查看proxy监控指标 前提条件 GaussDB (for MySQL)实例正常运行。 GaussDB(for MySQL)实例已开启读写分离功能，详情请参见开通读写分离。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“管理与监管 > 云监控服务 CES”，进入“云监控服务”信息页面。

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Hint注释仅作为路由建议，非只读SQL、事务中的场景不能强制路由到只读节点。 使用 MySQL 命令行进行连接并使用 Hint 语句时，需要在命令中增加 -c 选项，否则 Hint 会被 MySQL 命令行工具过滤。 父主题： 数据库代理（读写分离）

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使用DRS迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 使用mysqldump迁移到GaussDB(for MySQL)数据。 发布区域：全部 使用DRS迁移数据 使用mysqldump迁移数据 重置管理员密码 在使用GaussDB(for MySQL)过程中，如果忘记数据库帐号密码，可以重新设置密码。

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当ALT功能开启，使用Sysbench，Tpcc-MySQL或MySQL客户端等工具连接到数据库代理地址，只读升主过程中用户的连接不会中断，只会出现短时间的卡顿后很快恢复。 以下分别是使用Sysbench，Tpcc-MySQL和MySQL客户端工具进行主备切换的效果示意。 使用Sysbench的进行只读升主的示例

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MySQL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 RDS for MySQL 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。 使用须知 为了确保录制回放任务

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MySQL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 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 RDS for MySQL 数据库账号权限要求

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Redis读写分离实例 本章节主要介绍DCS服务的读写分离实例，读写分离主要适用于读高并发、写请求较少的业务场景，解决高并发的性能问题，节约运维成本。 读写分离实例类型，仅在部分Region支持，具体请以控制台显示为准。 Redis 4.0/5.0版本支持读写分离实例，其他版本暂不支持。

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测试读写分离效果 通过读写分离地址连接数据库，可实现读写分离功能。您可以使用内部SQL命令对读写分离效果进行验证。 操作步骤 通过读写分离地址连接数据库，具体请参考开通读写分离。 执行命令查看执行SQL命令的实例。 可以通过执行show last route查询上一条语句的路由结果，如下图所示。

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Spark基本原理 Spark组件适用于 MRS 3.x之前版本。 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理，流式处理，交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和MRS大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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易于调试：CQL提供了详细的异常码说明，降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍，请参见：https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，

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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景

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YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建

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背景及原理（服务编排） AstroZero的服务编排，支持对逻辑判断组件、数据处理组件，以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排，实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发，程序员需要学习内容较多，开发效率相对低一些，开发门槛也高。A

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APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关（即API管理）后台约定的规则组装，确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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展出的Pod调度到具有更多资源的集群，以解决单个集群的资源限制，提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1，实现流程如下： HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiser

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38位时，Hive按38位创建，s小于0时，按0创建，受Hive数据类型限制，此场景可能会导致数据写入后精度丢失。 表1 MySQL->Hive自动建表时的字段映射 数据类型（MySQL） 数据类型（Hive） 说明 数值类型 tinyint(1)，bit(1) BOOLEAN - TINYINT

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修改代理实例端口号 操作场景 用户开启读写分离后，支持修改数据库代理端口号。 注意事项 修改代理服务端口号会导致数据库连接短暂中断，建议在业务低峰期进行。 修改代理端口仅涉及当前代理，不涉及GaussDB(for MySQL)的数据库端口和其他代理端口。 操作步骤 登录管理控制台。

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modifyDatabaseUserPwd 备份恢复到新实例 instance restoreInstance 开启读写分离 instance openProxy 关闭读写分离 instance closeProxy 设置读写分离权重 instance setProxyWeight 变更实例的CPU和内存规格 instance

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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