Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”，支持界

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：GDS因其并行的特点，导入效率高，适用于大批量数据的入库；其他三种方式适用于小批量数据入库，可以考虑其特点自行选择。各导入方式的特点请参见表1。 表1 导入方式特点说明 方式 特点 GDS 通过GDS工具，采用多DN并行导入，导入效率高。适用于大批量数据入库。 INSERT 通

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插入HBase数据 功能简介 HBase是一个面向列的数据库，一行数据，可能对应多个列族，而一个列族又可以对应多个列。通常，写入数据的时候，需要指定要写入的列（含列族名称和列名称）。HBase通过HTable的put方法来Put数据，可以是一行数据也可以是数据集。 代码样例 以下代码片段在com

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Migration，简称 CDM ），是一个高效、易用的批量数据迁移服务。CDM围绕大数据迁移上云和 智能数据湖 解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到 数据湖 的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效地提高您数据迁移和集成的效率。 数据湖探索 DLI ：数据湖探索（Data Lake

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插入ClickHouse数据 创建ClickHouse表创建的表具有三个字段，分别是String、UInt8和Date类型。 String insertSql = "insert into " + databaseName + "." + tableName + " values

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切换侦听和插入 前置条件 质检座席已签入。 质检座席已进行侦听/插入操作 场景描述 质检座席签入后，切换侦听和插入指定的座席。 接口方法 设置成“POST”。该接口仅支持POST方法，不支持PUT、GET和DELETE等方法。 接口URI https://ip:port/agen

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自定义运营看板提高篇 我的卡片界面介绍 新建卡片分类 新建项目 使用在线构建表单卡片 使用卡片模板新建卡片 使用离线构建新建卡片 管理卡片 使用模板构建新建屏幕 父主题： 看板管理

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se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节。

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se读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。单位：字节。

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分析对应时间点的慢日志记录，该时间点有大量的多值批量插入语句，该插入方式会导致每个会话申请较多的SESSION级内存，并发高，很容易引起实例OOM。 图4 慢日志 解决方案 针对多值插入方式引起的OOM，建议减少单次插入数据量，分多次插入，且及时断开重连会话以释放内存。可执行show

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如何提高缓存命中率 背景信息 CDN缓存命中率低，会导致源站压力大，静态资源访问效率低。您可以针对导致CDN缓存命中率低的具体原因，选择对应的优化策略，来提高CDN的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求命中率

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脏数据导致 CS V数据类型问题插入MySQL报错 问题描述 客户作业失败，提示invalid utf-8 charater string '' 故障分析 根据报错，考虑用户数据中存在脏数据，个别字段类型不匹配导致。 解决方案 后台排查客户sqoop日志，考虑客户源端数据类型格式问题导致异常

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是否支持批量上传和下载文件？ KooDrive支持批量上传、下载文件。当上传的单个文件大小不超过100MB时，采用单文件上传模式。当上传的单个文件大小超过100MB时，KooDrive支持通过分片上传机制提高文件的传输效率。 父主题： 普通用户

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SET MySQL INSERT...SET语句的形式插入基于明确指定的值的行。 输入示例 1 2 3 4 # INSERT INTO SET 可以针对性的执行插入操作，但是一次只能插入一行数据，不能批量添加数据 INSERT INTO exmp_tb2 SET tb2_price=56

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行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用更多的系统资源，只有当系统的CPU较多、IO负载不高、内存够大的时候，才可以充分使用并行查询来提高资源利用率和查询效率。 数据频繁查询 针对数据密集型查询，通过并行查询，可以提高查询处理执行效率，减少网络流量和计算节点的压力。

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分析对应时间点的慢日志记录，该时间点有大量的多值批量插入语句，该插入方式会导致每个会话申请较多的SESSION级内存，并发高，很容易引起实例OOM。 图4 慢日志 解决方案 针对多值插入方式引起的OOM，建议减少单次插入数据量，分多次插入，且及时断开重连会话以释放内存。可执行show

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写入性能优化 CSS 集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 当从客户端往Elasticsearch中写入数据时，写入流程如下： 客户端向Node1发送写数据请求，此时Node1为协调节点。 节点N

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RDS for MySQL数据库报错Native error 1461的解决方案 场景描述 RDS for MySQL用户通常在并发读写、大批量插入sql语句或数据迁移等场景出现如下报错信息： mysql_stmt_prepare failed! error(1461)Can't

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使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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尝试在数据库没有其他查询或查询较少的时候运行查询语句，并观察运行效率。如果效率较高，则说明可能是由于之前运行数据库系统的主机负载过大导致查询低效。此外，还可能是由于执行计划比较低效，但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查重复相同查询语句的执行效率。 查询效率低的一个重要原因是查询所需信息没有缓存在

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