磁盘临时表。 磁盘临时表是由查询隐式创建的，与显式创建的磁盘临时表数据保持一致，均保存在Session临时表空间中。对于大表上的复杂查询，包括但不限于含有UNION、GROUP BY、ORDER BY等关键词，就有可能产生磁盘临时表。除此之外，当查询涉及排序操作，如果sort b

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，可以包含字母、数字、中划线或者下划线，不能包含其他的特殊字符，例如：“cdm-aff1”。 实例类型：用户按实际业务数据量选择实例规格。 cdm.large：大规格，8核CPU、16G内存的虚拟机，最大带宽/基准带宽为3/0.8 Gbps，集群作业并发数上限为16。 cdm.x

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"max_restore_bytes_per_sec": "100mb", //OBS速度，默认是40MB,可以根据实际性能调大 "max_snapshot_bytes_per_sec": "100mb" } } 使用自定义仓库创建快照。 PUT

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Delta 数据量较大时，如何优化校验任务？ 本文介绍当源端Delta数据量较大（如超过10000张表）时，如何使用MgC大数据校验功能进行一致性校验的方法。 操作步骤 参考创建元数据连接，创建第一个Delta元数据连接。 使用步骤1.创建的第一个元数据连接，创建元数据同步任务，将源端的元数据同步至迁移中心。

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WHERE age+1=10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 SQL语句尽可能简单：大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。 不用SELECT*； OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是

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手动备份 GaussDB (for MySQL) 操作场景 GaussDB(for MySQL)支持对运行正常的实例创建手动备份，用户可以通过手动备份恢复数据，从而保证数据的可靠性。 使用须知 账户余额大于等于0元，才可创建手动备份。 备份效率与实例数据量大小成正比。 全量备份时，会连

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id IN (SELECT id FROM tab_b WHERE name = 'xx'); 这里说的大表为条件过滤后的总数据量，千万级以上的数据量可定义为大表。 关联查询必须大表join小表 对于ClickHouse来说，原则上需要把多表join模型提前加工为宽表模型，但是在一

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check.interval.ms所规定时间之后开始执行删，可以通过查看kafka的server.log检索是否有delete字段来判断删除操作是否生效，有delete字段则表示已经生效，也可以通过执行df -h命令查看磁盘的数据量占用情况判断设置是否生效。 父主题： 使用Kafka

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KEY(visitorid, sessionid) DISTRIBUTED BY HASH(sessionid, visitorid) BUCKETS 10; 大宽表与Star Schema 业务方建表时, 为了和前端业务适配, 往往不对维度信息和指标信息加以区分, 而将Schema定义成大宽表，这种

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查询实例大版本升级历史（PostgreSQL） 功能介绍 查询实例大版本升级历史。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持PostgreSQL引擎。 实例在创建、变更规格、修改端口、冻结、异常等状态下不能执行该操作。

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DDM支持如下两种方式进行数据迁移。 基于MySQL官方客户端工具，此部分以RDS for MySQL 为例重点介绍该迁移方式。 基于 数据复制服务 DRS。 迁移场景 数据迁移主要有以下场景： 场景一：数据中心自建MySQL迁移到DDM 场景二：其他云MySQL迁移到DDM 场景三：华为云上自建MySQL迁移到DDM

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。 整个迁移过程中，不支持源库在自增主键列上写入0值，否则会造成该自增列的数据在源库和目标库不一致。 整个迁移过程中，不允许源数据库MySQL跨大版本升级，否则可能导致数据不一致或者迁移任务失败（跨版本升级后数据、表结构、关键字等信息均可能会产生兼容性改变），建议在该场景下重建迁移任务。

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引。全量阶段DRS会忽略对应表上已存在的同名索引，增量阶段DDL根据索引名操作索引时会触发错位问题。 数据同步过程中，不允许源数据库MySQL跨大版本升级，否则可能导致数据不一致或者同步任务失败（跨版本升级后数据、表结构、关键字等信息均可能会产生兼容性改变），建议在该场景下重建同步任务。

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DRS并发读取数据库，会占用大约6-10个session连接数，需要考虑该连接数对业务的影响。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 更多DRS对数据库的影响，可参考DRS对源数据库和目标数据库有什么影响。 数据对比 建议您结合数据对比的“

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Oracle/TD/MySQL兼容模式下查询结果不一致 问题现象 某业务场景中有两套集群环境，在数据量一致的情况下，对比发现两套环境执行相同的SQL语句但执行结果不同。 该场景中使用的语法可以简化为以下逻辑： 1 2 3 4 CREATE TABLE test (a text, b

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内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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【做limit限制】 耗时：0.002 join查询时小表在右。 两表JOIN时，会将右表数据加载到内存中，再根据右表数据遍历左表做匹配，将小表放在右边，减少匹配查询的次数。根据使用的情况，大表join小表的性能比小表join大表的性能有数量级的提升。 【大表在左小表在右】 SELECT count(a

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大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 场景描述 数据库实例上存在大量并发的select count(0)慢操作，系统CPU耗尽，随时有宕机的风险。 执行Show processlist，显示存在多次并发执行select count(0)进程信息： 原因分析 应用端大并发触发select

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对于多表连接+DISTINCT场景，MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果，当表连接数量多或基表数据量大时，需要扫描的数据量很大，导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT，尤其多表连接下DISTINCT的查询效率，TaurusDB在执行优化器中加入了剪枝功能，可以去除不必要的扫描分支，提升查询性能。 适用场景

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对于多表连接+DISTINCT场景，MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果，当表连接数量多或基表数据量大时，需要扫描的数据量很大，导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT，尤其多表连接下DISTINCT的查询效率，TaurusDB在执行优化器中加入了剪枝功能，可以去除不必要的扫描分支，提升查询性能。 适用场景

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对于支持内容对比的灾备链路，如果创建任务时可以选择实例规格，那么仅支持大规格及以上规格进行内容对比。 MySQL、GaussDB(for MySQL)为源链路，源数据库中的虚拟列不支持内容对比，对比时会过滤虚拟列。 对数据库影响 对象对比：会查询源库及目标库的系统表，占用10个左右的session

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