云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    Mysql数据库表名规范 更多内容
  • 规范

    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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  • RENAME 重命名表名

    RENAME 重命名 MySQL重命名的语句与 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。 工具暂不支持原附有DATABASE(SCHEMA)的场景。 MySQL通过RENAME TABLE语句修改。 输入示例 1

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  • JDBC接口参考

    方法请参考JDK官方文档。 1 ResultSet对象的常用方法 方法 描述 差异 int getInt(int columnIndex) 按列标获取int型数据。 - int getInt(String columnLabel) 按列获取int型数据。 - String getString(int

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  • JDBC接口参考

    方法请参考JDK官方文档。 1 ResultSet对象的常用方法 方法 描述 差异 int getInt(int columnIndex) 按列标获取int型数据。 - int getInt(String columnLabel) 按列获取int型数据。 - String getString(int

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  • TaurusDB库表设计规范

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

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  • 使用规范

    使用规范 GaussDB(for MySQL)数据库权限规范 GaussDB(for MySQL)库设计规范 GaussDB(for MySQL)索引设计规范 GaussDB(for MySQL)SQL使用规范 父主题: 使用数据库

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  • Hudi表模型设计规范

    批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖,模型采用MOR。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级,结合Hudi两种模型的对比,因此在实时入湖场景中需要选择MOR模型。 Hudi以及列采用小写字母。 多引擎读写同一张Hudi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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  • Hudi表分区设计规范

    议使用。 建议 事实采用日期分区,维度采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区要根据的总数据量、增量和使用方式来决定。从的使用属性看事实和维度具有的特点: 事实: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:总量相对小,增量小

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  • Hudi数据表Clean规范

    Hudi数据Clean规范 Clean也是Hudi的维护操作之一,该操作对于MOR和COW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HudiList过程的时间,也可以缓解存储压力。 规则 Hudi必须执行Clean。

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  • Hudi数据表Compaction规范

    规则 有数据持续写入的,24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR,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的log将会越来越大,这必将会出现以下问题: Hudi读取很慢,且需要很大的资源。

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  • RDS for MySQL入门实践

    MySQL全量备份文件恢复到自建MySQL数据库的操作步骤。 将云数据库RDS for MySQL实例的数据恢复到指定时间点 介绍如何使用已有的自动备份,恢复实例数据到指定时间点。 将云数据库RDS for MySQL的库数据恢复到指定时间点 介绍如何使用已有的自动备份,恢复某个库数据到指定时间点。 父主题:

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  • Hudi数据表Compaction规范

    规则 有数据持续写入的,24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR,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的log将会越来越大,这必将会出现以下问题: Hudi读取很慢,且需要很大的资源。

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  • Hudi表索引设计规范

    Hudi索引设计规范 规则 禁止修改索引类型。 Hudi的索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致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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  • Hudi表分区设计规范

    议使用。 建议 事实采用日期分区,维度采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区要根据的总数据量、增量和使用方式来决定。从的使用属性看事实和维度具有的特点: 事实: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:总量相对小,增量小

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  • Hudi数据表Clean规范

    Hudi数据Clean规范 Clean也是Hudi的维护操作之一,该操作对于MOR和COW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HudiList过程的时间,也可以缓解存储压力。 规则 Hudi必须执行Clean。

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  • Hudi表模型设计规范

    批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖,模型采用MOR。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级,结合Hudi两种模型的对比,因此在实时入湖场景中需要选择MOR模型。 Hudi以及列采用小写字母。 多引擎读写同一张Hudi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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  • 源数据库列名检查

    数据库检查 Microsoft SQL Server为源同步场景 1 源数据库检查 预检查项 源数据库检查 描述 检查源数据库是否包含特殊字符。 不通过提示及处理建议 不通过原因:源数据库存在不符合要求的列,列中不允许出现特殊字符:[ ] ? 处理建议:请确保列名符合要求。

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  • 创建GaussDB(for MySQL)数据库

    图2 新建数据库 单击“SQL操作 > SQL查询”,打开SQL窗口,选择目标数据库,在SQL执行窗口输入如下命令创建数据库账号。 create database 数据库; 相关API 创建数据库 查询数据库 查询数据库可用字符集 修改数据库备注 父主题: 数据库管理

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  • SQL包

    、实例类型、实例和包等信息 "site_name": "cbu", //站点,中国区为cbu,欧洲区为eu-cbu,亚非拉为aaa-cbu "business_name": "${business_name}"

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  • Hudi表索引设计规范

    Hudi索引设计规范 规则 禁止修改索引类型。 Hudi的索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致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

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

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