GaussDB (for MySQL)实例连接数过多，存在什么隐患 GaussDB(for MySQL)连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。 解决方案 请及时排查业务侧连接是否有效，优化实例连接，释放不必要的连接。 云监

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Hive分区数过多导致删除表失败 问题现象 Hive创建的二级分区表有两万多个分区，导致用户在执行truncate table ${TableName},drop table ${TableName}时失败。 原因分析 删除文件操作是单线程串行执行的，Hive分区数过多导致在元数据数

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GaussDB(for MySQL)数据库连接数满的排查思路 数据库连接数表示应用程序可以同时连接到数据库的数量，与您的应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 数据库连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。 排查思路

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RDS数据库连接数满的排查思路 数据库连接数表示应用程序可以同时连接到数据库的数量，与您的应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 数据库连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。 排查思路 请及时排查业务侧连接是否有效，优化实例连接，释放不必要的连接。

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数据库连接 GaussDB(for MySQL)实例连接失败怎么办 外部 服务器 能否访问GaussDB(for MySQL)数据库 GaussDB(for MySQL)数据库连接数满的排查思路 GaussDB(for MySQL)数据库实例支持的最大数据连接数是多少 E CS 无法连接到GaussDB(for

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大数据连接数是多少。 max_user_connections：特定RDS for MySQL账户允许的最大同时连接数。 查看实例的连接数指标是否已达上限，可查看目标实例的“数据库总连接数”和“当前活跃连接数”，判断是否需要释放连接。 可能原因：数据库连接数过多，可能会导致业务侧

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定位到导致内存消耗增加的SQL，对SQL进行优化，或扩大内存规格。 TPS事务数过高 降低事务数，或扩大内存规格。 长连接数量多/连接存活时长久 避免长连接，长连接的缓存可能较大，导致内存不足，建议定期释放长连接。 常见问题 Q：使用pg_dump时导出数据时，为什么内存使用率会升高，如何避免出现该问题？

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GaussDB(for MySQL)的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。

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ult，表示该参数随内存规格变化，具体请参见GaussDB(for MySQL)数据库实例支持的最大数据连接数是多少。 max_user_connections：特定GaussDB(for MySQL)账户允许的最大同时连接数。 通过 云监控服务 查看实例的连接数指标是否已达上限，可

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Mongo时，可能会遇到因为mongod连接数用满了，导致客户端无法连接的问题。mongod的服务模型是每个网络连接由一个单独的线程来处理，每个线程配置了1MB的栈空间，当网络连接数太多时，过多的线程会导致上下文切换开销变大，同时内存开销也会上涨。 客户端使用GeminiDB Mongo驱动连接数据库的时候，

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扩容CPU规格，满足计算型业务需求。 排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法 内存使用率 (%) 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 扩容实例规格，满足业务需求。 优化SQL，减少临时表等的使用。 会话定期重连，及时释放session级别内存。 内存使用超限风险与优化

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mongos的连接数满了，导致客户端无法连接的问题。在Mongod/dds mongos的服务端，收到一个新的连接由一个单独的线程来处理，每个线程配置了1MB的栈空间，当网络连接数太多时，过多的线程会导致上下文切换开销变大，同时内存开销也会上涨。 客户端连接数据库的时候，要计算

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连接。 实例规格偏小，需要对数据库进行规格扩容。 GaussDB(for MySQL)数据库连接数满的排查思路 当前活跃连接数 (个) 该指标用于统计当前活跃的连接数。 连接数使用率（%） 该指标用于统计当前已用的GaussDB(for MySQL)连接数占最大连接数的百分比。

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mongos的连接数满了，导致客户端无法连接的问题。在Mongod/dds mongos的服务端，收到一个新的连接由一个单独的线程来处理，每个线程配置了1MB的栈空间，当网络连接数太多时，过多的线程会导致上下文切换开销变大，同时内存开销也会上涨。 客户端连接数据库的时候，要计算

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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark

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义。 RDS for MySQL数据库实例的连接数请参考RDS for MySQL 性能白皮书中各规格的连接数。 RDS for PostgreSQL数据库实例的连接数请参考RDS for PostgreSQL 性能白皮书中各规格的连接数。 什么是最大连接数 允许同时连接的客户端总数。

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需要的最大内存。如果IN后面的list非常大，使用的内存会超过定义的最大内存，会使得Range scan失效，从而引发查询的性能下降。如果想解决该问题，可以调大允许使用的最大内存，但是该内存是session级别的，也就是说每个session进行该查询都会占用同样的内存，所以容易引

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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark

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RDS for MySQL实例迁移中，大量binlog文件导致数据盘空间不足 RDS for MySQL实例迁移中，短时间内产生大量binlog文件，导致数据盘空间不足（91%），影响业务正常运行 。 解决方案 请及时清理过期数据。 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可

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并规范使用游标，从而排查文档数据库服务内存使用率高的问题。如果经确认确实为业务增长导致的内存升高，建议及时进行规格扩容。 排查连接数 查看连接数占比，总的连接数不宜超过当前实例能承受的最大连接数的80%。连接太多会导致内存和多线程上下文的开销增加，影响请求处理延时。 建议配置连接

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max_connections上限估计数值 = 节点可用内存 / 单个连接预估占用内存。 节点可用内存=总内存 - Buffer Pool占用内存 - 1GB（mysqld进程、操作系统、监控程序等）。 单个连接预估占用内存（single_thread_memory） = thread_stack（256KB）

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