系到表的性能，需要格外引起注意。 非分区表桶数 = MAX(单表数据量大小(G)/2G*2，再向上取整，4)。 分区表桶数 = MAX(单分区数据量大小(G)/2G*2，再后向上取整，1)。 其中，要注意的是： 需要使用的是表的总数据大小，而不是压缩以后的文件大小。 桶的设置以偶

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系到表的性能，需要格外引起注意。 非分区表桶数 = MAX(单表数据量大小(G)/2G*2，再向上取整，4)。 分区表桶数 = MAX(单分区数据量大小(G)/2G*2，再后向上取整，1)。 其中，要注意的是： 需要使用的是表的总数据大小，而不是压缩以后的文件大小。 桶的设置以偶

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如图2所示，采用社区默认单线程创建索引，耗时146.82s。 图2 单线程创建创建索引 通过设置innodb_rds_parallel_index_creation_threads= 4，启用4个线程创建索引。 从图3中可以看到创建索引耗时38.72s，与社区单线程相比速度提升了3.79倍。

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消息重试 支持 不支持 3.8.35版本：不支持。 AMQP-0-9-1版本：支持。 消费模式 支持客户端主动拉取和服务端推送两种方式。 客户端主动拉取。 支持客户端主动拉取和服务端推送两种模式。 广播消费 支持 支持 支持 消息回溯 支持 支持。Kafka支持按照offset和timestamp两种维度进行消息回溯。

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如图2所示，采用社区默认单线程创建索引，耗时146.82s。 图2 单线程创建创建索引 通过设置innodb_rds_parallel_index_creation_threads= 4，启用4个线程创建索引。 从图3中可以看到创建索引耗时38.72s，与社区单线程相比速度提升了3.79倍。

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如图2所示，采用社区默认单线程创建索引，耗时146.82s。 图2 单线程创建创建索引 通过设置innodb_rds_parallel_index_creation_threads= 4，启用4个线程创建索引。 从图3中可以看到创建索引耗时38.72s，与社区单线程相比速度提升了3.79倍。

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消息重试 支持 不支持 3.8.35版本：不支持。 AMQP-0-9-1版本：支持。 消费模式 支持客户端主动拉取和服务端推送两种方式。 客户端主动拉取。 支持客户端主动拉取和服务端推送两种模式。 广播消费 支持 支持 支持 消息回溯 支持 支持。Kafka支持按照offset和timestamp两种维度进行消息回溯。

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消息重试 支持 不支持 3.8.35版本：不支持。 AMQP-0-9-1版本：支持。 消费模式 支持客户端主动拉取和服务端推送两种方式。 客户端主动拉取。 支持客户端主动拉取和服务端推送两种模式。 广播消费 支持 支持 支持 消息回溯 支持 支持。Kafka支持按照offset和timestamp两种维度进行消息回溯。

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系到表的性能，需要格外引起注意。 非分区表桶数 = MAX(单表数据量大小(G)/2G*2，再向上取整，4)。 分区表桶数 = MAX(单分区数据量大小(G)/2G*2，再后向上取整，1)。 其中，要注意的是： 需要使用的是表的总数据大小，而不是压缩以后的文件大小。 桶的设置以偶

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统等应用场景，详见业务场景推荐。 相比用户自建开源KV数据库方案（例如自建Redis/自建Pika等），GeminiDB提供以下优势价值： 表1 GeminiDB与自建开源KV数据库方案对比项 分类 对比项 自建开源KV数据库方案 GeminiDB 稳定性 fork痛点问题引起的性能抖动

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取值范围[1, 100]，支持小数输入，小数会自动向下取整。用户可根据自己的实际情况来设置具体值。 SAMPLE_MAX：常量编码和等值编码采样步长最大值，默认为10，取值范围[1, 100]，支持小数输入，小数会自动向下取整。用户可根据自己的实际情况来设置具体值。 CONST_

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取值范围[1, 100]，支持小数输入，小数会自动向下取整。用户可根据自己的实际情况来设置具体值。 SAMPLE_MAX：常量编码和等值编码采样步长最大值，默认为10，取值范围[1, 100]，支持小数输入，小数会自动向下取整。用户可根据自己的实际情况来设置具体值。 CONST_

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当前 MRS 提供以下Kafka相关样例工程： 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据，相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

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当前MRS提供以下Kafka相关样例工程： 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据，相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

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当前MRS提供以下Kafka相关样例工程： 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据，相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

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当前MRS提供以下Kafka相关样例工程： 表1 Kafka相关样例工程 样例工程位置 描述 kafka-examples 单线程生产数据，相关样例请参考使用Producer API向安全Topic生产消息。 单线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据

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table ${TableName},drop table ${TableName}时失败。 原因分析 删除文件操作是单线程串行执行的，Hive分区数过多导致在元数据数据库会保存大量元数据信息，在执行删表语句时删除元数据就要用很长时间，最终在超时时间内删除不完，就会导致操作失败。 超时

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支持MySQL/Cassandra/ GaussDB /DRDS √ 数据库主备动态切换 √ 读节点发生故障，单线程读重试 √ 基于集中式数据源信息管理和动态变更 √ 基于JDBC规范，很容易扩展支持实现JDBC规范的数据源 √ 应用直连数据库，无代理 √ 平滑加减数据库节点 √ 提供hint方式或者是编码式强制某条SQL读取从库或者主库等

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DDS->MongoDB出云同步 可能原因 DRS在任务增量阶段，为保证迁移/同步/灾备的性能，会集合级的进行并发回放。如果出现以下特殊情况，DRS只支持单线程写入，不支持并发回放。 集合的索引中有unique key时； 集合属性的capped为true时； 若出现时延增高的这种情况，用户可排查是否以上原因导致。

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Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务数据异常。解决方法是修改业务逻辑，单线程插入数据到同一张表或同一个分区。 父主题： Hive常见问题

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Hive不支持对同一张表或同一个分区进行并发数据插入，这样会导致多个任务操作同一个数据临时目录，一个任务将另一个任务的数据移走，导致任务数据异常。 解决方法是修改业务逻辑，单线程插入数据到同一张表或同一个分区。 MRS 3.1.3及之后版本Hive支持对同一张表或分区进行并发写数据。 父主题： Hive常见问题

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