对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix

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节点中数据顺序不同的表添加自增主键时，自增主键的值是按照表中数据的顺序初始化的，从而导致同样的数据对应的自增主键值不同，即用相同的自增主键值分别在主备节点上查询的数据不同。详情请见MySQL官方文档。 解决方案 为已有数据的表添加自增列时，请先创建相同表结构的新表，再在新表上添加

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数据不一致的可能性。 如果使用时间类型当主键，如果该时间类型的值是目标库的非法值，增量同步可能存在数据不一致或者任务失败的风险 MySQL-> GaussDB (PG兼容性模式)增量DDL使用的是B兼容性模式的DDL语法，可能会导致增量同步失败。 由于浮点型数据是采用近似值存储，而不

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主备库是否开启隐式主键检查 检查源库或目标库是否开启create_default_primary_key参数。源库或目标库的create_default_primary_key参数开启了，可能会导致灾备主备倒换的时候任务失败或者数据不一致，建议关闭。另外，如果在开启这个参数的状态下，源库

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据不一致的可能性。 如果使用时间类型当主键，如果该时间类型的值是目标库的非法值，增量同步可能存在数据不一致或者任务失败的风险。 MySQL->GaussDB(PG兼容性模式)增量DDL使用的是B兼容性模式的DDL语法，可能会导致增量同步失败。 由于浮点型数据是采用近似值存储，而不

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Server数据库的datetime2转成GaussDB(for MySQL)数据库映射关系datetime，最大值会变小。 Microsoft SQL Server数据库的最大值是9999-12-31 23:59:59.999999，而MySQL数据库的最大值是 9999-12-31

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设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix

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Microsoft SQL Server数据库的datetime2转成MySQL数据库映射关系datetime，最大值会变小。 Microsoft SQL Server数据库的最大值是9999-12-31 23:59:59.999999，而MySQL数据库的最大值是 9999-12-31 23:59:59

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如果导入数据时没有指定自增键的值，DDM不会填充自增值，自增能力使用的是底层DN的自增能力，因此自增值会重复。 如果主键或者唯一索引值经过路由后不在同一张物理表，REPLACE不生效。 如果主键或者唯一索引值经过路由后不在同一张物理表，IGNORE不生效。 不支持对含有全局二级索引的表执行LOAD

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索引文件具有B-tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。 利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表，但是覆盖索引加的字段不能太多，要兼顾写性能。 能够建立索引的种类：主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的效果，利用explain的结果，extra列会出现：using

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为自增主键的值不可重复，插入失败报错。 解决方案 如果数据变化较多，表中实际数据量远小于自增主键的容量，则可以考虑将该表的数据全量导入新表，删除原表，然后rename将新表名改回原表名。(使用数据导入导出的方法有多种实现方法，此处仅举其中一种例子) 创建表auto_test5_tmp。

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Kafka数据再输出到MySQL数据库中。 参考增强型跨源连接，在 DLI 上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试

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修改连接的标签 操作场景 本章节指导用户修改已有连接的标签。 约束与限制 每个标签由“标签键”和“标签值”组成，“标签键”不支持修改，只能修改“标签值”。 如果需要修改“标签键”，请删除后重新添加，具体请参见删除连接的标签和添加企业路由器的标签。 操作步骤 进入企业路由器列表页面。

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修改流程的名称 使用说明 流程创建后，支持再次修改流程的名称。 操作步骤 参考如何登录AstroFlow中操作，登录AstroFlow界面。 在“我的应用 > 全部应用”中，单击对应的应用，进入应用。 在主菜单中，选择“流程管理”。 单击对应流程中的，选择“编辑名称”。 图1 选择编辑名称

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，只修改实例名称，不会修改对应的节点名称。 实例名称编辑完成后，单击“确定”，提交修改。若想取消修改，单击“取消”即可。 修改成功后可在当前页面，查看修改结果。修改实例名称所需时间通常在1分钟以内。 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。 在页面左上角单击，选择“数据库

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个阶段的平顺，DRS在任务正式启动前，会对任务源数据库、目标数据库中的参数、对象等信息进行自动化的扫描和检测，帮助您提高数据同步的成功率。 概览 根据同步任务的源数据库类型，查看预检查信息： 源数据库为MySQL的同步链路预检查一览表： MySQL->MySQL MySQL->PostgreSQL

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数据不一致的可能性。 如果使用时间类型当主键，如果该时间类型的值是目标库的非法值，增量同步可能存在数据不一致或者任务失败的风险 MySQL->GaussDB(PG兼容性模式)增量DDL使用的是B兼容性模式的DDL语法，可能会导致增量同步失败。 由于浮点型数据是采用近似值存储，而不

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设置任务异常自动结束天数，输入值必须在14到100之间，默认值14。 说明： 异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查

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设置任务异常自动结束天数，输入值必须在14到100之间，默认值14。 说明： 异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查

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如何解决JDBC驱动方式连接DDM异常问题 使用mysqldump从MySQL导出数据非常缓慢的原因 导入数据到DDM过程中出现主键重复 如何处理数据迁移过程中自增列报错：主键重复 如何处理配置参数未超时却报错 如何处理DDM逻辑库与RDS实例的先后关系 DDM逻辑库删除后，数据节点里面残留着部分预留的DDM数据库

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