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

查看更多 →

Mysql 概述 环境准备 使用场景 使用指南 配置项说明 父主题： Mas-GO-SDK使用手册

查看更多 →

用户名密码。 数据库查询操作 MySQL查询操作。 输入参数 用户配置发布消息执行动作，相关参数说明如表2所示。 表2 MySQL查询操作输入参数说明 参数 必填 说明 数据库表名 是 要查询的MySQL的表名称。 columnList 否 要查询的MySQL的列名称。 condition

查看更多 →

MySQL到 GaussDB (for MySQL) 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 E CS 自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 本地自建MySQL 5.6、5.7、8.0版本 其他云上MySQL 5.6、5.7、8.0版本 GaussDB(for

查看更多 →

MySQL到GaussDB(for MySQL) 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL GaussDB(for MySQL)主备实例 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源和目标数据库账号的权限建议保持一致，再启动任务。

查看更多 →

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Mac OS X。My

查看更多 →

MySQL 账号管理 数据库管理 SQL操作 表管理 视图管理 存储过程管理 事件管理 触发器管理 函数管理 数据导入和导出 自动生成测试数据 数据追踪与回滚 任务管理 表结构对比与同步 DBA智能运维（新版） DBA智能运维（旧版）

查看更多 →

Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 配置组件隔离访问Hive MetaStore 配置HiveMetaStore客户端连接负载均衡 父主题： Hive企业级能力增强

查看更多 →

Flexus负载均衡 创建Flexus负载均衡后，选择不到 云服务器 是什么原因？ 父主题： Flexus L实例 及X实例

查看更多 →

Hive负载均衡 配置Hive任务的最大map数 配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 父主题： Hive企业级能力增强

查看更多 →

负载均衡概述 负载均衡（Software/Server Load Balancer，SLB）基于Nginx/OpenResty构建，作为业务前置的流量接入网关，提供反向代理、负载均衡、路由分发、灰度分流、限流降级、访问控制、监控告警等能力。 SLB组件介绍 SLB组件间的关系如图1所示。

查看更多 →

MySQL到MySQL双向同步 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 本区数据库角色 源数据库 目标数据库 主1 RDS for MySQL（5.5、5.6、5.7、8.0版本） 本地自建MySQL数据库（MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本） ECS自建MySQL数据库（MySQL

查看更多 →

将MySQL同步到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL 本地自建MySQL数据库 ECS自建MySQL数据库 其他云上MySQL数据库 RDS for MySQL 说明： 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 使用建议

查看更多 →

将MySQL迁移到MySQL 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL（5.5、5.6、5.7、8.0版本） 本地自建数据库（MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本） ECS自建数据库（MySQL 5.5、5.6、5.7、8

查看更多 →

案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

查看更多 →

实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整分布键 案例：改建分区表 父主题： 性能调优

查看更多 →

实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询（案例1）

查看更多 →

实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整I/O相关参数降低日志膨胀率 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改建分区表 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题： 性能调优

查看更多 →

案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

查看更多 →

案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 图1 原始执行计划 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见S

查看更多 →

案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

查看更多 →