a; 确认多表连接场景下DISTINCT优化效果。 通过执行Explain Analyze/Explain Format=tree语句可以确认优化是否生效，执行计划出现'with distinct optimization'关键字时，说明优化生效。 具体步骤如下： 准备数据。 CREATE

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a; 确认多表连接场景下DISTINCT优化效果。 通过执行Explain Analyze/Explain Format=tree语句可以确认优化是否生效，执行计划出现'with distinct optimization'关键字时，说明优化生效。 具体步骤如下： 准备数据。 CREATE

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Scan特性关闭时，优化器会增加Sort算子进行排序，查看以下执行计划。 mysql> set optimizer_switch='backward_index_scan=off'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> explain select

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Scan特性关闭时，优化器会增加Sort算子进行排序，查看以下执行计划。 mysql> set optimizer_switch='backward_index_scan=off'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> explain select

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解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。 临时规避措施：考虑业务侧优化复杂查询语句需要一定时间，可以通过临时扩容磁盘空间规避。

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、RETURNING、SOME、USER 不可以作为任意数据库标识符。 GaussDB 优化器与MySQL的优化器存在差异，由于优化器生成的执行计划的差异，可能导致GaussDB行为与MySQL行为的不一致，不影响业务数据结果。 例如在下述场景中，GaussDB在计算col1以及使

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、RETURNING、SOME、USER 不可以作为任意数据库标识符。 GaussDB优化器与MySQL的优化器存在差异，由于优化器生成的执行计划的差异，可能导致GaussDB行为与MySQL行为的不一致，不影响业务数据结果。 例如在下述场景中，GaussDB在计算col1以及使

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解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。 临时规避措施：考虑业务侧优化复杂查询语句需要一定时间，可以通过临时扩容磁盘空间规避。

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解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。 临时规避措施：考虑业务侧优化复杂查询语句需要一定时间，可以通过临时扩容磁盘空间规避。

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NULL（从左到右，性能从差到好）。 possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用。 key：表示MySQL实际决定使用的键（索引），如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE

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功能上与MySQL数据库兼容。 GaussDB的执行计划和优化、EXPLAIN显示结果与MySQL不同。 由于 GaussDB数据库 与MySQL数据库在底层框架实现上存在差异，GaussDB数据库与MySQL数据库仍存在部分差异。 由于GaussDB的底层架构与MySQL存在差异，

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NULL（从左到右，性能从差到好）。 possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用。 key：表示MySQL实际决定使用的键（索引），如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE

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GaussDB数据库在数据类型、SQL功能和数据库对象等基本功能上与MySQL数据库兼容。 GaussDB的执行计划和优化、EXPLAIN显示结果与MySQL不同。 由于GaussDB数据库与MySQL数据库在底层框架实现上存在差异，GaussDB数据库与MySQL数据库仍存在部分差异。 M-Compati

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DDM兼容MySQL协议及其语法，但因 分布式数据库 与单机数据库之间存在一定的差异性，导致SQL使用存在些限制。 在评估DDM方案之前，请先完成当前应用中的SQL语法及与DDM支持语法的兼容性评估。 MySQL EXPLAIN 当您在需要执行的SQL语句前加上EXPLAIN，然后执行

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看GaussDB(for

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对接引擎类型：DSDP、AutoDock Vina。 单击“下一步”，进入优化设置页面。 图7 优化设置页面（1） 图8 优化设置页面（2） 单击“提交”。 查看运行结果 可以以列表的形式查看分子优化的作业，单击左上角“下载”，下载分子优化的结果或者分子3D构象。如果分子设置了靶点，可以下载小分子

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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