Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 高IO：平均时延1-3ms，最大带宽150MB/s（读+写）。 超高IO：平均时延1ms，最大带宽350MB/s（读+写）。 建议选择超高IO，云硬盘服务端压力大场景，都不能达到最大带宽，但是超高IO可达到的带宽比高IO高很多。 父主题：

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商品描述 超高IO型块存储-36TiB档 超高IO 17TiB 适用于较低容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-72TiB档 超高IO 34TiB 适用于中等容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-108TiB档 超高IO 51TiB 适用于较大容量的超高IO云硬盘部署场景

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存储起购容量 商品描述 高IO型块存储-36TiB档 高IO 36TiB 适用于较低容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-72TiB档 高IO 72TiB 适用于中等容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-108TiB档 高IO 108TiB 适用于较大容量的高IO云硬盘部署场景

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降低IO的处理方案 问题现象 在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题较多，其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。 确定IO瓶颈&识别高IO的语句 通过以

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商品描述 超高IO型块存储-36TiB档 超高IO 17TiB 适用于较低容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-72TiB档 超高IO 34TiB 适用于中等容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-108TiB档 超高IO 51TiB 适用于较大容量的超高IO云硬盘部署场景

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存储起购容量 商品描述 高IO型块存储-36TiB档 高IO 36TiB 适用于较低容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-72TiB档 高IO 72TiB 适用于中等容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-108TiB档 高IO 108TiB 适用于较大容量的高IO云硬盘部署场景

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ALM-12180 磁盘卡IO 告警解释 MRS 3.3.0及之后版本、MRS 3.1.0.0.10/3.1.5.0.3及之后补丁版本： 对于HDD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统默认每3秒采集一次数据，在30秒内至少7个采集周期的svctm时延达到6秒。 系统默认每3秒采

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GS_ROW_TABLE_IO_STAT GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图显示当前数据库中所有行存表在当前节点上的IO情况。各统计字段为实例启动以来的累计值。 表1 GS_ROW_TABLE_IO_STAT字段 名称 类型 描述 schemaname name 表的命名空间。

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CN：Coordinator Node，负责数据库系统元数据存储、查询任务的分解和部分执行，以及将DN中查询结果汇聚在一起。 top_io_num 否 Integer 期望查询数据库进程下TOP IO线程数（默认值为20）。接口返回TOP IO线程与会话信息关联后的结果，数量最大不超过该值。

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PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供集群所有CN和DN节点上当前数据库所有行存表的IO统计数据。除在每一行前面增加name类型的nodename字段外，其余字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，

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GLOBAL_ROW_TABLE_IO_STAT GLOBAL_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供当前数据库所有行存表的IO统计数据。其字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，具体的字段请参考GS_ROW_TABLE_IO_STAT。各统计字段为所有节点对应字段之和。

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基于CCE场景 前提条件 已创建CCE集群，详情请参考创建CCE集群。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例，详情请参考快速创建ServiceComb引擎。 CCE与ServiceComb引擎处于相同VPC下。 Sermant Agent及Sermant Injector版本要求1

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基于CCE场景 前提条件 已创建CCE集群，详情请参考创建CCE集群。 已创建未开启安全认证的ServiceComb引擎实例，详情请参考快速创建ServiceComb引擎。 CCE与ServiceComb引擎处于相同VPC下。 Sermant Agent及Sermant Injector版本要求1

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基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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基于ODBC开发 ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互连）是由Microsoft公司基于X/OPEN CLI提出的用于访问数据库的应用程序编程接口。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，

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基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI，可以为 GaussDB 数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装，主要使用C语言实现，既高效又安全。它具有客户端游标和 服务器 端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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序的C语言部分遵循C语言程序的标准，不支持嵌套注释。 开发流程 ecpg组件介绍 ecpg预处理以及编译执行 管理数据库连接 执行SQL命令 查询结果集 关闭数据库连接 宿主变量 执行动态SQL语句 错误处理 预处理指令 使用库函数 SQL描述符区域 常用示例 ecpg与Pro*C兼容性对比

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JDBC包、驱动类和环境类 开发流程 加载驱动 连接数据库 连接数据库（以SSL方式） 连接数据库（UDS方式） 执行SQL语句 处理结果集 关闭数据库连接 日志管理 示例：常用操作 示例：重新执行应用SQL 示例：逻辑复制代码示例 示例：不同场景下连接数据库参数配置 JDBC接口参考 JDBC常用参数参考

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基于libpq开发 libpq是GaussDBC应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了两个示例显示如何利用libpq编写代码。

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，Java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8版

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。 GaussDB(DWS)库提供了对JDBC 4.0特性的支持，需要使用JDK1

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