后交换的数据也可能不一致。 MySQL的分区表不支持外键，普通表包含外键或其他表引用普通表的外键，则无法进行分区和普通表数据的交换； GaussDB 的分区表支持外键，在两个表的外键约束一致时，则可进行分区和普通表数据的交换；GaussDB的分区表不带外键，普通表有其他表引用，如果分

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后交换的数据也可能不一致。 MySQL的分区表不支持外键，普通表包含外键或其他表引用普通表的外键，则无法进行分区和普通表数据的交换；GaussDB的分区表支持外键，在两个表的外键约束一致时，则可进行分区和普通表数据的交换；GaussDB的分区表不带外键，普通表有其他表引用，如果分

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尝试在数据库没有其他查询或查询较少的时候运行查询语句，并观察运行效率。如果效率较高，则说明可能是由于之前运行数据库系统的主机负载过大导致查询低效。此外，还可能是由于执行计划比较低效，但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查重复相同查询语句的执行效率。 查询效率低的一个重要原因是查询所需信息没有缓存在

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使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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会话保持失效的场景 四层会话保持 当使用的协议为TCP或UDP时，即为四层会话保持。 源IP地址：基于源IP地址的简单会话保持，将请求的源IP地址作为散列键（HashKey），从静态分配的散列表中找出对应的 服务器 。即来自同一IP地址的访问请求会被转发到同一台后端服务器上进行处理。 默认时间：20分钟

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新建表 数据表包含基本信息、字段、虚拟列、索引、外键5大组成部分，其中，虚拟列、索引、外键为可选项，作为表信息的补充，您可根据实际业务需要进行设置。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。

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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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会话保持失效的场景 四层会话保持 当使用的协议为TCP或UDP时，即为四层会话保持。 源IP地址：基于源IP地址的简单会话保持，将请求的源IP地址作为散列键（HashKey），从静态分配的散列表中找出对应的服务器。即来自同一IP地址的访问请求会被转发到同一台后端服务器上进行处理。 默认时间：20分钟

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满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。 不要使用外键来维护外键关系，通过程序来控制。 读写业务分离。读业务放到备库上，避免因IO导致插入慢。 大表高效创建索引的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升创建索引的效率。 索引字段尽量小。 选择区分度高的列作为索引列。

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(…) 故障分析 该表的frm文件在sys_tables里也存在，这个表跟其他表有外键关系，因此不能直接删除。 因为RDS for MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据，可以通过设置“FOREIGN_KEY_CHECKS”变量来避免这种情况。 解决方案

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致，再启动任务。 使用须知 为了确保录制回放任务

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MySQL到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 E CS 自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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MySQL MySQL连接器用于连接MySQL数据库，负责建立和维护应用程序和MySQL数据库之间的连接，并管理数据的传输。 MySQL是一个流行的开源关系型数据库，广泛用于Web应用程序的后端。它支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Unix和macOS X。MyS

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MySQL MySQL连接器用于连接MySQL数据库，负责建立和维护应用程序和MySQL数据库之间的连接，并管理数据的传输。 MySQL是一个流行的开源关系型数据库，广泛用于Web应用程序的后端。它支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Unix和macOS X。MyS

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全表关联UPDATE时，如何提升效率？ 答：可以通过消除SubPlan的方式提升效率。如下两种UPDATE的方式，方式一的执行计划中存在一个SubPlan，方式二消除了这个SubPlan后修改速度大大增加。 前置操作，建表和插入数据。 --建表。 gaussdb=# CREATE

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部分表发生死锁，导致CPU一定幅度抬升。 死锁的表中有大量的外键，这些表的记录在更新时，不仅需要获取本表的行锁，还需要检查外键关联表的记录，获取相应锁。高并发情况下，比普通表更容易锁冲突或死锁，详解官方文档。 当MySQL检查到死锁的表时，会进行事务的回滚。其影响范围不仅是某个表，还会影响外键所在的表，最终导致数据库相关操作变慢。

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部分表发生死锁，导致CPU一定幅度抬升。 死锁的表中有大量的外键，这些表的记录在更新时，不仅需要获取本表的行锁，还需要检查外键关联表的记录，获取相应锁。高并发情况下，比普通表更容易锁冲突或死锁，详解官方文档。 当MySQL检查到死锁的表时，会进行事务的回滚。其影响范围不仅是某个表，还会影响外键所在的表，最终导致数据库相关操作变慢。

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部分表发生死锁，导致CPU一定幅度抬升。 死锁的表中有大量的外键，这些表的记录在更新时，不仅需要获取本表的行锁，还需要检查外键关联表的记录，获取相应锁。高并发情况下，比普通表更容易锁冲突或死锁，详解官方文档。 当MySQL检查到死锁的表时，会进行事务的回滚。其影响范围不仅是某个表，还会影响外键所在的表，最终导致数据库相关操作变慢。

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