包括：选择表存储方式、压缩级别、分布方式、分布列以及使用分区表和局部聚簇等，从而实现表性能的优化。 选择存储方式 表的存储模型选择是表定义的第一步。业务属性是表的存储模型的决定性因素，根据下表选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列

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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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创建实例时指定：MySQL 8.0、5.7、5.6版本均可以通过在管理控制台或API创建数据库实例时指定表名是否区分大小写。 已创建的实例上修改参数 修改表名大小写不允许有重名表。 仅在备份没有延迟的情况下，修改表名大小写参数。通过查看监控指标“实时复制时延”，判断是否有备份延迟。 场景一：实例下没有只读实例（修改主实例参数

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CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci; SQL语句修改的是表的字符集，表里面字段的字符集并没有被修改。 执行如下SQL更改表中所有字段的字符集。 ALTER TABLE TABLE_NAME CONVERT TO CHARACTER

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如何清理云数据库 GaussDB (for MySQL)的备份空间 GaussDB(for MySQL)的备份空间中存放的是自动备份、手动备份文件。 清理自动备份（全量备份+增量备份） 自动备份文件不支持手动删除，可通过修改备份策略调整备份保留天数，超出备份保留天数的已有备份文件会被自动删除。

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数据库登录用户名 --password 密码 上图所示则代表sqoop连接MySQL成功。 父主题： 使用Sqoop

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成长地图 | 云数据库 GaussDB(for MySQL) 云数据库 GaussDB(for MySQL) GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB

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使用DRS迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 使用mysqldump迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 发布区域：全部 使用DRS迁移数据 使用mysqldump迁移数据 重置管理员密码 在使用GaussDB(for MySQL)过程中，如果忘记数据库帐号密码，可以重新设置密码。

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将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 缺少pymysql模块，可以查看是否有对应的egg包，如果没有，在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下： 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录 DLI 管理控制台，单击“数据管理

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流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读

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ClickHouse宽表设计原则 宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提

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限。 资源类型支持通配符号*表示所有。如果此列没有值（-），则必须在身份策略语句的Resource元素中指定所有资源类型（“*”）。 如果该列包含资源类型，则必须在具有该操作的语句中指定该资源的URN。 资源类型列中必需资源在表中用星号（*）标识，表示使用此操作必须指定该资源类型。

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创建云数据库MySQL 进入华为云官网，登录华为云账号。 搜索云数据库MySQL，单击立即购买，进入购买数据库实例页面，如下图，根据界面提示，填写要购买的数据库实例信息，如下表所示。 图1 购买数据库实例页面 表1 购买数据库实例参数说明 参数名称 参数说明 取值样例 计费模式 必选参数

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GaussDB(for MySQL)云数据库 云数据库 GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能分布式数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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视图和关联表设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 表之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。 父主题： 数据库对象设计

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Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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ClickHouse本地表设计 规则 单表（分布式表）的记录数不要超过万亿，对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。单表（本地表）不超过百亿。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理，需要进行TTL表属性设置或定期老化清理表分区数据。 单表的字段建议不要超过5000列。

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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