为云传输大量数据，致力于解决海量数据传输网络成本高、传输时间长等难题。 如果源端存在数据量特别大的存储（例如数据库备份目录所在存储），可以考虑使用DES进行迁移。是否使用DES需要综合存储的数据量以及网络带宽来考虑，具体请参考DES应用场景。 更多数据快递服务使用详情，请参考数据快递服务产品介绍。

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如何调整 GaussDB (DWS)分布列？ 在 数据仓库 类型的数据库中，大表的分布列选择对于数据库和语句查询性能都有至关重要的影响。 如果表的分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。对于Hash分表策略，存

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上传至OBS桶中的业务数据写入Kafka，同时在RDS创建数据结果表模板。 用户可以购买并配置 数据可视化 DLV 大屏，快速定制数据大屏，将RDS中分析结果数据展示在大屏中。 方案优势 跨源分析 数据免搬迁，就可以关联分析存在OBS中的各个渠道的销售汇总数据。 纯SQL操作 DLI

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请禁用flushall操作，确认DB后可执行flushdb操作（慎用）。 8 定期进行大key在线诊断 大Key访问是Redis使用中的常见问题。建议在控制台定期查看实例的大Key诊断报告。具体操作请参考大Key诊断。 9 割接结束后执行dbsize dbsize可以保证最终一致性，例

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案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类问题

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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。

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OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS shard节点规格 业务模型编号

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云原生NoSQL时序数据库。在 云计算平台 高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，

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两表JOIN时，会将右表数据加载到内存中，再根据右表数据遍历左表做匹配，将小表放在右边，减少匹配查询的次数。根据使用的情况，大表join小表的性能比小表join大表的性能有数量级的提升。 【大表在左小表在右】 SELECT count(a.id) FROM ( SELECT id FROM mytable

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得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码，导致写入大row。 过大的单行记录，随着数据量增长，集群稳定性会下降。 父主题： 事件监控

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得单行的的key和value长度和不超过阈值。 2. 排查业务是否出现异常写入和异常编码，导致写入大row。 过大的单行记录，随着数据量增长，集群稳定性会下降。 父主题： 附录

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间件 服务器 ；每增加6000户，建议增加一台数据库服务器；并发用户量按照用户量的10%估算； 数据量：数据量和报表复杂度越大，对数据库的要求就越高，按照不同数据量和报表复杂度对数据库配置进行了推荐；如果数据量超过亿行，建议使用分布式数据库进行部署； 操作：推荐配置按照常用使用推荐，

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内。如果单个Tablet数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。

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OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS 实例规格 业务模型编号 s1 s6 s5

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OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和实例规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS 实例规格 业务模型编号 s1 s6 s5

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Firewall，WAF）和数据库安全服务（Database Security Service，DBSS）三个安全防护服务，全面展示云上资产的安全状态和存在的安全风险。 发布区域：全部 业务分析 综合大屏 利用AI技术将海量 云安全 数据的分析并分类，通过综合大屏将数据可视化展示，集中呈

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Astro大屏应用。 购买配置说明： 请根据需求进行购买。 其中，AstroCanvas大屏仅支持通过包周期方式进行购买。 包周期购买时，如果仅需购买安全云脑大屏，无需购买AstroCanvas大屏，则请先选择“现在购买”，并勾选大屏下方的不购买AstroCanvas大屏，仅购买指标提示信息。

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率。 Roundrobin缺点是无法像Hash表一样进行DN本地化优化，查询性能通常不如Hash表。 一般在大表无法找到合适的分布列时，定义为Roundrobin表，若大表能够找到合适的分布列，优先选择性能更好的Hash分布。 选择分布列 采用Hash分布方式，需要为用户表指定一个分布列（distribute

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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。

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增值包（可选） 安全大屏 如有现场讲解汇报、实时监控等场景，希望获得更好的演示效果，需要将安全云脑服务的分析结果展示在大型屏幕上的需求，可以额外单独购买安全大屏。 计费因子：安全大屏-安全态势指标、Astro Canvas大屏、Astro Canvas 安全态势感知大屏。 包年/包月、按需计费

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x √ √ √ 与实例的数据量有关 指定时间点恢复 √ √ √ √ √ x √ √ √ 与实例的数据量有关 库表恢复 普通库表恢复 √ √ √ √ x √ x √ x 与实例以及库表的数据量有关 极速库表恢复 √ √ √ √ x √ x √ x 与库表的数据量有关 恢复/迁移到云上MySQL

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