MySQL主备复制延迟场景及解决方案 RDS for MySQL的默认备库、只读实例、自建从库、DRS链路灾备实例均基于MySQL的Binlog复制技术，也称为MySQL主备复制或主从复制技术。主备复制实现又分为异步复制或半同步复制，无论哪种方式，由于业务执行的语句的原因，不可避免地存在主备复制延迟。

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数据库地址，恢复时长0.5天+，基线方案优化为主备MySQL云服务，主备秒级切换，业务不感知。 OCR文字识别 ，1万次/年成本略高于其他友商，10万次/年持平，50万次/年以上套餐成本低于其他友商20%以上。 基线方案图片视频采用OBS存储方案，支持动态平滑扩容，并且成本较原来的

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RDS for MySQL增加表字段后出现运行卡顿现象 故障描述 当给RDS for MySQL实例的表中增加一个字段，出现系统无法访问的现象。 解决方案 因增加表字段而引起数据库出现性能问题，有可能是未对新增字段添加索引，数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此，提出如下建议恢复数据库性能。

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二维切割服务提供的优化方案涉及哪些对比指标？ 锯切图数量：切割图案的数量。 周期数：锯切图的周期 = 锯切图叠板数/最大叠板数（向上取整）。例如一张锯切图叠板数量为7，但是最大叠板数为4，则这张锯切图需要运行一次4张板，一次3张坂。则该锯切图的周期为2。 该指标适用于叠板率较高的场景，即工程单涉及该指标

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用户名密码。 数据库查询操作 MySQL查询操作。 输入参数 用户配置发布消息执行动作，相关参数说明如表2所示。 表2 MySQL查询操作输入参数说明 参数 必填 说明 数据库表名 是 要查询的MySQL的表名称。 columnList 否 要查询的MySQL的列名称。 condition

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Mysql 概述 环境准备 使用场景 使用指南 配置项说明 父主题： MAS-GO-SDK使用手册

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MySQL到 GaussDB (for 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 GaussDB(for

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MySQL到GaussDB(for 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 GaussDB(for MySQL)主备实例 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。

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MySQL 账号管理 数据库管理 SQL操作 表管理 视图管理 存储过程管理 事件管理 触发器管理 函数管理 数据导入和导出 自动生成测试数据（不再推广） 数据追踪与回滚（不再推广） 任务管理 表结构对比与同步（不再推广） DBA智能运维（新版） DBA智能运维（旧版）

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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Mac OS X。My

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开通优化顾问服务 开通优化顾问前请先 注册华为账号 并开通华为云。 登录华为云管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”，进入优化顾问服务页面。 勾选“我已阅读并同意《优化顾问服务声明》”选项，然后单击“确定”。 “云资源访问授权”和“检查结果访问授权”全部选择后单击“确定授权”，即可使用优化顾问。

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成本优化支柱简介 成本优化支柱专注于帮助企业高效地使用云服务来构建工作负载，面向工作负载的整个生命周期不断完善和改进，减少不必要的开支并提升运营效率，让云上应用始终最具成本效益。 成本优化实践不意味着只有降本，它是安全合规、韧性等维度的平衡，也是达成业务目标的最优投入。 华为公司

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针对云上资源的告警情况、负载情况和健康情况进行检查。从监控的角度分析业务场景和历史故障，结合华为云运维最佳实践，提供针对性的优化建议。 资源监控与优化包括： 基础资源监控，提供基于华为云CES（云监控）的云资源指标及事件监控的配置建议。 应用&容器监控，提供基于华为云AOM（应用

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业务体验优化策略 配置流量分配 配置QoS策略 配置智能选路策略 父主题： 部署指导

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查询分子优化任务 功能介绍 通过分子优化任务ID查询分子优化任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/optimization/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。

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