kHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse，构造数亿至数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。 ClickHouse开发接口简介

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kHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse，构造数亿至数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。 ClickHouse开发接口简介

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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主节点执行的事务大小，即一个事务要执行多久。 备节点的机器负载状况。 如果主节点在某个时间段压力非常大，每秒执行的事务量非常多，备机通常会出现延迟。 对于文档数据库服务而言，可以在云监控中查看副本集备节点的“主备延时”指标，来观察延迟情况。 父主题： 数据库性能

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Cassandra支持了大key的检测与告警。在CES界面，可以配置实例的大key告警，具体方法请参见设置告警规则。 当发生大key事件时，系统会第一时间发送预警通知，您可以前往CES界面查看监控事件数据，及时处理，避免业务波动。 图1 大key告警查看事件 告警字段说明如下： [

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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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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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查询大key分析详情 功能介绍 查询大key分析详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/bigkey-task/{bigkey_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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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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D CS Memcached实例，提高网站的访问性能。 数据库前端缓存。 在动态系统中存在对大量数据读多写少的场景，如社交、博客网站大量查询用户信息、好友信息、文章信息等。为了减少磁盘数据库负载，提升性能，这些经常需要从数据库读取的数据，可以缓存在Memcached中。 适宜缓存的数据主要有：

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数据倾斜导致SQL执行慢，大表SQL执行无结果 问题现象 某场景下SQL执行慢，涉及大表的SQL执行不出来结果。 原因分析 GaussDB (DWS)支持Hash、REPLICATION和ROUNDROBIN（8.1.2集群及以上版本支持ROUNDROBIN）分布方式。如果创建了H

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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区

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获取大屏列表。URI格式GET /v1/{project_id}/screens参数说明URI参数说明参数是否必选参数类型描述project_id是String项目编号，获取方法请参见获取项目ID。参数说明：如表2所示。请求参数参数是否必选参数类型描述workspaceId是String工作空间ID，长度为32个字符，获取方法请参见获取w

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ClickHouse集群管理简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。CloudTable ClickHouse集群管理还有以下功能： ClickHous

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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区

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