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TaurusDB备份原理 云数据库 TaurusDB基于华为最新一代DFV存储，采用计算与存储分离架构，计算层用于给外部提供服务，管理日志信息，存储层存储数据信息。
当前只支持SELECT查询操作进行计算下推，其他DML语句不支持计算下推，INSERT INTO SELECT也不支持计算下推；SELECT 加锁查询(如 SELECT FOR SHARE/UPDATE)不支持计算下推。
成本构成 TaurusDB的成本主要包括两方面： 资源成本：计算、存储等在内的资源成本，详细介绍请参见计费模式。 运维成本：使用云数据库TaurusDB过程中产生的人力成本。 华为云成本中心可以帮助您更高效地管理资源成本，但运维成本需要您自行识别、管理和优化。 父主题： 成本管理
TaurusDB存储容量的计算与传统MySQL有一定的区别，与传统MySQL使用（数据大小+索引大小+空闲空间）计算的容量数据会有一定的差别。
TaurusDB存储容量的计算与传统MySQL有一定的区别，与传统MySQL使用（数据大小+索引大小+空闲空间）计算的容量数据会有一定的差别。
前提条件 用户需要具备以下技能： 熟悉计算机基础知识。 了解Java编程语言。 了解JDBC基础知识。 下载官方MySQL或MariaDB的JDBC驱动。 已创建标准版HTAP实例。 添加依赖至pom.xml。
当前只支持SELECT查询操作进行计算下推，其他DML语句不支持计算下推，INSERT INTO SELECT也不支持计算下推；SELECT 加锁查询(如 SELECT FOR SHARE/UPDATE)不支持计算下推。
为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。
并行查询的基本实现原理是将查询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。
公网流量 GaussDB(for MySQL)实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；GaussDB(for MySQL)数据库实例在云内部网络产生的流量不计费。
华为云成本中心可以帮助您更高效地管理资源成本，但运维成本需要您自行识别、管理和优化。 父主题： 成本管理
为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。
当前只支持SELECT查询操作进行计算下推，其他DML语句不支持计算下推，INSERT INTO SELECT也不支持计算下推；SELECT 加锁查询(如 SELECT FOR SHARE/UPDATE)不支持计算下推。
前提条件 用户需要具备以下技能： 熟悉计算机基础知识。 了解Java编程语言。 了解JDBC基础知识。 下载官方MySQL或MariaDB的JDBC驱动。 已创建标准版HTAP实例。 添加依赖至pom.xml。
GaussDB(for MySQL)备份原理 云数据库 GaussDB(for MySQL)基于华为最新一代DFV存储，采用计算与存储分离架构，计算层用于给外部提供服务，管理日志信息，存储层存储数据信息。
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“受信任的根证书颁发机构”，选择“所有任务”，单击“导入”。 单击“下一步”。
并行查询的基本实现原理是将查询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。
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“受信任的根证书颁发机构”，选择“所有任务”，单击“导入”。 单击“下一步”。
并行查询的基本实现原理是将查询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。
推荐代理实例节点数量=（主节点CPU核数+所有只读节点CPU核数总和）/（4*代理实例CPU核数），计算结果向上取整。 图1 调整代理实例节点数量 相关API 扩容数据库代理节点数量 查询数据库代理信息列表 父主题： 变更数据库代理配置
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