云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    大数据量数据库 更多内容
  • 分区表

    分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发,分六个章节对分区表使用进行系统性说明,包含语义、原理、约束限制等方面。 容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区自动扩展 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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  • Broker Load导入任务的数据量超过阈值

    Broker Load导入任务的数据量超过阈值 现象描述 使用Broker Load导入数据时报错: Scan bytes per broker scanner exceed limit:xxx 原因分析 BE处理的单个导入任务的最大数据量为3GB,超过该值的待导入文件需要通过调整Broker

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  • Flink任务开发建议

    eeper)。因为文件系统的存储空间足够,适合于状态,长窗口,或键值状态的有状态处理任务,也适合于高可用方案。 RocksDBStateBackend是内嵌数据库后端,正常情况下state存储在RocksDB数据库中,该数据库数据放在本地磁盘上,在Checkpoint时将st

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  • 大版本升级

    版本升级 使用须知 目前DDS不支持直接通过控制台进行版本升级。如您需要可以通过 数据复制服务 进行迁移。 例如:使用数据复制服务将DDS 3.4版本迁移到DDS 4.0版本,可以实现应用不停服的情况下,平滑完成数据库的迁移工作。 限制条件 通过数据复制服务进行迁移,需要提前准备好待迁移到的高版本数据库实例。

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  • 表分区技术

    表分区技术(Table-Partitioning)通过将非常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表的全量扫描,能够在不同的分区上

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  • 分区表

    分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发,分六个章节对分区表使用进行系统性说明,包含语义、原理、约束限制等方面。 容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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  • 表分区技术

    表分区技术(Table-Partitioning)通过将非常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表的全量扫描,能够在不同的分区上并

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  • 分区表

    分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发,分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明,包含语义、原理、约束限制等方面。 容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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  • ClickHouse组件使用规范

    OLAP分析场景,一张宽表通常能有几百甚至上千列,选择其中少数的几列做维度列、指标列计算。在这种场景下,ClickHouse的数据也是按照列存储。如果使用select *,会加重系统的压力。 【规则】通过limit限制查询返回的数据量,节省计算资源、减少网络开销。 如果返回的数据量过大,客户

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  • 大模型微调训练类问题

    模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古模型效果最优 如何判断盘古模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古模型效果最优 为什么微调后的盘古模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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  • 态势大屏

    已开通DBSS服务,详情请参见购买数据库安全审计。 操作步骤 登录管理控制台。 单击左上角的,选择区域或项目。 在左侧导航树中,单击,选择“安全与合规 > 数据安全中心”。 在左侧导航树中,选择“数据安全运营 > 态势屏”,进入“态势屏”界面。 图1 态势屏 单击“综合态势屏”,进入“综合态势大屏”界面。

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  • 表分区技术

    表分区技术(Table-Partitioning)通过将非常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表的全量扫描,能够在不同的分区上

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  • 表分区技术

    表分区技术(Table-Partitioning)通过将非常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表的全量扫描,能够在不同的分区上并

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  • ClickHouse数据查询

    id IN (SELECT id FROM tab_b WHERE name = 'xx'); 这里说的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表。 关联查询必须表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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  • 对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引

    对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 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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  • 如何检测和解决大key与热key问题

    GeminiDB Cassandra支持了key的检测与告警。在CES界面,可以配置实例的key告警,具体方法请参见设置告警规则。 当发生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 key告警查看事件 告警字段说明如下:

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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

    对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 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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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    使用数据工程构建NLP模型数据集 NLP模型支持接入的数据集类型 盘古NLP模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP模型所需数据量 模型规格

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  • ALM-50232 Doris中存在较大的Tablet

    大。执行以下命令查看建表语句: show create table dbName.tableName; 重新估算写入表中的数据量,根据数据量的大小,适当调BUCKETS的大小重新创建表tableNameBak,执行6。 表分区字段设置不合理导致不同分区下的Tablet大小差异较大。执行以下命令查看建表语句:

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  • 数据分区查找优化

    Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时,由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果,如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题: 容量数据库

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  • 数据分区查找优化

    Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时,由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果,如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题: 容量数据库

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