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MySQL)与ECS不在同一区域、VPC时，或需要在公共网络访问，可以使用Windows客户端通过弹性公网IP地址连接实例。 本章节假设您已有一个ECS，且和GaussDB(for MySQL)实例不在同一区域、VPC时，使用MySQL-Front客户端通过弹性公网IP地址连接实例的具体操作步骤。
MySQL)与ECS不在同一区域、VPC时，或需要在公共网络访问，可以使用Windows客户端通过弹性公网IP地址连接实例。 本章节假设您已有一个ECS，且和GaussDB(for MySQL)实例不在同一区域、VPC时，使用MySQL-Front客户端通过弹性公网IP地址连接实例的具体操作步骤。
时间是innodb_lock_wait_timeout和rds_ddl_lock_wait_timeout）的最小值。 使用示例 首先开启一个客户端，执行加锁操作，示例如下。 图1 加锁操作 通过如下命令，查看DDL快速超时功能的状态。 show variables like "
时间是innodb_lock_wait_timeout和rds_ddl_lock_wait_timeout）的最小值。 使用示例 首先开启一个客户端，执行加锁操作，示例如下。 图1 加锁操作 通过如下命令，查看DDL快速超时功能的状态。 show variables like "
或需要在公共网络访问，可以在ECS上安装MySQL客户端，或直接在本地安装MySQL客户端通过弹性公网IP地址连接实例。 本章节假设您已有一个ECS，且和GaussDB(for MySQL)实例不在同一区域、VPC时，通过在ECS上安装MySQL客户端，使用弹性公网IP地址连接实例。
计费样例 计费场景 某用户于2023/03/18 16:00:00在华北-北京四成功购买了一个按需计费的云数据库GaussDB(for MySQL)，规格配置如下： 规格：2vCPUs，8GB 节点数量：2 用了一段时间后，用户发现GaussDB(for MySQL)当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20
数据0丢失，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率。 您可以使用本文档提供API对数据库实例
会话2执行DDL操作，修改表结构。 会话1执行普通的查询语句。 也可以通过Binlog或者审计日志，分析业务侧是否有同一个表DDL和一致性快照事务一起执行的情况。 解决方案 若经排查，是由上述原因引起的报错，需要业务侧避免同一个表的DDL语句和一致性快照事务同时执行。 父主题： SQL类
性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率，构建以数据为中心的全栈数据服务架构的解决方案。
Access Key）加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证要高。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Tok
Access Key）加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证要高。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Tok
建表时timestamp字段默认值无效 场景描述 客户执行一个建表SQL语句失败，详细SQL语句及报错如下： CREATE TABLE cluster_membership ( ... session_start TIMESTAMP DEFAULT '1970-01-01 00:00:01'
会话2执行DDL操作，修改表结构。 会话1执行普通的查询语句。 也可以通过Binlog或者审计日志，分析业务侧是否有同一个表DDL和一致性快照事务一起执行的情况。 解决方案 若经排查，是由上述原因引起的报错，需要业务侧避免同一个表的DDL语句和一致性快照事务同时执行。 父主题： SQL类
建表时timestamp字段默认值无效 场景描述 客户执行一个建表SQL语句失败，详细SQL语句及报错如下： CREATE TABLE cluster_membership ( ... session_start TIMESTAMP DEFAULT '1970-01-01 00:00:01'
数据0丢失，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率。 您可以使用本文档提供API对数据库实例
TaurusDB多主实例简介 TaurusDB提供了多主版实例，在一个实例中通过多个读写节点来实现多写多读。多主版实例包含最少2个最多63个读写节点，没有只读节点。 在多主版实例中，读写节点通过共享元数据的方式对实例的元数据进行统一管理，用户可以通过数据库代理地址访问整个Taur
性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率，构建以数据为中心的全栈数据服务架构的解决方案。
计费样例 计费场景 某用户于2023/03/18 16:00:00在华北-北京四成功购买了一个按需计费的云数据库TaurusDB，规格配置如下： 规格：2vCPUs，8GB 节点数量：2 用了一段时间后，用户发现TaurusDB当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20 9
创建组合索引的时候，区分度最高的在左边。 单张表的索引数量控制在5个以内，或不超过表字段个数的20%。 创建索引避免有如下误解： 宁滥勿缺。误认为一个查询就需要建一个索引。 宁缺勿滥。误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。 抵制唯一索引。误认为业务的唯一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式能解决。
创建组合索引的时候，区分度最高的在左边。 单张表的索引数量控制在5个以内，或不超过表字段个数的20%。 创建索引避免有如下误解： 宁滥勿缺。误认为一个查询就需要建一个索引。 宁缺勿滥。误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。 抵制唯一索引。误认为业务的唯一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式能解决。
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