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跨AZ部署，数据三副本，安全性有保障。 高兼容性 100%兼容MySQL，应用上云无须改造。 超低成本 十分之一的商用数据库成本。 非中间件式架构 业务性能正常情况下，无需搭载分布式数据库中间件分库分表。
rds_column_compression 当参数取值为0时，表示字段压缩特性关闭，不再支持显式或者自动创建压缩列。 当参数取值为1时，表示仅支持显式创建压缩列。 当参数取值为2时，表示同时支持显式或自动创建压缩列。 [0,2] 0 GLOBAL 是 rds_default_colum
并刷新日志文件的数据到分布式存储上。 当设为0时，InnoDB每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件，并刷新到分布式存储上。 当设为2时，InnoDB在每次事务提交时将log buffer中的数据更新到文件系统缓存中，每秒钟并刷新到分布式存储上。 影响：参数设置为非默
并刷新日志文件的数据到分布式存储上。 当设为0时，InnoDB每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件，并刷新到分布式存储上。 当设为2时，InnoDB在每次事务提交时将log buffer中的数据更新到文件系统缓存中，每秒钟并刷新到分布式存储上。 影响：参数设置为非默
rds_column_compression 当参数取值为0时，表示字段压缩特性关闭，不再支持显式或者自动创建压缩列。 当参数取值为1时，表示仅支持显式创建压缩列。 当参数取值为2时，表示同时支持显式或自动创建压缩列。 [0,2] 0 GLOBAL 是 rds_default_colum
TaurusDB实例计费项 云数据库 TaurusDB的计费项由实例规格费用、存储空间费用、备份空间费用组成。具体内容如表1所示。 表1 计费项说明 计费项 计费因子 适用的计费模式 计费公式 数据库实例（必选） 计费因子：vCPU、内存和节点数量。 包年/包月、按需计费、Serverless
GaussDB(for MySQL)实例计费项 云数据库 GaussDB(for MySQL)的计费项由实例规格费用、存储空间费用、备份空间费用组成。具体内容如表1所示。 表1 计费项说明 计费项 计费因子 适用的计费模式 计费公式 数据库实例（必选） 计费因子：vCPU、内存和节点数量。
OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内。 不用存储过程和触发器，在应用程序实现； 避免%xxx式查询。 少用JOIN，查询尽量不要涉及多个表。 使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比。 尽量避免在WHERE子句中使用
约束限制 TaurusDB不支持下载自动备份和手动备份文件。TaurusDB的备份是基于华为云存算分离架构设计的，备份数据按照自研分布式存储池最小存储单位进行备份，下载后无法使用开源工具进行解析恢复。 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。 在页面左上角单击，选择“数据库
MySQL)不支持下载自动备份和手动备份文件。GaussDB(for MySQL)的备份是基于华为云存算分离架构设计的，备份数据按照自研分布式存储池最小存储单位进行备份，下载后无法使用开源工具进行解析恢复。 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。 在页面左上角单击，选择“数据库
OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内。 不用存储过程和触发器，在应用程序实现； 避免%xxx式查询。 少用JOIN，查询尽量不要涉及多个表。 使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比。 尽量避免在WHERE子句中使用
MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。 架构 云数据库GaussDB(for
旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给TaurusDB的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。 工作原理 云数据库
数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）是用来登录和操作华为云上数据库的Web服务，提供数据库开发、运维、智能诊断的一站式云上数据库管理平台，方便用户使用和运维数据库。 本章节主要介绍通过DAS连接GaussDB(for MySQL)实例的方法。 前提条件 已购买GaussDB(for
旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给TaurusDB的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。 工作原理 云数据库
Transaction and Analytical Process，混合事务和分析处理）是能同时提供OLTP和OLAP的混合关系型数据库。 HTAP采用列式存储引擎，利用SIMD(Single Instrnction Multiple Data)并行计算技术，针对海量数据的分析场景，HTAP实时
+1，c=1+c+1等操作。否则将绕过优化正常更新。 只允许对隐式事务生效。即要求AUTOCOMMIT为ON，并且不在BEGIN，COMMIT显示开启的事务中使用。否则将绕过优化正常更新。 需要使用HOTSPOT显式标记热点行更新事务，或者将rds_hotspot_auto_de
+1，c=1+c+1等操作。否则将绕过优化正常更新。 只允许对隐式事务生效。即要求AUTOCOMMIT为ON，并且不在BEGIN，COMMIT显示开启的事务中使用。否则将绕过优化正常更新。 需要使用HOTSPOT显式标记热点行更新事务，或者将rds_hotspot_auto_de
Transaction and Analytical Process，混合事务和分析处理）是能同时提供OLTP和OLAP的混合关系型数据库。 HTAP采用列式存储引擎，利用SIMD(Single Instruction Multiple Data)并行计算技术，针对海量数据的分析场景，HTAP实时
EY-HASH、KEY-KEY、KEY-RANGE、KEY-LIST的组合分区能力。 向前兼容MySQL 5.7 GROUP BY场景隐式/显式排序。 向前兼容MySQL 5.7 max_length_for_sort_data判据，优化特定场景文件排序性能。 优化因执行计划选错
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