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增加哈希字段 更多内容
  • 增加常量字段

    增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子,用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入:无 输出:常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息: 输出字段名:配置字段名。 类型:配置字段类型。 时间格式:字段类型为“DAT

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  • 增加常量字段

    增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子,用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入:无 输出:常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息: 输出字段名:配置字段名。 类型:配置字段类型。 时间格式:字段类型为“DAT

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  • 哈希函数

    数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval

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  • 增加Hive表字段超时

    增加Hive表字段超时 用户问题 增加Hive表字段报错。 问题现象 Hive对包含10000+分区的表执行ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS(column_name string) CASCADE;,报错如下: Timeout when executing

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为 GaussDB 内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)的场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

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  • 哈希函数

    数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB Kernel内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区

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  • 哈希分区

    哈希分区 哈希分区(Hash Partition)基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法,在分区键取值范围不倾斜(no data skew)的场景下,哈希算法在分区之间均匀分布行,使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数

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  • RDS for MySQL增加表字段后出现运行卡顿现象

    RDS for MySQL增加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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  • DD按日期哈希

    DD按日期哈希 适用场景 DD适用于按日期的天数进行分表,分表的表数就是日期的天数。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的日期的天数进行取余运算并得到分表下标。

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  • 增加配额

    后,在待购买安全云脑专业版所在region栏中,单击“增加配额”。 在购买安全云脑页面,配置购买参数。 表1 增加配额参数说明 参数名称 说明 当前配置 显示已选择region安全云脑版本信息,无需配置。 升级方式 选择“增加配额”。 配额数 请根据当前账户下所有E CS 主机资产总

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  • YYYYMM按年月哈希

    YYYYMM按年月哈希 适用场景 适用于需要按年份与月份进行分库的场景,建议该函数与 tbpartition YYYYMM(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据拆分键的时间

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  • MMDD按月日哈希

    MMDD按月日哈希 适用场景 MMDD适用于按一年的天数(即一年中日期)进行分表,分表的表名的下标就是一年中的第几天,一年最多366天。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根

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  • MM按月份哈希

    MM按月份哈希 适用场景 MM适用于按月份数进行分表,分表的表名就是月份数。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值的月份数进行取余运算并得到分表下标。 例如:

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  • WEEK按星期哈希

    WEEK按星期哈希 适用场景 WEEK适用于按周数的日期目进行分表,分表的表名的下标分别对应一周中的各个日期(星期一到星期天)。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用,但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键

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  • 增加终端

    增加终端 描述 企业管理员通过该接口添加专业会议终端。专业会议终端包括DP300/HUAWEI Bar系列/HUAWEI Board/TE系列。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 POST 请求地址 /v1/usg/dcs/corp/device

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  • 增加表字段后出现运行卡顿现象

    增加字段后出现运行卡顿现象 故障描述 当给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。 添加对应索引、主键。 优化慢SQL语句。

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  • MySQL与MRS Hudi字段类型映射

    MySQL MRS Hudi字段类型映射 Migration会根据源端的字段类型按默认规则转换成目的端字段类型,并以此完成自动建表和实时同步。 字段类型映射规则 当源端为MySQL,目的端为Hudi时,支持的字段类型请参见下表,以确保数据完整同步到目的端。 表1 MySQL >Hudi支持的字段类型

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  • 增加表字段后出现运行卡顿现象

    增加字段后出现运行卡顿现象 故障描述 当给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。 添加对应索引、主键。 优化慢SQL语句。

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  • YYYYDD按年日哈希

    YYYYDD按年日哈希 适用场景 适用于需要按年份与一年的天数进行分库的场景,建议该函数与tbpartition YYYYDD(ShardKey) 联合使用。 使用说明 拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 路由方式 根据拆分键的

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