| 华为云 分布式数据库中间件 分布式数据库中间件（Distributed Database Middleware，简称DDM），解决单机关系型数据库对硬件依赖性强、数据量增大后扩容困难、数据库响应变慢等难题。突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 云图说 立即使用

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其他云上MySQL数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 全量数据迁移 全量+增量数据迁移 将MySQL迁移到MySQL（入云） DDM 全量数据迁移 全量+增量数据迁移 将MySQL迁移到DDM GaussDB (for MySQL) 全量数据迁移 全量+增量数据迁移

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如果配置了时间宏变量，通过 DataArts Studio 数据开发调度 CDM 迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而不是“CDM作业实际启动时间-偏移量”。 table 导入开始前 导入数据前，选择是否清除目的表的数据： 不清除：写入数据前不清除目标表中数据，数据追加写入。

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全量数据同步 全量+增量数据同步 GaussDB分布式版 1.0.0及以上 增量数据同步 全量数据同步 全量+增量数据同步 DDM 全量数据同步 全量+增量数据同步 GaussDB(DWS) 8.1.3、8.2.0版本 说明： 目前仅支持白名单用户使用。 增量数据同步 全量数据同步 全量+增量数据同步

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如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而不是“CDM作业实际启动时间-偏移量”。 table 导入开始前 导入数据前，选择是否清除目的表的数据： 不清除：写入数据前不清除目标表中数据，数据追加写入。

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户可以通过数据库代理地址访问整个GaussDB(for MySQL)实例，数据库代理会自动转发用户的SQL命令到正确的读写节点。 相比于单主实例，多主版实例支持不同库或表在不同节点上并发写入，最多支持在63个节点同时写入数据，极大的提升了并发读写能力。 父主题： 多主实例

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如何进行并发测试？ 通过创建测试工程，根据需求构建事务模型之后，添加对应的测试任务便可进行并发测试。并发用户数即为并发数，不仅仅对单任务可以进行并发操作，可以勾选多个测试任务同时进行并发操作。 父主题： 压测工程管理

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TPC-DS 单并发查询 测试环境 表1 测试环境 产品 规格 CPU 内存 存储 单节点建议存储 查询性能（TPC-DS 1000X） 版本 节点数 GaussDB(DWS) 8xlarge 32U 256G SSD云盘 6400GB 1545.93s 8.1.3 3 测试结果

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CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个

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GaussDB(for MySQL)数据库安全设置 账户密码等级设置 GaussDB(for MySQL)管理控制台上数据库密码复杂度，请参见购买实例中的数据库配置表格。 GaussDB(for MySQL)对在客户端新创建的数据库用户，设置了密码安全策略： 口令长度至少8个字符。

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云数据库RDS for MySQL接入LTS 支持云数据库RDS for MySQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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支持全部数据、库级或表级数据迁移 支持全量和增量数据迁移 业务中断最小化 适用任何数据量 自建MySQL迁移到GaussDB(for MySQL) 其他云上MySQL数据库 DRS 支持全部数据、库级或表级数据迁移 支持全量和增量数据迁移 业务中断最小化 适用任何数据量 其他云MySQL迁移到GaussDB(for

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truncate能力，优化大量写入场景导致undo空间膨胀的问题。 提高全量恢复的并行度，优化备份恢复效率。 问题修复： 修复一批window function查询结果不准确或异常错误的问题。 修复在打开plan cache后反复执行一类prepare statement，数据库节点崩溃的问题。 修复在先后执行的存储

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truncate能力，优化大量写入场景导致undo空间膨胀的问题。 提高全量恢复的并行度，优化备份恢复效率。 问题修复： 修复一批window function查询结果不准确或异常错误的问题。 修复在打开plan cache后反复执行一类prepare statement，数据库节点崩溃的问题。 修复在先后执行的存储

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使用D CS 改造传统应用系统数据库 方案概述 应用场景 随着互联网等数据库应用行业的逐渐发展，业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，仅依附于传统关系型数据库难以支撑上层业务。传统数据库存在结构复杂、维护成本高、访问性能差、功能有限、无法轻松适应数据模型或模式的变化等问题。

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如果配置了时间宏变量，通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业时，系统会将时间宏变量替换为“数据开发作业计划启动时间-偏移量”，而不是“CDM作业实际启动时间-偏移量”。 table 导入开始前 导入数据前，选择是否清除目的表的数据： 不清除：写入数据前不清除目标表中数据，数据追加写入。

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GaussDB(for MySQL)全量数据恢复：按备份文件恢复 操作场景 GaussDB(for MySQL)支持使用已有的自动备份和手动备份，将实例数据恢复到备份被创建时的状态。该操作恢复的为整个实例的数据。 通过备份文件恢复到实例上，会从OBS备份空间中将该备份文件下载到实例上进行全量恢复，恢复时长和实例的数据量有关。

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GeminiDB 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。

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海量数据快速导入，确保决策精准性 需要定期将成百GB甚至数TB全量画像数据导入画像数据库；全量数据导入越快，模型越精准，广告投放效果越好。 承载高并发访问 RTA系统要承接大量的实时竞价请求。以电商、金融客户的RTA系统为例，日常数据库QPS在几十万到数百万之间。 保持稳定的低时延 媒体侧要求广告主在4

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RDS for MySQL是否支持多账号 云数据库 RDS for MySQL支持多账号，用户可以自己使用授权命令给这些账号分配不同的权限以便控制访问不同的表。各个表之间相互独立。 多用户访问表不直接影响性能，多个会话并发访问会增加系统资源开销，请参考关系型数据库性能白皮书中各规格的连接数。

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INSERT和COPY方式执行数据导入时，是一个串行执行的过程，导入性能低，因此适用于小数据量的导入。对于大数据量的导入，GaussDB(DWS)支持使用GDS工具通过外表并行导入数据到集群。 当前版本的GDS已经支持从管道文件导入数据库，该功能使GDS的导入更加灵活多变。 当GDS用户的本地磁盘空间不足

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