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长事务产生大量临时表导致内存超限的解决办法 场景描述 云数据库TaurusDB实例在11:30到12:27分内存使用率持续上升，最终触发内存超限。 图1 内存使用率 原因分析 查看processlist.log日志，查询到有两个慢SQL与图1中内存增长的时间比较匹配。 图2 查询慢SQL
功能介绍 社区MySQL的LIMIT(N)/OFFSET(P)的SELECT语句，引擎层返回所有满足WHERE条件的行给SQL层处理，SQL丢弃OFFSET对应的P行，返回N行数据。当查询二级索引需要访问主表列的时候，引擎层还会先返回表获取所有需要的列信息。对于OFFSET的P远
功能介绍 社区MySQL的LIMIT(N)/OFFSET(P)的SELECT语句，引擎层返回所有满足WHERE条件的行给SQL层处理，SQL丢弃OFFSET对应的P行，返回N行数据。当查询二级索引需要访问主表列的时候，引擎层还会先返回表获取所有需要的列信息。对于OFFSET的P远
索引长度限制导致修改varchar长度失败 场景描述 执行alter table修改表结构失败，报错如下： Specified key was too long; max key length is 3072 bytes 原因分析 在“innodb_large_prefix”设置
对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。
索引长度限制导致修改varchar长度失败 场景描述 执行alter table修改表结构失败，报错如下： Specified key was too long; max key length is 3072 bytes 原因分析 在“innodb_large_prefix”设置
对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。
GaussDB(for MySQL)跨区域内网能访问吗 跨区域内网默认不能访问，不同区域的云服务之间内网互不相通。您可以通过云连接或者VPN打通网络实现内网访问。 云连接：对于不同区域的VPC，不区分是否同一账号，都可以互连，跨区域连接实现全球云上网络。具体请参见跨区域VPC互连。
TaurusDB跨区域内网能访问吗 跨区域内网默认不能访问，不同区域的云服务之间内网互不相通。您可以通过云连接或者VPN打通网络实现内网访问。 云连接：对于不同区域的VPC，不区分是否同一账号，都可以互连，跨区域连接实现全球云上网络。具体请参见跨区域VPC互连。 虚拟专用网络VP
TaurusDB如何设置表名大小写 表名大小写可以通过在管理控制台或API创建数据库实例时指定。 已创建完成的实例不支持修改表名大小写。 通过管理控制台的购买实例页面设置是否区分表名大小写。 图1 数据库设置 通过API创建数据库实例设置“lower_case_table_nam
GaussDB(for MySQL)如何设置表名大小写敏感 表名大小写敏感可以通过在管理控制台或API创建数据库实例时指定。 已创建完成的实例不支持修改表名大小写敏感。 通过管理控制台的购买实例页面设置是否区分表名大小写。 图1 数据库设置 通过API创建数据库实例设置“lowe
+------------+-----------------------------------------+ 因为一些原因（比如唯一键冲突），使得插入数据最终未成功的，有可能导致AUTO_INCREMENT跳变。 mysql> create table auto_test7(`id` int NOT
+------------+-----------------------------------------+ 因为一些原因（比如唯一键冲突），使得插入数据最终未成功的，有可能导致AUTO_INCREMENT跳变。 mysql> create table auto_test7(`id` int NOT
原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下： 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。
原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下： 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。
修改表的自增AUTO_INCREMENT值 AUTO_INCREMENT修改时，遵循如下约束限制： 当AUTO_INCREMENT大于表中数据的最大值时，可以在取值范围内任意修改为更大的值。 show create table animals; +---------+-----
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
修改表的自增AUTO_INCREMENT值 AUTO_INCREMENT修改时，遵循如下约束限制： 当AUTO_INCREMENT大于表中数据的最大值时，可以在取值范围内任意修改为更大的值。 show create table animals; +---------+-----
LIST DEFAULT HASH LIST DEFAULT HASH是在同一级别支持两种分区类型：LIST和HASH。前面是普通的LIST分区，不符合LIST分区规则的数据会放在DEFAULT分区里，DEFAULT分区如果有多个分区则根据HASH规则计算。LIST DEFAULT
LIST DEFAULT HASH LIST DEFAULT HASH是在同一级别支持两种分区类型：LIST和HASH。前面是普通的LIST分区，不符合LIST分区规则的数据会放在DEFAULT分区里，DEFAULT分区如果有多个分区则根据HASH规则计算。LIST DEFAULT
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