自治限流 自治限流是通过预置CPU阈值、可允许最大活跃连接数等前置条件，当满足这些设置条件会自动触发流控，在突发场景下保障核心业务稳定运行。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。

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本地自治 IoT边缘通过架构设计使其能够在网络受限时仍然实现边缘节点自治，具体体现在以下四个方面： 边缘节点持续运行：即使边缘节点无法连接到云端服务，也可以保证已部署的数据采集、数据处理和数据推送等边缘模块持续运行。 边缘模块自我恢复：在网络断开的情况下，如果边缘节点上的任何模块

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策略触发自治限流的时长。 CPU利用率 选择实例的CPU利用率阈值，并选择与“活跃会话数”的关系。二者关系为“且”或者“或”。 活跃会话数 输入最多的活跃会话数，范围为1~5000。 持续时间（分钟） 满足CPU利用率和活跃会话数条件自治限流的持续时间。 例如：实例的CPU利用率

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自治事务 自治事务（Autonomous Transaction），在主事务执行过程中新启的独立的事务。自治事务的提交和回滚不会影响主事务已提交的数据，同时自治事务也不受主事务影响。 自治事务在存储过程、函数和匿名块中定义，用PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION关键字来声明。

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自治事务 自治事务（Autonomous Transaction），在主事务执行过程中新启的独立的事务。自治事务的提交和回滚不会影响主事务已提交的数据，同时自治事务也不受主事务影响。 自治事务在存储过程、函数和匿名块中定义，用PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION关键字来声明。

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在限流时间窗内满足限流策略时，对数据库限流的最大时长。 CPU利用率 选择实例的CPU利用率阈值，并选择与“活跃会话数”的关系。二者关系为“且”或者“或”。 活跃会话数 输入最多的活跃会话数，范围为1~5000。 持续时间（分钟） 满足CPU利用率和活跃会话数条件的持续时间。 例如：实例的CPU利用率

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自治事务 自治事务（Autonomous Transaction），在主事务执行过程中新启的独立的事务。自治事务的提交和回滚不会影响主事务已提交的数据，同时自治事务也不受主事务影响。 自治事务在存储过程、函数、匿名块和package中定义，用PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION关键字来声明。

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单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击实例名称，进入实例的“基本信息”页签。 在左侧导航栏选择“智能DBA助手 > 历史诊断”。 选择“全量SQL > 自治限流”。 单击“自治限流”。

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函数支持自治事务 自治事务可以在函数中定义，标识符为PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION，其余语法与函数语法相同，示例如下。 gaussdb=# create table t4(a int, b int, c text); gaussdb=# CREATE

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函数支持自治事务 自治事务可以在函数中定义，标识符为PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION，其余语法与函数语法相同，示例如下。 gaussdb=# create table t4(a int, b int, c text); NOTICE: The 'DISTRIBUTE

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KooLabs云实验介绍 什么是KooLabs云实验 KooLabs云实验优势是什么 父主题： 华为云实验

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函数支持自治事务 自治事务可以在函数中定义，标识符为PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION，其余语法与函数语法相同，示例如下。 create table t4(a int, b int, c text); CREATE OR REPLACE function

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so cute,will commit! (1 row) 上述例子，最后在回滚的事务块前执行包含自治事务的匿名块，也能直接说明了自治事务的特性，即主事务的回滚，不会影响自治事务已经提交的内容。 父主题： 自治事务

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后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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