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GaussDB(DWS)热数据存储和冷数据存储的区别？ 热数据存储和冷数据存储最大的区别在于存储介质不同： 热数据存储是直接将频繁被查询或更新，对访问的响应时间要求很高的热数据存储在DN数据盘中。 冷数据存储将不更新，偶尔被查询，对访问的响应时间要求不高的冷数据存储在OBS中。 因为其存储介质的不同，决定了两者的成本、性能、以及适用场景，如表1所示：
支持源端为DWS，MySQL，PostgreSQL数据库与目标端为DWS数据库的数据校验。 支持通用类型字段校验：数值、时间、字符类型。 支持校验级别设置：包括high、middle、low三种。 支持指定schema、表名、列名进行校验。 支持指定记录的校验范围，默认为校验所有记录。 校验方式涉及COUN
Connectivity，java数据库连接）是应用程序访问数据库的统一标准接口，应用程序可使用JDBC连接数据库并执行SQL。 GaussDB(DWS)提供了对JDBC 4.0特性的支持，本章节提供了JCDB常见问题定位及对应报错和问题的处理方法。 产生JDBC问题的原因主要分为以下三个方面： 应用程序和应用程序框架问题。
语句中存在“in 常量”导致SQL执行无结果 单表点查询性能差 动态负载管理下的CCN排队 数据膨胀磁盘空间不足，导致性能降低 列存小CU多导致的性能慢问题 降低I/O的处理方案 高CPU系统性能调优方案 降低内存的处理方案
JDBC端等待数据库返回的报文时间过长。 问题分析：用户可查看FE=> Syncr日志和<=BE ParseComplete日志之间的时间间隔，如果时间间隔较久，则判断为数据库执行慢。 处理方法：分析SQL执行慢的原因，详情可参见SQL执行很慢，性能低，有时长时间运行未结束。
经典变更规格相对来说比较重量级，对业务的影响也比较大，相当于实现将老集群迁移到新集群的功能，并同时实现规格的升降、节点数量的增减。建议用户优先使用扩容、缩容、弹性变更规格等轻量级操作。功能特性具体适用场景如下表所示： 表1 特性功能区别 功能特性 适用场景 备注 扩容 随着您的业务规模扩张，对数据
外表导出ORC格式数据至MRS，通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在HDFS文件系统上，从而提高整体导出性能。 CN只负责任务的规划及下发，数据导出工作由DN负责，并释放CN资源，使其有能力处理外部请求。
这是因为解绑了EIP后，会导致网络断开。但是此过程中，TCP协议层因keepalive等的设置，无法及时识别物理连接已经故障，导致gsql，ODBC和JDBC等客户端无法及时识别网络故障。 客户端等待数据库返回的时间与keepalive参数的设置相关，具体可以表示为：keepalive_time + keepalive_probes
分析查询效率异常降低的问题 通常在几十毫秒内完成的查询，有时会突然需要几秒的时间完成；而通常需要几秒完成的查询，有时需要半小时才能完成。如何分析这种查询效率异常降低的问题呢？ 解决办法 通过下列的操作步骤，可以分析出查询效率异常降低的原因。 使用ANALYZE命令分析数据库。 A
容灾不支持同步配置的外部数据源数据。 容灾管理为同一租户下的双集群容灾。 创建容灾需要生产集群与灾备集群类型、版本号一致且逻辑同构。 Region内容灾生产集群和灾备集群需要在同一个VPC内。 Region内容灾在生产集群与容灾集群切换后绑定的弹性负载均衡（ELB）会自动切换到新的生产集群
)，让GaussDB(DWS)以您的身份使用其他云服务，代替您进行一些资源运维工作。 我们当前正在对委托权限进行整改，整改前的委托依赖的IAM权限较大，当前正在逐步牵引向新的委托进行迁移，如您期望尽快切换至整改后的低权限委托以便于更好的保护您的资源，请联系运维人员处理。 默认情况
Identifier）是用于计算机体系中以识别信息的一个128位标识符。 UUID的作用是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。很多应用场景需要一个ID，仅用来标识一个对象。常见的例子有数据库表的ID字段。另一个例子是前端的各种UI库，因为它们通常需要
Identifier）是用于计算机体系中以识别信息的一个128位标识符。 UUID的作用是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。很多应用场景需要一个ID，仅用来标识一个对象。常见的例子有数据库表的ID字段。另一个例子是前端的各种UI库，因为它们通常需要
杂多样的业务语句，部分不合理业务会耗费大量的资源进行计算，最终可能降低整个数据库的性能。对此，GaussDB(DWS)支持用户自定义配置多种异常规则，系统会自动对满足异常规则的作业执行终止/降级操作，维持系统的稳定性。用户可以通过SQL语法配置符合集群资源情况以及业务情况的异常规
2/24小时的CPU性能指标，判断是否有CPU使用率突然增大的情况。 如果CPU使用率频繁出现短时间内上升然后恢复正常的情况，说明是业务执行过程中的临时冲高，可通过2调整告警阈值的方式减少告警的上报。 如果CPU使用率长时间一直较高，则说明集群负载过高，可以按照3的方式排查集群业
触发因素：未合理使用分区表和分区剪枝功能，导致扫描效率低。 处理方式： 对按照时间特征存储和访问的大表设计成分区表。 分区键一般选离散度高、常用于查询过滤条件中的时间类型的字段。 分区间隔一般参考高频的查询所使用的间隔，需要注意的是针对列存表，分区间隔过小（例如按小时）可能会导致小文件过多的问题，一般建议最小间隔为按天。
即可在下方视图中查看当前集群各实例的实例动态内存使用率的具体情况，左上角可选择查看最近1/3/12/24小时/7天的动态内存使用率，判断是否有实例动态内存使用率突然增大的情况。 图2 实例动态内存使用率监控视图 如果动态内存使用率频繁出现短时间内上升然后恢复正常的情况，说明是业务执行过程中的临时冲高，可通过调整告警阈值的方式减少告警的上报。
即可在下方视图中查看当前集群各实例的实例内存使用率的具体情况，左上角可选择查看最近1/3/12/24小时/7天的实例内存使用率，判断是否有实例内存使用率突然增大的情况。 图2 实例内存使用率监控视图 如果实例内存使用率频繁出现短时间内上升然后恢复正常的情况，说明是业务执行过程中的临时冲高，可通过调整告警阈值的方式减少告警的上报。
表压缩可以在创建表时开启，压缩表能够使表中的数据以压缩格式存储，意味着占用相对少的内存。 对于I/O读写量大，CPU富足（计算相对小）的场景，选择高压缩比；反之选择低压缩比。建议依据此原则进行不同压缩下的测试和对比，以选择符合自身业务情况的最优压缩比。压缩比通过COMPRESSION参数指定，其支持的取值如下：
表压缩可以在创建表时开启，压缩表能够使表中的数据以压缩格式存储，意味着占用相对少的内存。 对于I/O读写量大，CPU富足（计算相对小）的场景，选择高压缩比；反之选择低压缩比。建议依据此原则进行不同压缩下的测试和对比，以选择符合自身业务情况的最优压缩比。压缩比通过COMPRESSION参数指定，其支持的取值如下：
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