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非常明显的效果，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： 大容量数据库

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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非常明显的效果，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： 大容量数据库

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a单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时 服务器 将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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产生告警的服务名称。 作业名 产生告警的作业名称。 数据库名 产生告警的数据库名称。 Slot名 产生告警的数据库复制槽名称。 积压量 Slot数据积压情况。 对系统的影响 WAL日志在源端数据库不断积压，可能导致源端PostgreSQL或Opengauss数据库磁盘空间耗尽，最终导致Postgr

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net/SongYang_Oracle/article/details/6432182。 解决方案 三种解决办法： 调小每次查询的数据量。 调大Oracle数据的RBS，需要修改数据库配置。 减少频繁的commit操作，这个需要调整生产业务逻辑，基本不可能。 父主题： 故障处理类

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a单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。

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page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。 当数据库中存在运行时间长、修改数据量大的事务，或者

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page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。 当数据库中存在运行时间长、修改数据量大的事务，或者

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撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。 约束与限制 部署该解决方案之前，您需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，

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page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。 当数据库中存在运行时间长、修改数据量大的事务，或者

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越多。大企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响，以下是一个典型的大企业IT治理架构，由于图片空间有限，该架构图中没有列出全部的层级，如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的大企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础，将其映射到华为云上有效运转起来。

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threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica

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索引的排序等操作，会创建临时表，如果涉及的数据量过多，可能导致临时表空间过大。 DDL操作重建表空间时，如果表特别大，创建索引排序时产生的临时文件也会特别大。 解决方案 可以查看执行计划，确认是否包含Using Temporary 。 大表DDL需要注意实例的空间是否足够，不足的话请提前扩容磁盘。

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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB (for MySQL)。 MRS 的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j

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在“查询语句触发下盘量超阈值”规则所在行“操作”列单击“修改”，进入“修改告警规则”界面。 如果集群磁盘容量配置较高，可以考虑将上报阈值调大，建议不超过单个数据盘容量的5%。 需要注意的是，阈值过大时临时下盘可能会导致磁盘使用率告警甚至集群只读，如果存在数据盘使用率接近或超过80

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threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica

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为有某几个表数据量过大，迁移时间较长。可以在“进度明细”下，单击目标迁移对象“详细信息”列的“查看详情”，查看具体对象的迁移进度。 排查源库表主键和索引情况： 源库大表缺少主键和非空唯一索引，以MySQL为例，可以在源库执行show create table <数据库名>.<表名>查询是否有主键或非空唯一索引。

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Cassandra的超强读写、弹性扩展，以及高强度的故障容忍，能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，使其适用于具有产品目录、推荐、个性化引擎、交易流水等功能的大数据量的互联网网站。 优势： 大规模集群部署 单套集群最大支持100个节点部署，适用于写入规模和数据量大的互联网场景。 高可用易扩展 单

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数据迁移方案 云数据库 GaussDB(for MySQL)提供了多种方案，可以满足从RDS for MySQL、GaussDB(for MySQL)、自建MySQL数据库、其他云MySQL、自建Oracle数据库到云数据库 GaussDB(for MySQL)的数据迁移。 常用迁移工具介绍

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