安装环境 服务器 推荐配置 小范围试用和用户量较小的：用户数小于100，并发用户数小于10，主数据分发总数据量达百万级 表1 用户量小的配置 配置项目 单项配置说明 应用服务器 DELL PowerEdge R340或其他同类产品 CPU：英特尔® 至强® E-2234处理器（4C/8T）

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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大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表

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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大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表

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单一步骤（并发执行） 其次，再看一下任务并发的情况。假如用户之前脚本是这样： #run.sh var1=$1 var2=$2 echo "$var1\t$var2" # 执行该脚本 sh run.sh 1 a sh run.sh 2 a sh run.sh 1 b sh run

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DDoS高防对并发数有限制吗？ 并发数指系统同时能处理的请求数量，反映了系统的负载能力。对网站而言，并发数即网站并发用户数，指同时提交请求的用户数目。 DDoS高防对并发数没有限制。DDoS高防支持TCP/UDP/HTTP(s)/Websocket(s)等协议转发，默认不限制TCP连接，且对HTTP协议没有限制。

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大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 场景描述 数据库实例上存在大量并发的select count(0)慢操作，系统CPU耗尽，随时有宕机的风险。 执行Show processlist，显示存在多次并发执行select count(0)进程信息： 原因分析 应用端大并发触发select

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influxdb005_write_concurrency 写入并发量 描述并发写入的请求数量。 单位：Counts ≥ 0 Counts GeminiDB Influx实例的节点 1分钟 influxdb006_query_concurrency 查询并发量 描述并发查询的请求数量。 单位：Counts ≥

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如何高效备份，容灾 传统场景采用文件或者块存储的数据库系统，备份恢复与数据量强相关，故在大数据量场景下，无法快速备份恢复，进而影响数据库的数据可靠性。 云数据库 GeminiDB基于DFV存储，底层采取Append Only方式存储，并在该基础上结合数据库逻辑进行分布式并行算法优化，极大地提升了数据备份、恢复性能。

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Processing）类业务应用场景，适合高并发、小数据量的单点或小范围数据读写操作。行存引擎向上为SQL引擎提供元组形式的读写接口，向下以页面为单位通过可扩展的介质管理器对存储介质进行读写操作，并通过页面粒度的共享缓冲区来优化读写操作的效率。对于读写并发操作，采用多版本并发控制（MVCC，Multi-Version

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Processing）类业务应用场景，适合高并发、小数据量的单点或小范围数据读写操作。行存引擎向上为SQL引擎提供元组形式的读写接口，向下以页面为单位通过可扩展的介质管理器对存储介质进行读写操作，并通过页面粒度的共享缓冲区来优化读写操作的效率。对于读写并发操作，采用多版本并发控制（MVCC，Multi-Version

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的消息吞吐量。而消息吞吐量低会导致客户端本地缓存队列达到上限，从而停止从服务端拉取消息，引起消息堆积。 所以，消息堆积的主要瓶颈在于客户端的消费能力，而消费能力由消费耗时和消费并发度决定。消费耗时的优先级要高于消费并发度，应在保证消费耗时合理性的前提下，再考虑消费并发度问题。 消费耗时

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行重分布。用户也可在重分布开始前设置重分布优先级。 重分布过程中可动态调整重分布并发数。 8.1.0及以下集群版本不支持动态调整，需先暂停重分布。 重分布完成后会显示重分布进度（完成数据量、剩余数据量、完成表数量、剩余表数量、重分布过程中的平均速率）。 父主题： 集群重分布

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配置SQL限流 GaussDB 提供SQL限流功能，当存在异常SQL（如存在不优索引）、SQL并发量上升时，通过SQL限流功能控制异常SQL的访问量或者并发量，保障服务的可用性。 前提条件 登录账号需要具备授权项“gaussdb:instance:listFlowlimit”、“g

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MEM：128G DISK：3T 关系型数据库 全文搜索引擎 消息中心 实时交互，1080p，需要的外网带宽 6Mb 600kb/路 / 数字人渲染服务模块，一个渲染节点2块T4 GPU支持2路并发，可根据并发量进行水平扩展。 基础服务当前配置可支持数千路并发； 上述配置为高可靠和负载均衡

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概述 数据库的系统资源（CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源）是有限的，GaussDB(DWS)在同时运行多种类型的业务（如数据加载、批量分析、实时查询等）时，各类型业务之间可能会竞争资源，从而出现资源性能瓶颈，导致吞吐量下降，造成整体的查询性能低下。那么对系统的资源进行合理

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该模块用来分析和发现数据库的大事务、长时间未提交的事务等历史信息。 管理历史事务 慢SQL 提供指定时间段内的慢SQL分析功能。从用户、IP、SQL模板等进行多维统计，展示统计结果并支持指定排序，识别慢SQL的精准来源，方便用户快速优化业务。 查看实例慢SQL 全量SQL 在实例开启全量SQL

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。 查询全量SQL和慢SQL的开关状态 查询DAS收集全量SQL和慢SQL的开关状态。 导出慢SQL数据 DAS收集慢SQL开关打开后，一次性导出指定时间范围内的慢SQL数据，支持分页滚动获取。 导出全量SQL数据 全量SQL开关打开后，一次性导出指定时间范围内的全量SQL数据，支持分页滚动获取。

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Topic最早偏移量开始消费数据。 最新：从Kafka Topic最新偏移量开始消费数据。 起止时间：根据时间获取Kafka Topic对应的偏移量，并从该偏移量开始消费数据。 时间 起止时间需要设置该参数，指示同步起始的时间位点。 说明： 配置的位点时间早于Kafka消息最早偏移量时，默认会从最早偏移量开始消费。

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全量导出/导出/导入API 操作场景 数据服务支持全量导出/批量导出/导入API，可以快速复制或迁移现有的API。 约束限制 全量导出必须具备 Administrator或Tenant Administrator权限。 每个工作空间每分钟仅能全量导出一次，同时只能有一个全量导出任务执行。

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单一步骤（一个并发） 命令示例 首先以执行单一命令为例。以 gcs sub job 为例，我们使用： gcs sub job --cpu 0.5 --memory 1g --tool bwa:0.7.12 --shell sh bwa_help.sh 生成G CS 流程示例 该命令将

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资源量描述完整、准确 SOW中“搬迁资源量”是工作量评估关键依据，要把待搬迁资源全部列出来，比如业务系统数量、主机数量、容器集群数量、数据库实例数量、依赖中间件等； 相同迁移资源在处描述要数量一致，同时不要用若干”等定性词汇描述。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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