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为何使用了TaurusDB后网站登录较慢 推荐您做如下两个处理： 通过TaurusDB服务的管理控制台查看TaurusDB实例的性能情况。 与应用程序有很大关系，使用命令查看当前数据库连接状态，比较本地数据库和TaurusDB的差异。 父主题： 产品咨询
针对于中小型网站，高可用性，小于4T数据量诉求的业务场景可以选择标准版。 更多关于标准版的内容请参见什么是TaurusDB标准版。 父主题： 产品咨询
相比DL6，DL5类型的实例峰值性能有所下降，单位容量的成本显著降低。适用于CPU密集型的次核心业务系统或有降低成本诉求，追求高性价比的应用模块。 更多关于存储类型的内容请参见数据库实例存储类型。
适用于个人学习、微型网站以及中小企业的开发测试环境。 Serverless 数据库版本：8.0 节点：1个主节点+0至7个只读节点 根据应用程序的需求自动扩展或缩减容量。 适用于需要根据业务自动扩展的场景。
TaurusDB数据库连接数满的排查思路 数据库连接数表示应用程序可以同时连接到数据库的数量，与您的应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 数据库连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。
tls_early_post_process_client_hello:unsupported protocol2021-07-09T10:30:58.476647+08:00 212539 [Note] Bad handshake2021-07-09T10:32:43.535738
产品咨询 TaurusDB企业版和标准版有什么区别 使用TaurusDB要注意些什么 为何使用了TaurusDB后网站登录较慢
相比DL6，DL5类型的实例峰值性能有所下降，单位容量的成本显著降低。适用于CPU密集型的次核心业务系统或有降低成本诉求，追求高性价比的应用模块。 更多关于存储类型的内容请参见数据库实例存储类型。
例如：（以下价格仅作示例，实际价格以控制台显示为准） 客户于2025/4/1在华北-北京四购买规格为独享型2vCPUs 8GB的TaurusDB多主版实例，2个节点，存储类型DL6，此时实例价格是2.36元/小时。
不同的CPU架构支持的数据库实例规格不同，具体如下： X86架构实例规格 鲲鹏架构实例规格 X86架构的实例规格支持两种子系列：独享型规格和通用型规格。 独享型：完全独享的CPU和内存，性能长期稳定，不会因为物理机上其他实例的行为而受到影响。
如f_phone定义的类型是varchar，但where语句中使用f_phone in (098890)，两个参数都会被当成浮点型。这种情况下string转换后的float，导致MySQL无法使用索引，导致出现性能问题。
); 增加存储型衍生列 ALTER TABLE {db}.t1 ADD COLUMN (st2 INT GENERATED ALWAYS AS (c2 + 2)STORED), ALGORITHM=COPY; 增加虚拟型衍生列 ALTER TABLE t1 ADD COLUMN (
数据频繁查询 针对数据密集型查询，通过并行查询，可以提高查询处理执行效率，减少网络流量和计算节点的压力。 父主题： 并行查询（PQ）
选择通用计算型s6.xlarge.2 4vCPUs |8GiB规格。 选择镜像和磁盘规格。 单击“下一步：网络配置”。 选择在创建VPC和安全组创建的VPC和安全组。 选择购买弹性公网IP，公网带宽选择“按流量计费”，此示例中，带宽大小选20Mbit/s。
实例选配 图3 规格与存储 表3 规格与存储 参数 示例 参数说明 性能规格 独享型 2 vCPUs | 4 GB 实例的CPU和内存规格。
如果吻合，说明是少量慢SQL访问大量行数据导致CPU升高：由于这些慢SQL查询执行效率低，为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均IO高，因此在QPS并不高的情况下（例如网站访问量不大），也会导致实例的CPU使用率偏高。
NDP_PUSHDOWN(t1) */ * FROM t as t1; //表t1执行NDP SELECT /*+ NDP_PUSHDOWN(t) */ * FROM t; // 表t执行NDP SELECT /*+ NDP_PUSHDOWN(t1
error(1461)Can't create more than max_prepared_stmt_count statements (current value: 16382) 故障分析 “max_prepared_stmt_count”的取值范围为0~1048576，默认为
示例： 原查询： mysql> explain select * from t where a in (1,2,3,4,5); +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+------
通过NDP设计，查询中的I/O密集型和CPU密集型的大部分工作被下推到存储节点完成，仅将所需列及筛选后的行或聚合后的结果值回传给计算节点，使网络流量大幅减少。同时跨存储节点并行处理，使计算节点CPU使用率下降，提升了查询效率性能。
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