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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。
只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。
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。
只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库，只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性，主节点与只读节点通信后，只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。
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：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。
图1 路由模式工作原理 示例： 如上图所示，一个TaurusDB实例具有1个主节点、4个只读节点。 数据库代理1使用权重负载的路由模式，并选取了主节点、只读节点R1、只读节点R2，其读权重配比为0：70：80。
图1 原理图 注意事项 TaurusDB内核版本大于等于2.0.57.240900，支持备机预热功能。 因为预热和读业务的数据页共同缓存在缓存池中，当只读节点同时开启预热和读业务时，可能会导致读业务的页面命中率下降。 开启备机预热 登录管理控制台。
图1 原理图 注意事项 TaurusDB内核版本大于等于2.0.57.240900，支持备机预热功能。 因为预热和读业务的数据页共同缓存在缓存池中，当只读节点同时开启预热和读业务时，可能会导致读业务的页面命中率下降。 开启备机预热 登录管理控制台。
图1 路由模式工作原理 示例： 如上图所示，一个GaussDB(for MySQL)实例具有1个主节点、4个只读节点。 数据库代理1使用权重负载的路由模式，并选取了主节点、只读节点R1、只读节点R2，其读权重配比为0：70：80。
图1 RegionlessDB集群原理图 使用场景 异地多活 用户业务部署在多地域时，可以使用RegionlessDB就近访问，降低跨地域网络时延。 异地灾备 当主实例出现区域级别故障时，可以切换至从实例，实现业务的异地灾备。 架构原理 图2 架构原理 支持跨区域部署。
Scan Statement Outline 主动终止空闲事务 LIMIT OFFSET下推 IN谓词转子查询 多表连接场景下DISTINCT优化 大事务检测能力 分区表增强 热点行更新 多租户管理与资源隔离 字段压缩 TaurusDB表回收站 备机冷数据预热 只读落后自愈技术原理
工作原理 云数据库TaurusDB采用计算与存储分离的架构，以减少网络流量为主要架构准则，通过NDP设计将该准则应用到查询操作。没有NDP之前，查询处理需要将原始数据从存储节点全部传输到计算节点。
数据备份 GaussDB(for MySQL)备份原理 GaussDB(for MySQL)备份类型 GaussDB(for MySQL)备份空间及计费 自动备份GaussDB(for MySQL) 手动备份GaussDB(for MySQL) GaussDB(for MySQL)
图1 RegionlessDB集群原理图 使用场景 异地多活 用户业务部署在多地域时，可以使用RegionlessDB就近访问，降低跨地域网络时延。 异地灾备 当主实例出现区域级别故障时，可以切换至从实例，实现业务的异地灾备。 架构原理 图2 架构原理 支持跨区域部署。
Scan Statement Outline 主动终止空闲事务 LIMIT OFFSET下推 IN谓词转子查询 多表连接场景下DISTINCT优化 大事务检测能力 分区表增强 热点行更新 多租户管理与资源隔离 字段压缩 TaurusDB表回收站 备机冷数据预热 只读落后自愈技术原理
数据备份 TaurusDB备份原理 TaurusDB备份类型 TaurusDB备份空间及计费 自动备份TaurusDB 手动备份TaurusDB TaurusDB备份加密 导出TaurusDB备份信息
distinct进行去重的原理是先进行分组操作，然后从每组数据中取一条返回给客户端，分组时有两种场景： distinct的字段全部包含于同一索引：该场景下MySQL直接使用索引对数据进行分组，然后从每组数据中取一条数据返回。
distinct进行去重的原理是先进行分组操作，然后从每组数据中取一条返回给客户端，分组时有两种场景： distinct的字段全部包含于同一索引：该场景下MySQL直接使用索引对数据进行分组，然后从每组数据中取一条数据返回。
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：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。
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：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。
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