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备份原理 如图1所示，GaussDB(for MySQL)实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到对象存储服务(OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice
有效避免存储资源不足对业务造成影响。 计算资源自动弹性扩缩容：用户读取和写入需要的计算资源可弹性伸缩，不需要手动扩缩容，极大减少了运维成本和系统风险。 全面托管和免运维：规格扩缩容、存储空间自动扩容、监控告警、智能运维等所有运维工作由华为云专业团队完成，用户无感知，业务无影响，服务持续可用，真正免运维。
新元数据。fe-observer节点主要用于增加集群的查询并发性。 主要特性 支持MPP架构 利用多节点的计算能力，查询并行执行。 高性能 支持向量化引擎及CBO优化器，大宽表，多表join查询性能优异。 支持标准SQL 查询语句基本符合SQL-92标准。 数据压缩存储 列式压缩
有效避免存储资源不足对业务造成影响。 计算资源自动弹性扩缩容：用户读取和写入需要的计算资源可弹性伸缩，不需要手动扩缩容，极大减少了运维成本和系统风险。 全面托管和免运维：规格扩缩容、存储空间自动扩容、监控告警、智能运维等所有运维工作由华为云专业团队完成，用户无感知，业务无影响，服务持续可用，真正免运维。
新元数据。fe-observer节点主要用于增加集群的查询并发性。 主要特性 支持MPP架构 利用多节点的计算能力，查询并行执行。 高性能 支持向量化引擎及CBO优化器，大宽表，多表join查询性能优异。 支持标准SQL 查询语句基本符合SQL-92标准。 数据压缩存储 列式压缩
SH。前面是普通的LIST分区，不符合LIST分区规则的数据会放在DEFAULT分区里，DEFAULT分区如果有多个分区则根据HASH规则计算。LIST DEFAULT HASH分区类型常用在LIST VALUES分布不均匀以及无法全部枚举的场景。 前提条件 TaurusDB的内核版本大于等于2
中标签管理和资源分类功能。 分布式数据库中间件（DDM） 对于云数据库 GaussDB(for MySQL)，使用分布式数据库中间件服务（Distributed Database Middleware，简称DDM），后端对接多个数据库实例，实现分布式数据库的透明访问。
SH。前面是普通的LIST分区，不符合LIST分区规则的数据会放在DEFAULT分区里，DEFAULT分区如果有多个分区则根据HASH规则计算。LIST DEFAULT HASH分区类型常用在LIST VALUES分布不均匀以及无法全部枚举的场景。 前提条件 TaurusDB的内核版本大于等于2
、跨服务的集中标签管理和资源分类功能。 分布式数据库中间件（DDM） 对于云数据库TaurusDB，使用分布式数据库中间件服务（Distributed Database Middleware，简称DDM），后端对接多个数据库实例，实现分布式数据库的透明访问。
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
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。具体如下： 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。
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
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。具体如下： 图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。
GaussDB(for MySQL)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GaussDB(for MySQL)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。
中，并刷新日志文件的数据到分布式存储上。 当设为0时，InnoDB每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件，并刷新到分布式存储上。 当设为2时，InnoDB在每次事务提交时将log buffer中的数据更新到文件系统缓存中，每秒钟并刷新到分布式存储上。 影响：参数设置为非
中，并刷新日志文件的数据到分布式存储上。 当设为0时，InnoDB每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件，并刷新到分布式存储上。 当设为2时，InnoDB在每次事务提交时将log buffer中的数据更新到文件系统缓存中，每秒钟并刷新到分布式存储上。 影响：参数设置为非
本章节介绍通过JDBC连接HTAP标准版实例的方法。 注意事项 目前HTAP实例只支持UTF-8字符集。 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。
关于max_connections max_connections：允许同时连接的客户端总数。如果设定值为default，表示该参数和数据库实例的内存（单位：GB）相关，计算公式如下： max_connections上限估计数值 = 节点可用内存 / 单个连接预估占用内存。 节点可用内存=总内存 - Buffer
关于max_connections max_connections：允许同时连接的客户端总数。如果设定值为default，表示该参数和数据库实例的内存（单位：GB）相关，计算公式如下： max_connections上限估计数值 = 节点可用内存 / 单个连接预估占用内存。 节点可用内存=总内存 - Buffer
区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存
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