实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。个别情况下，MySQL会选择优化不足的索引。在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MySQL忽略索引。 key_len 使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。

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限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。 建议在下面的列上建立索引： 在SELECT，UPDA

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性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。

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所有的数据库对象名称禁止使用保留关键字。 MySQL官方保留字与关键字（MySQL 8.0）：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/keywords.html MySQL官方保留字与关键字（MySQL 5.7）：https://dev.mysql.com/doc/refman/5

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所有的数据库对象名称禁止使用保留关键字。 MySQL官方保留字与关键字（MySQL 8.0）：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/keywords.html MySQL官方保留字与关键字（MySQL 5.7）：https://dev.mysql.com/doc/refman/5

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库侧优化余地小，需要从业务源头优化。 解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下。例如：1U、2U、4U，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。

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所有的数据库对象名称禁止使用RDS for MySQL保留关键字。 MySQL官方保留字与关键字（MySQL 8.0）：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/keywords.html MySQL官方保留字与关键字（MySQL 5.7）：https://dev

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查询分子优化作业详情 功能介绍 查询分子优化作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/optimization/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选

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集群在使用前，建议参考本实践进行集群的查询性能优化，便于提高集群的查询性能，提升使用效率。 加速关系型数据库查询 使用Elasticsearch加速关系型数据库的查询分析 关系型数据库（例如MySQL、 GaussDB for MySQL等）受限于全文检索和Ad Hoc查询能力，因此会将Elasti

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慢的SQL查询以及各个查询的性能特征（如果有），从而定位查询运行缓慢的原因。 查询MySQL日志，请参见查看慢日志。 查看华为云GaussDB(for MySQL)实例的CPU使用率指标，协助定位问题。 请参见通过Cloud Eye监控。 创建只读节点专门负责查询。减轻主实例负载，分担数据库压力。

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提高RDS for MySQL数据库查询速度的方法 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MySQL日志，请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS实例的

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提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议：

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常见内核功能 并行查询（PQ） 算子下推（NDP） DDL优化 Backward Index Scan Statement Outline 主动终止空闲事务 LIMIT OFFSET下推 IN谓词转子查询 多表连接场景下DISTINCT优化 大事务检测能力 分区表增强 热点行更新

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常见内核功能 并行查询（PQ） 算子下推（NDP） DDL优化 Backward Index Scan Statement Outline 主动终止空闲事务 LIMIT OFFSET下推 IN谓词转子查询 多表连接场景下DISTINCT优化 大事务检测能力 分区表增强 热点行更新

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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 迁移HBase索引数据 父主题： HBase企业级能力增强

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配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题： HBase企业级能力增强

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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题： HBase企业级能力增强

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析能力，用于在线查询、 数据仓库 、数据集市、实时分析等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。

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恢复单表/多表到新集群 操作场景 集群粒度的快照和Schema粒度的快照，可以指定快照备份集中的单表/多表恢复到新集群。通常用户在业务操作中，对某个表中的数据进行了错误操作或者误删，需要对此表找回数据时使用该功能，找到最新包含该表数据的快照，将数据恢复到一个新集群中。在不破坏原集

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index_threads": 8 } } 查询性能优化 在批量导入场景下，数据写入完成后，执行forcemerge操作能有效提升查询效率。 POST index_name/_forcemerge?max_num_segments=1 如果向量索引所需堆外内存超过了熔断线，查询时索引的缓存管理器会控制

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查询靶点优化作业详情 功能介绍 查询靶点优化作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/target-optimization/{job_id} 表1 路径参数 参数

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