的打开、查看操作。 元数据采集 DAS将对实例的元数据信息由实时查库，升级为后台任务的定期采集，并保存到DAS的数据库中。仅集采结构元数据，不包含用户表里的实际数据，请您放心开启元数据采集功能。 减少对用户Keyspace的查询次数，降低对用户库的性能影响； 针对含有大量表的实例，可提升模块搜索性能，并支持翻页查询。

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PostgreSQL数据库文件类型 数据库引擎 文件类型 PostgreSQL 日志文件：数据库错误日志文件和事务日志文件。 数据文件：数据库内容文件、索引文件、复制槽数据文件、事务状态数据文件和数据库配置文件。 其他文件：临时文件。 表3 RDS for SQL Server数据库文件类型

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来选择使用。 场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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pclocatortype = 'H' GROUP BY schemaname,tablename; 场景三：查询某个表的数据倾斜情况 执行以下SQL查询某个表的数据倾斜情况，其中table_name替换为实际的表名。 1 SELECT a.count,b.node_name FROM

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在“统计图表”页签，单击，输入“快速查询名称”和“快速查询语句”。默认开启快速查询和快速查询（保存本地）。 图1 创建快速查询 快速查询名称，用于区分多个快速查询语句。名称自定义，需要满足如下要求： 只支持输入英文、数字、中文、中划线、下划线及小数点。 不能以小数点、下划线开头或以小数点结尾。 长度为1-64个字符。

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来选择使用。 场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天（间隔可在函数中调整）内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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来选择使用。 场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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环保采集点提供稳定可靠的数据库支撑。 优势： 高效写入和查询 向量化查询接口，高效的聚合、卷积等时序数据查询算子，可高效处理高并发大数据量写入和查询。 父主题： 产品介绍

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ine交互查询引擎概述： 添加Hive数据源 添加Hudi数据源 添加ClickHouse数据源 添加GAUSSDB数据源 添加HBase数据源 添加跨集群HetuEngine数据源 添加IoTDB数据源 添加MySQL数据源 添加Oracle数据源 添加GBase数据源 使用跨源协同分析流程

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FS的数据节点。 CarbonData特性 SQL功能：CarbonData与Spark SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark SQL上运行的SQL查询操作。 简单的Table数据集定义：CarbonData支持易于使用的DDL（数据定义语言）语句来定义和创建数据集。CarbonData

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Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨源查询时，只

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导出慢SQL数据 功能介绍 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。该功能仅支持付费实例。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v3/{project_id}/instances/{instanc

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登录 堡垒机 系统。 选择“策略 > 数据库控制策略 > 规则集”，进入规则集列表页面。 查询规则集。 快速查询：在搜索框中输入关键字，根据规则集名称快速查询策略。 单击规则集名称，或者单击“管理”，进入规则集详情页面。 查看和修改规则集基本信息。 在“基本信息”区域，单击“编辑”，弹出基本信息编辑窗口，即可修改规则集的基本信息。

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问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。 由于大量的事务和写入操作产生了大量的RDS for MySQL Binlog日志文件。 应用中存在大量的排序查询，产生了过多的临时文件。 解决方案 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可能会不足，建议用户扩容磁盘空间，确保磁盘空间足够。

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建议3.11 资源高消耗型SQL需做好压力测试和并发管控 违反规范的影响： 存储和计算资源过载，整体运行性能下降。 方案建议： 高资源消耗型SQL的主要特征： 大量UNION ALL 大量AGG（COUNT DISTINCT、MAX等） 大量表JOIN 大量STREAM算子（计划维度）

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磁盘空间分布 问题原因 业务数据增加。 数据空间占用过大。 由于大量的事务和写入操作产生了大量的RDS for MySQL Binlog日志文件。 应用中存在大量的排序查询，产生了过多的临时文件。 解决方案 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可能会不足，建议用户扩容磁盘空间，确保磁盘空间足够。

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如果是Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 查询数据库慢SQL和Top SQL，分析数据量大，行数多，响应时间长的SQL语句，并进行优化。 父主题： 数据库存储

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建议3.11 资源高消耗型SQL需做好压力测试和并发管控 违反规范的影响： 存储和计算资源过载，整体运行性能下降。 方案建议： 高资源消耗型SQL的主要特征： 大量UNION ALL 大量AGG（COUNT DISTINCT、MAX等） 大量表JOIN 大量STREAM算子（计划维度）

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如果是Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 查询数据库慢SQL和Top SQL，分析数据量大，行数多，响应时间长的SQL语句，并进行优化。 父主题： 数据库存储

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表数据膨胀导致SQL查询慢，用户前台页面数据加载不出 问题现象 数据库中原先执行几秒钟的SQL语句，现在执行二十几秒未出结果，导致前台页面数据加载超时，无法对用户提供图表显示。 原因分析 大量表频繁增删改，未及时清理，导致脏数据过多、表数据膨胀、查询慢。 内存参数设置不合理。 分析过程

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在“作业管理”的作业列表中，找到创建的作业名称，单击操作列的“启动”，等待作业启动。 观察数据传输是否生效，例如在PgSQL数据库中对表进行插入数据操作，然后参考查看Kafka数据生产消费详情进入KafkaUI界面查看Kafka的Topic中是否有数据生成。 父主题： 使用CDL

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