age+1=10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 SQL语句尽可能简单：大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。 不用SELECT*； OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内。

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迁移完成后，为什么已迁移数据量小于总数据量？ 问题描述 迁移完成后，已迁移数据量小于总数据量。 问题分析 源端总数据量是通过迁移Agent执行df-Th命令搜集得到的，已迁移数据量是通过记录实际已迁移文件的大小累计得到的。 出现已迁移数据量小于总数据量，可能是因为以下几种情况：

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04为例，执行blkid命令获取root分区对应的UUID并记录下来，编辑“/boot/grub/grub.cfg”文件，使用root分区的UUID来配置boot项。如果root分区已经使用UUID形式则不需要修改。具体操作方法如下： 使用root用户登录 云服务器 。 执行以下命令，

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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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区，可以有效降低分区个数和文件数量；对于增量不是很大的维度表，也可以采用非分区表。如果维度表的总数据量很大或者增量也很大，可以考虑采用某个业务ID进行分区，在大部分数据处理逻辑中针对大维度表，会有一定的业务条件进行过滤来提升处理性能，这类表要结合一定的业务场景来进行优化，无法从单

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区，可以有效降低分区个数和文件数量；对于增量不是很大的维度表，也可以采用非分区表。如果维度表的总数据量很大或者增量也很大，可以考虑采用某个业务ID进行分区，在大部分数据处理逻辑中针对大维度表，会有一定的业务条件进行过滤来提升处理性能，这类表要结合一定的业务场景来进行优化，无法从单

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age+1=10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 SQL语句尽可能简单：大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。 不用SELECT*； OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内。

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为bulk_insert，如下所示：

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流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入

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Postgresql 13.12 128865 1351351（并发度：30） 表2 写入性能实测数据 数据源 数据源规格 版本 单并发写入速率 （行/s） 多并发写入速率 （行/s） 云数据库 MySQL 8U 32G MySQL 5.7 2658 / Oracle 8U 16G 19C / / MRS

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数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或

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Upsert数据写入 本章节主要介绍ClickHouse数据写入时数据去重写入功能的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 方法一：使用INSERT VALUES方式进行数据写入。 UPSERT INTO [database_name.]table

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为b

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OLAP分析场景，一张大宽表通常能有几百甚至上千列，选择其中少数的几列做维度列、指标列计算。在这种场景下，ClickHouse的数据也是按照列存储。如果使用select *，会加重系统的压力。 【规则】通过limit限制查询返回的数据量，节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大，客户

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Postgresql 13.12 128865 1351351（并发度：30） 表2 写入性能实测数据 数据源 数据源规格 版本 单并发写入速率 （行/s） 多并发写入速率 （行/s） 云数据库 MySQL 8U 32G MySQL 5.7 2658 / Oracle 8U 16G 19C / / MRS

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RDS for MySQL实例磁盘满的问题处理 问题现象 RDS数据库的磁盘空间满，导致实例变为只读状态，应用无法对RDS数据库进行写入操作，从而影响业务正常运行。 通过磁盘空间占用分布发现占用高的空间，如何通过DBA助手查看磁盘空间分布请参见容量预估。 图1 磁盘空间分布 问题原因

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innodb平均每秒读取的数据量 该指标用于统计innodb平均每秒读取的数据量，以页/秒为单位。 ≥ 0 Pages/s RDS for MySQL实例 1分钟 rds_innodb_pages_written_rate innodb平均每秒写入的数据量 该指标用于统计innod

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数据超过了RDS for MySQL实例的最大存储容量怎么办 问题现象 RDS数据库的磁盘空间满，导致实例变为只读状态，应用无法对RDS数据库进行写入操作，从而影响业务正常运行。 通过磁盘空间占用分布发现占用高的空间，如何通过DBA助手查看磁盘空间分布请参见容量预估。 图1 磁盘空间分布

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batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端，执行以下命令适当调大“query_timeout”参数值，默认为300秒。 SET GLOBAL query_timeout

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障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和 数据可视化 分析能力。 GeminiDB Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。 高写入性能 数据按“时间Range + 时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。

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使用mysqldump导出大表的注意事项 在使用mysqldump导出数据时，倘若添加–q(--quick) 参数时，select出来的结果将不会存放在缓存中，而是直接导出到标准输出中。如果不添加该参数，则会把select的结果放在本地缓存中，然后再输出给客户端。 如果只是备份小

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