MySQL)数据库代理支持权重负载、负载均衡的路由模式，可根据需要配置不同的路由模式。 权重负载：根据设置的读权重比例分发读请求。 负载均衡：根据数据库节点的活跃连接数情况进行读请求分发，将读请求分发到活跃连接数较少的节点上。负载均衡模式不需要修改权重。 图1 路由模式工作原理 示例： 如上图所示，一个 GaussDB (for

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需要特别注意的是，如果查询语句中的OBS外表和HDFS外表未收集统计信息，也会上报统计信息未收集的告警，因为OBS外表和HDFS外表的ANALYZE的性能比较差，一般不建议对其进行ANALYZE，但是建议使用ALTER FOREIGN TABLE的语法修改外表的totalrows属性，从而修正外表的行数估算。

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RDS for MySQL与GaussDB(for MySQL)的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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据库代理实例的路由模式转发至主节点或只读节点。 图1 单个数据库代理原理图 多个数据库代理下的读写分离 一个RDS for MySQL实例下可以创建多个数据库代理实例，最多支持创建4个代理实例，主要适用于有隔离需求的复杂业务。不同的应用服务可以根据业务需要连接不同的数据库代理，数

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Server：使用sa账号。 采集原理：连接数据库，基于数据库的查询语句进行采集。 中间件采集 权限要求： Redis：使用具有基本访问权限的普通账号即可。 Kafka：需要具备访问所有topic的权限以及对topic的容量等信息进行访问的权限。 采集原理：利用Java语言编写的应用程序，集成对应中间件的SDK（Software

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表的自增AUTO_INCREMENT超过数据中该字段的最大值加1 自增字段值跳变的原因 修改表的自增AUTO_INCREMENT值 自增主键达到上限，无法插入数据 空用户的危害 pt-osc工具连接RDS for MySQL主备实例卡住 购买RDS实例支付报错：Policy doesn't allow

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断多列/单列统计信息未收集和SQL不下推的告警。如果resource_track_level设置为operator，则可以诊断所有的告警场景。 SQL自诊断的诊断范围与GUC参数resource_track_cost的设置有关系。当SQL的代价大于resource_track_c

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断多列/单列统计信息未收集和SQL不下推的告警。如果resource_track_level设置为operator，则可以诊断所有的告警场景。 SQL自诊断的诊断范围与GUC参数resource_track_cost的设置有关系。当SQL的代价大于resource_track_c

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慢SQL 2 GaussDB(for MySQL)新增SQL洞察。 SQL洞察支持全量SQL记录的查询的能力。 公测 SQL洞察 3 GaussDB(for MySQL)新增TOP SQL。 基于全量SQL数据进行分析，并提供多维度的分析、搜索、过滤的能力，帮助用户全面洞察SQL，TOP

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APIC收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与APIC使用相同的请求规范，可以确

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会从全量开始的增量数据持续的解析转换和回放，直到追平当前的增量数据。 第四阶段：为了防止触发器、事件在迁移阶段对于数据的操作，在结束任务阶段再迁移触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理： 分片模块：通过优化的分片算法，计算每个表的分片逻辑 抽取模块：根据计算的分片信息并行多任务从源数据库查询数据

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一个数据中心正常运行时，可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域，因为配置了异地双活，您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复，保证了故障场景下业务的连续性。 配置异地双活功能的具体操作请参见搭建双活关系。 父主题： 异地双活

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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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常需要等待数据而拖慢任务的执行。因此，计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts分布式客户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1

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和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

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API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，可以

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API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，可以

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只读节点读取redo日志进行缓存数据更新，对应的redo日志的lsn，称为visible lsn，表示只读节点能读取数据页的最大lsn。对于主节点来说，每更新或者插入一条数据产生的最新redo日志的lsn为flush_to_disk_lsn，表示主节点能访问的数据页的最大lsn。只读延迟其实就是只读节点visible

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stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

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会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错性。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行

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过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

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