规则5：合理设计分区key，均匀访问数据，避免出现大key或者热key问题。 大key问题：大key的产生，最主要的原因是主键设计不合理，使得单个分区的记录数或数据量过大。一旦某一个分区出现极大时，对该分区的访问，会造成分区所在 服务器 的负载变高，甚至造成节点内存溢出（即OOM）等。

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为云传输大量数据，致力于解决海量数据传输网络成本高、传输时间长等难题。 如果源端存在数据量特别大的存储（例如数据库备份目录所在存储），可以考虑使用DES进行迁移。是否使用DES需要综合存储的数据量以及网络带宽来考虑，具体请参考DES应用场景。 更多数据快递服务使用详情，请参考数据快递服务产品介绍。

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上传至OBS桶中的业务数据写入Kafka，同时在RDS创建数据结果表模板。 用户可以购买并配置 数据可视化 DLV 大屏，快速定制数据大屏，将RDS中分析结果数据展示在大屏中。 方案优势 跨源分析 数据免搬迁，就可以关联分析存在OBS中的各个渠道的销售汇总数据。 纯SQL操作 DLI

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如何调整分布列？ 在 数据仓库 类型的数据库中，大表的分布列选择对于数据库和语句查询性能都有至关重要的影响。 如果表的分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。对于Hash分表策略，存在数据倾斜情况下，查询时

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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS 的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j

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OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS shard节点规格 业务模型编号

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云原生NoSQL时序数据库。在 云计算平台 高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，

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