下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下： 图1 并行查询示意图 前提条件 云数据库 GaussDB (for MySQL)的引擎版本为MySQL

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RDS for MySQL CPU使用率高的问题处理 使用云数据库 RDS for MySQL时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、连接缓慢、删除出现报错等，从而影响业务正常运行。 2021.11.25 00:00开始，DAS的部分免费功能将进入存量

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用。 云数据库GaussDB(for MySQL)的引擎版本需要为MySQL 8.0.22及以上。 只读节点和主节点均支持并行查询，由于并行查询对计算资源（CPU、内存等）比较消耗，考虑到实例稳定性，云数据库GaussDB(for MySQL)的内核版本为2.0.42.23060

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创建隐私求交作业 前提条件 参与计算的双方需要在其代理节点上创建好各自的数据集，并需要确保数据集含有非敏感的唯一标识字段。 创建作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐私求交”，打开隐私求交作业列表页面。 在隐私求交作业列表页面，单击“创建”。 图1

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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约束，因为这样设置会使模型可探索的区间比较小，导致可能没有结果生成。如果分子较难优化，优化后的分子数过少，建议可以适当放宽强约束的条件设置，比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化，优化后的分子相似度较高，新颖性较低，建议可以适当收紧强约束的条件设置，比如相似度可以收紧到0

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看GaussDB(for

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件，跳过该项配置。 执行以下命令，在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式，修改SELINUX=disabled。 修改完成后，按“

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议？

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char(0))将空串转成char(0)类型。MySQL支持按长度转成对应的类型。 操作符 GaussDB能正常转成浮点型的字符串与整型值加减乘除求余，返回值是整型值，MySQL是返回浮点型。 GaussDB除以0会报错，MySQL返回null。 “~”：GaussDB返回负数，MySQL返回8字节无符号整数。

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char(0))将空串转成char(0)类型。MySQL支持按长度转成对应的类型。 操作符 GaussDB能正常转成浮点型的字符串与整型值加减乘除求余，返回值是整型值，MySQL是返回浮点型。 GaussDB除以0会报错，MySQL返回null。 “~”：GaussDB返回负数，MySQL返回8字节无符号整数。

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by或distinct中的列序号或列名来表示，count（distinct）中的列只能通过列名指定。 对于多层的查询，可以在每层指定对应层的分布列hint，只在当前层生效。 指定的count（distinct）列仅针对生成双层hashagg的计划时才生效，否则指定的分布列无效。 指定了分布列，如果优化器估算后发现不需要重分布，则指定的分布列无效。

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本功能上与MySQL数据库兼容。 GaussDB的执行计划和优化、explain显示结果与MySQL不同。 由于 GaussDB数据库 与MySQL数据库底层框架实现存在差异，GaussDB数据库与MySQL数据库仍存在部分差异。 由于GaussDB的底层架构与MySQL存在差异，对

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象等基本功能上与MySQL数据库兼容。 GaussDB的执行计划和优化、explain显示结果与MySQL不同。 由于GaussDB数据库与MySQL数据库底层框架实现存在差异，GaussDB数据库与MySQL数据库仍存在部分差异。 由于M-Compatibility的底层架构与

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负载名称。 select_count bigint select数量。 update_count bigint update数量。 insert_count bigint insert数量。 delete_count bigint delete数量。 ddl_count bigint d

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GS_WORKLOAD_SQL_COUNT字段 名称 类型 描述 workload name Workload控制组名称。 select_count bigint SELECT数量。 update_count bigint UPDATE数量。 insert_count bigint INSERT数量。

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