对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。 因为批量插入只需要远程请求一次数据库。 示例如下：

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SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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查询替换插入。通过SELECT子句返回的结果集构造一行或多行记录插入到表中。 设定指定字段值。与值插入类似，对于没有指定的列取其默认值。 注意事项 执行该语句的用户需要有表的DELETE和INSERT权限。 主键或唯一键不冲突的情况下，可直接插入；对于主键或唯一键冲突的情况，先删除原有数据，再插入新的数据。 R

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区和普通表数据的交换； GaussDB 需要保证普通表和分区表的被删除列严格对齐才能进行分区和普通表数据的交换。 MySQL和GaussDB的哈希算法不同，所以两者在相同的hash分区存储的数据可能不一致，导致最后交换的数据也可能不一致。 MySQL的分区表不支持外键，普通表包含外键

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表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 表的自增AUTO_INCREMENT超过数据中该字段的最大值加1 自增字段值跳变的原因 修改表的自增AUTO_INCREMENT值 自增主键达到上限，无法插入数据 空用户的危害 pt-osc工具连接RDS for MySQL主备实例卡住 购买RDS实例支付报错：Policy

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基本使用类 查看GaussDB(for MySQL)的存储容量 修改库名和修改表名 字符集和字符序的默认选择方式 自增字段值跳变的原因 表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 修改表的自增AUTO_INCREMENT值 自增主键达到上限，无法插入数据 自增字段取值 自增属性AUTO

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不支持重命名被其他表引用的列。 不支持重命名列的操作与生成或者删除虚拟列在同一个语句中。 修改ENUM或SET列的限制： 不支持ENUM或者SET列数据类型占用的存储空间发生变化。 增加或删除虚拟列的限制： 不支持对分区表的增加或删除操作。 新的数据字典信息 在执行instant add

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使用mysqldump从MySQL导出数据非常缓慢的原因 mysqldump客户端的版本和DDM所支持的MySQL版本不一致，可能会导致从MySQL导出数据非常缓慢。 建议版本保持一致。 父主题： DDM使用类

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如果查询结果需要排序，尽量控制结果集的数量。 涉及多个字段的索引时，尽量将用于精确匹配的字段放在索引的前面。 如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致，DDS会自动优化为查询跟索引顺序一致。 修改操作 通过操作符对文档进行修改，通常可以获得更好的性能。该方式不需要往返 服务器 来

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存储的数据可能不一致，导致最后交换的数据也可能不一致。 MySQL的分区表不支持外键，普通表包含外键或其他表引用普通表的外键，则无法进行分区和普通表数据的交换；GaussDB的分区表支持外键，在两个表的外键约束一致时，则可进行分区和普通表数据的交换，GaussDB的分区表不带外键

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其中，ip为CC-Gateway服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 表1 URI中携带的参数说明 序号 参数名 数据类型 选取原则 说明 1 agentid string True 座席的工号，取值范围：101～59999。 2 workNo string True

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SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为Parquet的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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由于本次实践为增量同步模式，DRS任务会将源库的产生的增量数据持续同步至目标库中，直到手动任务结束。下面我们通过在源库RDS for MySQL中插入数据，查看Kafka的接收到的数据来验证同步结果。 操作步骤 登录华为云控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域“华南-广州”。 单击左侧的服务列表图标，选择“数据库

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SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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SQL无法查询到ORC类型的Hive表的新插入数据 问题 为什么通过Spark SQL无法查询到存储类型为ORC的Hive表的新插入数据？主要有以下两种场景存在这个问题： 对于分区表和非分区表，在Hive客户端中执行插入数据的操作后，会出现Spark SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 对于分区表，在Spark

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云数据库GaussDB(for MySQL)监控指标说明 功能说明 本节定义了云数据库GaussDB(for MySQL)上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控提供的API接口来检索云数据库GaussDB(for MySQL)产生的监控指标和告警信息。

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其中，ip为CC-Gateway服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 表1 URI中携带的参数说明 序号 参数名 数据类型 选取原则 说明 1 agentid string True 座席的工号，取值范围：101～59999。 2 workNo string True

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存储的数据可能不一致，导致最后交换的数据也可能不一致。 MySQL的分区表不支持外键，普通表包含外键或其他表引用普通表的外键，则无法进行分区和普通表数据的交换；GaussDB的分区表支持外键，在两个表的外键约束一致时，则可进行分区和普通表数据的交换，GaussDB的分区表不带外键

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STATEMENT SET BEGIN ... END; 是写数据至多个Sink表的必填语句，用于定义在同一个作业中执行多个插入数据的操作。 写数据至多个Sink表时，EXECUTE STATEMENT SET BEGIN ... END;是必填项。 语法格式 1 2 3 4 5 6

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采用Inplace算法进行DDL操作时阻塞DML的时间很短，对主从时延无严格要求的客户，推荐直接使用社区已有能力快速完成表结构变更。对主从复制延迟容忍较低的业务，推荐使用gh-ost工具来完成DDL操作。使用了MySQL 8.0.12版本及以上的用户，当满足instant算法条件时，可指

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Enter password: 如果是将单表导出的数据（即导出的SQL是某一张表的SQL语句，不包含数据库）再进行导入，建议指定待导入的数据库（mydb），否则可能会报错“No database selected”。示例： # mysql -f -h 172.16.66.198 -P

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