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执行原理 更多内容
  • Hive基本原理

    数据库。 Driver:管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler:编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer:优化器,分为逻辑优化器和物理优化器,分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。

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  • Kafka基本原理

    Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍,请参见:https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后,会持久化到磁盘,同时,To

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  • HetuEngine基本原理

    提供跨域(DC)高性能安全数据传输。 引擎层 Coordinator HetuEngine计算实例的管理节点,提供SQL接收、SQL解析、生成执行计划、执行计划优化、分派任务和资源调度等能力。 Worker HetuEngine计算实例的工作节点,提供数据源数据并行拉取,分布式SQL计算等能力。

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  • CarbonData基本原理

    格式自动组织和存储数据。数据被加载到CarbonData后,就可以执行即席查询,CarbonData将对数据查询提供秒级响应。 CarbonData将数据源集成到Spark生态系统,用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析。也可以使用Spark提供的第三方工具JD BCS erver连接到Spark

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  • CDL基本原理

    CDL基本原理 CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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  • StarRocks基本原理

    接分析 数据湖 上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议,可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析,同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性,广泛应用于实时数仓、OLAP报表、数据湖分析等场景。 更多相关介绍请参见StarRocks。

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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

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  • 工作负载伸缩原理

    支持设置一次扩缩容的最小步长,可分步分级扩缩容。 支持按照实际指标值执行不同的扩缩容动作。 周期触发 支持选择天、周、月或年的具体时间点或周期作为触发时间 使用方式 创建HPA策略 创建CronHPA定时策略 创建CustomedHPA策略 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Aut

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  • 自动建表原理介绍

    38位时,Hive按38位创建,s小于0时,按0创建,受Hive数据类型限制,此场景可能会导致数据写入后精度丢失。 表1 MySQL->Hive自动建表时的字段映射 数据类型(MySQL) 数据类型(Hive) 说明 数值类型 tinyint(1),bit(1) BOOLEAN - TINYINT

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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

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  • 灾备方案概览

    灾备数据库 相关文档 本地自建MySQL数据库 E CS 自建MySQL数据库 其他云上MySQL数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL MySQLMySQL单主灾备 MySQLMySQL双主灾备 GaussDB (for MySQL) MySQL到GaussDB(for

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  • 冷热数据问题导致sql执行速度慢

    冷热数据问题导致sql执行速度慢 场景描述 从自建MySQL或友商MySQL迁移到云上RDS for MySQL实例,发现同一条sql语句执行性能远差于原数据库。 原因分析 同一条sql语句在数据库中执行第1次和第2次可能会性能差异巨大,这是由数据库的buffer_pool机制决定的:

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  • 内网采集权限与原理

    内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求: Windows系统:需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统:需要提供root账号。 采集原理: Windows系统:通过WinRM服务从Edge访问Windows主机,执行PowerShell脚本采集系统信息。

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  • 冷热数据问题导致SQL执行速度慢

    冷热数据问题导致SQL执行速度慢 场景描述 从自建MySQL或友商MySQL迁移到云上GaussDB(for MySQL)实例,发现同一条SQL语句执行性能远差于原数据库。 原因分析 同一条SQL语句在数据库中执行第一次和第二次可能会性能差异巨大,这是由数据库的buffer_pool机制决定的:

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  • RDS for MySQL执行SQL报错无法识别双引号

    RDS for MySQL执行SQL报错无法识别双引号 场景描述 RDS for MySQL执行SQL语句识别不到双引号。 原因分析 查看实例的“sql_mode”参数值包含“ANSI_QUOTES”。 启用“ANSI_QUOTES”后,双引号会被视为标识符引号字符。更多内容,详见sql_mode官方文档。

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  • 用户指南

    功能介绍 云数据库GaussDB(for MySQL)支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能

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  • 如何查看RDS for MySQL执行过的所有SQL日志

    进入您的数据库。 在顶部菜单栏选择“SQL操作”>“SQL执行记录”,打开历史执行记录列表。 在SQL执行记录页面,您可通过日期范围、数据库名称、SQL语句关键字进行搜索,快速查找目标SQL执行记录信息。 图1 SQL执行记录 单击列表中数据库名称,您可直接进入该数据库管理页面。

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  • DBService基本原理

    DBService基本原理 DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统,适用于存储小量数据(10GB左右),比如:组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用,提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件,H

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  • ClickHouse基本原理

    向量化执行引擎 ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data,即用单条指令操作多条数据,通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 ),它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。

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  • IoTDB基本原理

    IoTDB基本原理 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序,索引和chunk块存储,大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议,

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  • MySQL

    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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