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。

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您禁用或重命名，以增强实例的安全性。具体操作请参考文档命令重命名。 7 定期进行大key在线诊断 大Key访问是Redis使用中的常见问题。建议在控制台定期查看实例的大Key诊断报告。具体操作请参考大Key诊断。 9 割接结束后执行dbsize dbsize可以保证最终一致性，例

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OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下，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 实例规格 业务模型编号 s1 s6 s5

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得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码，导致写入大row。 过大的单行记录，随着数据量增长，集群稳定性会下降。 父主题： 附录

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得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码，导致写入大row。 过大的单行记录，随着数据量增长，集群稳定性会下降。 父主题： 事件监控

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间件 服务器 ；每增加6000户，建议增加一台数据库服务器；并发用户量按照用户量的10%估算； 数据量：数据量和报表复杂度越大，对数据库的要求就越高，按照不同数据量和报表复杂度对数据库配置进行了推荐；如果数据量超过亿行，建议使用分布式数据库进行部署； 操作：推荐配置按照常用使用推荐，

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字

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两表JOIN时，会将右表数据加载到内存中，再根据右表数据遍历左表做匹配，将小表放在右边，减少匹配查询的次数。根据使用的情况，大表join小表的性能比小表join大表的性能有数量级的提升。 【大表在左小表在右】 SELECT count(a.id) FROM ( SELECT id FROM mytable

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内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下，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 实例规格 业务模型编号 s1 s6 s5

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Firewall，WAF）和数据库安全服务（Database Security Service，DBSS）三个安全防护服务，全面展示云上资产的安全状态和存在的安全风险。 发布区域：全部 业务分析 综合大屏 利用AI技术将海量 云安全 数据的分析并分类，通过综合大屏将 数据可视化 展示，集中呈

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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。

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高于实例当前的大版本，如当前为12，目标版本需要是13或14。 is_change_private_ip Boolean 是 是否将实例内网IP切换到目标大版本实例。 true：升级后切换当前实例的内网IP到目标大版本实例。 false：升级后当前实例的内网IP不变，目标大版本实例使用新的内网IP。

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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 CSS （ 云搜索服务 ） 1000Wdoc

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数据迁移前后数据量不一致是什么问题？ 问题描述 使用 CDM 进行数据迁移，迁移完成后，目标库数据要比原始库多，有的多十几条，有的多几千条。 故障分析 根据故障信息分析，考虑是作业配置限制，检查作业配置，发现目的端配置为导入开始前“不清除”，不清除可能存在多次操作，部分数据重复。 解决方案

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得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码，导致写入大row。 过大的单行记录，随着数据量增长，集群稳定性会下降。 父主题： 事件监控

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得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码，导致写入大row。 过大的单行记录，随着数据量增长，集群稳定性会下降。 父主题： 事件监控

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得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码，导致写入大row。 过大的单行记录，随着数据量增长，集群稳定性会下降。 父主题： 事件监控

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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。

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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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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

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