步骤3：保存或保存并发布大屏 完成大屏字段和样式配置并单击“更新”后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图9 保存并发布 收藏：收藏大屏后，可在产品首页“我的收藏”快速找到大屏。 保存并发

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资源。 不建议在显示事务中使用join语句，为保证事务内数据可见性，可能无法使用最优join执行计划。 Union SQL调优建议 不建议大表间进行union（不包含union all）操作，避免去重时超出临时表限制。 不建议union中使用order by 和group by。

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致锁表，修改一个字段类型的成本要高于增加一个字段。 禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。 不建议使用全文索引，社区MySQL全文索引局限性较多。 数据库字段设计规范 控制单表字段数量，字段上限50左右。 优先为表中的每一列选择符合存储需要

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filtering关键字，实际会扫描全表再做条件过滤，当数据量大时，会出现查询超时。后续内核版本会禁用该关键字。 使用allow filtering关键字出现的查询超时和资源占用过多问题，不在数据库承诺的SLA范围内。 COUNT查询 在数据库大的情况下，请不要使用如下语句进行查询，避免出现查询失败的情况。 select

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单击“登录”，进入沙箱环境，如图8所示。 图8 沙箱环境 部署大屏到沙箱环境 示例中以导入方式为例，部署大屏应用到沙箱环境，以便于测试该大屏。 登录沙箱环境，如图9所示，单击“DMAX”，进入业务大屏。 图9 进入业务大屏 如图10所示，单击“导入项目包”。 图10 导入项目包 选择导出的本地项目包。

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例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。 对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。 使用数据库代理+只读实例架构，实现读写分离。只读实例专门负责查询，减轻主库压力，提升数据库吞吐能力，详见读写分离简介。

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图5 导入项目包 选择导出的本地项目包。 安装成功后，界面会显示“安装包成功”，可查看到安装好的项目。如图6所示。 图6 安装成功 如图7所示，单击，进入预览页面。 图7 预览 验证大屏。 进入大屏页面，检查页面展示一切均正常。 父主题： 开发过程

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应用场景 交易型应用 大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力，通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求，适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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大版本升级 查询实例可升级的目标版本（PostgreSQL） 大版本升级检查（PostgreSQL） 查询大版本检查状态或升级状态（PostgreSQL） 查询实例大版本升级检查历史（PostgreSQL） 大版本升级（PostgreSQL） 查询实例大版本升级历史（PostgreSQL）

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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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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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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。 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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大屏管理 查询资源的RPO超标趋势记录列表 父主题： API

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在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 单击资产大屏右下角的“播放”，进入资产大屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 资产大屏总览 展示当前工作空间内资产、受攻击资产、未防护资产、漏洞和弱配置资产的总数。 表1 资产大屏总览 参数名称

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云数据库 GaussDB (for MySQL)实例在11:30到12:27分内存使用率持续上升，最终触发内存超限。 图1 内存使用率 原因分析 查看processlist.log日志，查询到有两个慢SQL与图1中内存增长的时间比较匹配。 图2 查询慢SQL 查看慢查询中的表数据量约90GB，数据行

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不同。 分桶列的选择，是在查询吞吐和查询并发之间的一种权衡： 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。如果一个查询条件不包含所有分桶列的等值条件，那么该查询会触发所有分桶同时扫描，这样查询的吞吐会增加，单个查询的延迟随之降低。这个方式适合大吞吐低并发的查询场景。 如果仅选择一个或少

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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编辑大屏 本章节通过一个简单的示例向您介绍如何编辑大屏。 大屏开发页面总览 登录 DLV 控制台，在“我的大屏”页面，找到需要编辑的大屏，将鼠标移至该大屏图标上，然后单击编辑按钮进入大屏开发页面。 在大屏开发页面中，您可以根据业务需求设计和开发大屏，完成添加组件、页面布局、关联数据源和发布大屏等操作。

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内存使用超限风险与优化 表空间膨胀问题 GaussDB(for MySQL)只读节点磁盘占用远超主节点 冷热数据问题导致SQL执行速度慢 复杂查询造成磁盘满 业务死锁导致响应变慢 GaussDB(for MySQL)实例CPU升高定位思路 大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题

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