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mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
-connector来说，Map任务分区更均匀，并且不依赖分区列是否有创建索引。 mysql-fastpath-connector：MYSQL数据库专用连接器，使用MYSQL的mysqldump和mysqlimport工具进行数据的导入导出，相对generic-jdbc-connector来说，导入导出速度更快。
mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html，安装MySQL
查询id 内部生成的唯一ID。 查询语句 具体慢查询的SQL语句。 开始时间 慢查询的SQL语句的执行开始时间。 结束时间 慢查询的SQL语句的执行结束时间。 查询时长（s） 慢查询的SQL语句当前累计执行的时间，单位是秒。 用户 执行慢查询的SQL语句的ClickHouse用户。
量对应。 family的指定要和表的列族名称对应。 仅当批量导入数据时创建二级索引才需配置以下参数，且索引类型的首字母需要大写，例如type="String"；以下片段中length="30"表示索引列“H_ID”的列值不能超过30个字符：
0及之后版本支持。 前提条件 待连接Doris数据库的节点与MRS集群网络互通。 FE和BE实例状态正常。 已安装MySQL客户端。 使用约束 防御规则默认动态生效时间为5分钟。 拦截和熔断规则会中断SQL查询，请根据实际业务配置合理的值。 配置Doris SQL防御规则 创建具有
用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update
Hive元数据 连接类型 RDS服务PostgreSQL数据库（1.9.x版本支持） RDS服务MySQL数据库 本地数据库 连接实例 当“连接类型”参数选择“RDS服务PostgreSQL数据库”或“RDS服务MySQL数据库”时有效。选择MRS集群与RDS服务数据库连接名称，该连接必
安装了Hive组件的集群支持连接“RDS服务PostgreSQL数据库”，且Postgres数据库版本号为PostgreSQL14。 安装了Hive或Ranger组件的集群支持连接“RDS服务MySQL数据库”，且MySQL数据库版本为MySQL 5.7.x/MySQL 8.0。 仅MRS 3
该命令用于删除给定表中存在的二级索引表。 命令格式 DROP INDEX [IF EXISTS] index_name ON [db_name.]table_name; 参数描述 表1 DROP SECONDARY INDEX参数 参数 描述 index_name 索引表的名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。
使用具有Doris管理权限的用户通过MySQL客户端连接到Doris。 执行以下命令创建数据库example_db： create database if not exists example_db; 执行以下命令查看数据库信息： SHOW DATABASES; mysql> SHOW DATABASES;
该命令用于在所提供的CarbonData表中显示所有的二级索引表。 命令格式 SHOW INDEXES ON db_name.table_name; 参数描述 表1 SHOW SECONDARY INDEXES参数 参数 描述 db_name 数据库的名称。数据库名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成
Hive支持开源MySQL和Postgres元数据库，本章节以对接开源MySQL和Postgres数据库进行说明。 约束与限制 当外置元数据到MySQL后，Hive仅表名、字段名、表描述支持中文，其余暂不支持。 适用于MRS 3.x及以后版本。 步骤一：安装数据库并上传驱动包 安
ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update
INDEX参数 参数 描述 index_name 索引表的名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 db_name 数据库的名称。数据库名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。 table_name 数据库中的表名称。表名称应由字母数字字符和下划线（_）特殊字符组成。
--port ClickHouse的端口号 --database 数据库名 --multiline 输入用户密码 参考Kafka引擎表使用语法说明，在ClickHouse中创建Kafka引擎表。例如，如下建表语句在default数据库下，创建表名为kafka_src_tbl3，To
10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在join操作时，把当前所有的join表都加载到内存中来实现。
Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。 CDL目前支持的数据源有MySQL、PostgreSQL、Hudi、Kafka、ThirdParty-Ka
储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预计算和存储，
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