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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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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配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted

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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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Int8/Int16/Int32/Int64, Float32/Float64等，选择不同长度，性能差别较大。 基于大宽表进行数据分析，不建议使用大表join大表的操作，对分布式join查询转化成本地表的join查询操作，提升性能 ClickHouse分布式join的性能较差，

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配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted

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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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的调用情况。 数据库维度汇总 APM支持以数据库维度汇总对Mysql数据库监控的指标，具体指标以及说明，参见表2。 图5 数据库维度汇总Mysql数据库监控 表2 数据库维度汇总参数说明列表 指标集 指标 说明 数据库连接 db 数据库名称。 创建连接数 该数据库创建连接数。 销毁连接数

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数据库 MySQL Redis DB2 Gauss 200 Gauss 100 Oracle PostgreSQL Sql Server 父主题： 连接器

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数据库 数据库监控项可以对数据库的访问进行监控，可以监控的数据库包含C3P0连接池、Cassandra、ClickHouse、DBCP、Druid、EsRestClient、GaussDb、Hikari连接池、Jetcd、ObsClient、MySQL、Postgresql、Or

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数据库 C3P0连接池监控 Cassandra监控 ClickHouse数据库 DBCP连接池监控 Druid连接池监控 EsRestClient监控 GaussDb数据库 HBase监控 Hikari连接池监控 Jetcd监控 MongoDb监控 Mysql数据库 ObsClient监控

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- ENUM LAST 数据库监控 (dataBase，数据库监控) invokeCount 调用次数 该数据库的调用次数 - INT SUM errorCount 错误次数 该数据库的错误次数 - INT SUM totalTime 总响应时间 该数据库的总响应时间 - INT

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数据库 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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memory_skew_percent integer 当前算子在数据库节点的内存使用倾斜率。 min_spill_size integer 若发生下盘，数据库节点上下盘的最小数据量（MB），默认为0。 max_spill_size integer 若发生下盘，数据库节点上下盘的最大数据量（MB），默认为0。 average_spill_size

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integer 当前算子在数据库节点间的内存使用倾斜率。 min_spill_size integer 若发生下盘，数据库节点上下盘的最小数据量（MB），默认为0。 max_spill_size integer 若发生下盘，数据库节点上下盘的最大数据量（MB），默认为0。 average_spill_size

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的高并发请求。这种情况下，只需要保证节点间网速通畅，避免集群性能受限。 大规格三节点： 如果需要处理大量数据、需要高性能计算，但可以承受较高的成本，可以选择大规格三节点集群。 例如，规格为32核256G的大规格集群（dws2.m6.8xlarge.8），拥有更快的CPU处理能力和

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