金额转大写 提供把阿拉伯数字金额转化为大写金额的服务，包含“金额转大写”执行动作。 连接参数 金额转大写连接器使用APIkey认证，创建金额转大写连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 金额转大写的连接。

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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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字段，数据类型必须保持一致。 多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引；在多表join中，尽量选取结果集较小的表作为驱动表，用来join其他表。即使双表join也要关注表索引、SQL性能情况。 对于超大表的查询，还需要遵循以下规范。 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL。 不做列运算：SELECT

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文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。 创建主键表时需保持主键的列唯一，不建议将所有列都设置为主键列，且主键表需设置value列。主键表不建议用于数据去重场景。 Doris建表建议 单表物化视图不能

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修改库名和修改表名 对于库重命名和表重命名，TaurusDB与社区MySQL的用法是相同的。 支持修改表名：rename table a to b; 注意，该语句是可以跨库执行的，比如：rename table da.ta to db.ta;是将ta表从da库移动到db库。 不支

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FlexusRDS for MySQL实例使用规范 数据库实例 主备 一主一备的经典高可用架构。 备机提高了实例的可靠性，创建主机的过程中，同步创建备机，备机创建成功后，用户不可见。 当主节点故障后，会发生主备切换，数据库客户端会发生短暂中断，数据库客户端需要支持重新连接。 单机

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index：表示使用索引，如果只有 Using index，说明没有查询到数据表，只用索引表即完成了这个查询，这种情况为覆盖索引。如果同时出现Using where，代表使用索引来查找读取记录， 也是可以用到索引的，但是需要查询到数据表。 Using where：表示条件查询，如

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修改库名和修改表名 对于库重命名和表重命名，TaurusDB与社区MySQL的用法是相同的。 支持修改表名：rename table a to b; 注意，该语句是可以跨库执行的，比如：rename table da.ta to db.ta;是将ta表从da库移动到db库。 不支

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GaussDB (for MySQL)如何设置表名大小写敏感 表名大小写敏感可以通过在管理控制台或API创建数据库实例时指定。 已创建完成的实例不支持修改表名大小写敏感。 通过管理控制台的购买实例页面设置是否区分表名大小写。 图1 数据库设置 通过API创建数据库实例设置“lowe

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GaussDB(for MySQL)数据库权限规范 所有DDL（例如：创建表，更改表结构等）只有通过评审后，由DBA通过数据管理服务（Data Admin Service）执行，在业务低峰期操作上线。 权限需要进行细粒度控制，读写权限分开，运维和开发权限要分开。 DDL操作保留操作日志。

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规范 云商店商家合作管理规范 云商店商品安全审核标准3.0

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率会降低。分区表在逻辑上表现为一个表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。 表中的列不要太多，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，以便在一页内存中容纳更多的行，进而减少磁盘IO，更有效的利用缓存。 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 禁止在表中建立预留字段，

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7、5.6版本均可以通过在管理控制台或API创建数据库实例时指定表名是否区分大小写。 已创建的实例上修改参数 修改表名大小写不允许有重名表。 仅在备份没有延迟的情况下，修改表名大小写参数。通过查看监控指标“实时复制时延”，判断是否有备份延迟。 场景一：实例下没有只读实例（修改主实例参数

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批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。 Hudi表名以及列名采用小写字母。 多引擎读写同一张Hudi表时，为了规避引擎之间大小写的支持不同，统一采用小写字母。

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RENAME 重命名表名 MySQL重命名表名的语句与GaussDB(DWS)有一些差异。DSC工具迁移时会根据GaussDB(DWS)的特性进行相应适配。 工具暂不支持原表名附有DATABASE(SCHEMA)的场景。 MySQL通过RENAME TABLE语句修改表名。 输入示例 1

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。

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Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。

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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台服务器性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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Spark on Hudi表数据维护规范 禁止通过Alter命令修改表关键属性信息：type/primaryKey/preCombineField/hoodie.index.type 错误示例，执行如下语句修改表关键属性： alter table dsrTable set tbl

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