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确认ECS与TaurusDB是否在同一区域、VPC内。 检查安全组规则。 在ECS上测试是否可以正常连接到TaurusDB实例地址的端口。 公网访问 检查安全组规则。 检查网络ACL规则。 相同区域主机进行ping测试。 （常见）排除实例的连接数满的情况 实例连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接。
MySQL)引擎的max_connections和max_user_connections参数，用户可在参数模板自定义。 修改最大连接数 连接数支持在线修改，具体方法请参见编辑参数模板。 支持命令方式修改最大连接数。 执行以下命令，查看最大连接数。 show global variables
B引擎的max_connections和max_user_connections参数，用户可在参数模板自定义。 修改最大连接数 连接数支持在线修改，具体方法请参见编辑参数模板。 支持命令方式修改最大连接数。 执行以下命令，查看最大连接数。 show global variables
在“添加或删除管理单元”对话框，选择“可用管理单元”区域的“证书”。单击“添加”添加证书。 在“证书管理”对话框，选择“计算机账户”，单击“下一步”。 在“选择计算机”对话框，单击“完成”。 在“添加或删除管理单元”对话框，单击“确定”。 在MMC控制台，双击“证书”。 右键单击“
IN谓词转子查询 功能介绍 注意事项 使用方法 性能测试 父主题： 常见内核功能
MySQL)是否在同一区域、VPC内。 检查安全组规则。 在ECS上测试是否可以正常连接到GaussDB(for MySQL)实例地址的端口。 公网访问 检查安全组规则。 检查网络ACL规则。 相同区域主机进行ping测试。 （常见）排除实例的连接数满的情况 实例连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接。
规格。每当主节点或只读节点扩展或收缩时，节点的TCU会随之增加或减少。 创建Serverless实例时，指定计算单元（TCU）的弹性范围，不需要配置具体规格。通过选定计算单元的最大值和最小值，Serverless实例将根据您的CPU使用率及内存使用情况在该范围内进行弹性伸缩。 纵
LIMIT OFFSET下推 功能介绍 使用方法 性能测试 父主题： 常见内核功能
云数据库虚拟机：根据所选配置（包括vCPU和内存）计算的费用。 云数据库储存空间：根据所选存储空间计算的费用。 购买时备份空间费用不包含在配置费用中，使用后按照统一标准计费，可通过价格计算器或购买实例的规格确认页面查看。 价格计算器 在实例规格确认页面，展示备份空间计费 计费周期
LIMIT OFFSET下推 功能介绍 使用方法 性能测试 父主题： 常见内核功能
IN谓词转子查询 功能介绍 注意事项 使用方法 性能测试 父主题： 常见内核功能
('keywords')用于检索MySQL的FullText index，其返回的结果是keywords在每一行的columnName列中的相关度。主机采用persistent方式获取统计信息，备机采用transient方式获取统计信息，获取表的统计信息中的行数字段(stat_n_rows
('keywords')用于检索MySQL的FullText index，其返回的结果是keywords在每一行的columnName列中的相关度。主机采用persistent方式获取统计信息，备机采用transient方式获取统计信息，获取表的统计信息中的行数字段(stat_n_rows
使用MySQL客户端通过公网连接实例 当不满足通过内网地址访问TaurusDB实例的条件时，可以使用公网访问，建议单独绑定弹性公网IP连接弹性云服务器（或公网主机）与TaurusDB实例。 本章节介绍了Linux方式下，SSL加密公网连接TaurusDB实例。SSL连接实现了数据加密功能，具有更高的安全性。
规格。每当主节点或只读节点扩展或收缩时，节点的TCU会随之增加或减少。 创建Serverless实例时，指定计算单元（TCU）的弹性范围，不需要配置具体规格。通过选定计算单元的最大值和最小值，Serverless实例将根据您的CPU使用率及内存使用情况在该范围内进行弹性伸缩。 纵
s_ddl_lock_wait_timeout的较小值计算得到，对于不支持参数rds_ddl_lock_wait_timeout的语句，由lock_wait_timeout计算得到。 使用方法 使用SysBench创建1个测试表sbtest1, 并插入1000000行数据。 ./oltp_read_write
s_ddl_lock_wait_timeout的较小值计算得到，对于不支持参数rds_ddl_lock_wait_timeout的语句，由lock_wait_timeout计算得到。 使用方法 使用SysBench创建1个测试表sbtest1, 并插入1000000行数据。 ./oltp_read_write
任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理
任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理
任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理
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