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通过CES查看分布式数据库中间件实例的监控指标，例如CPU、内存的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控分布式数据库中间件资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长
指标名称 指标含义 取值范围 测量对象 监控周期（原始指标） ddm_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计当前DDM节点的CPU利用率。 0~100% DDM节点 1分钟 ddm_mem_util 内存使用率 该指标用于统计当前DDM节点的内存使用率。 0~100% DDM节点
高性价比数据库解决方案 政务机构、大型企业、银行等行业为了支持大规模数据存储和高并发数据库访问，传统方案需要强依赖小型机和高端存储等高成本的商业解决方案。DDM利用普通服务器进行集群部署，提供与传统商业解决方案相同甚至更高的处理能力。
”之类运算符相对较多的场景。 如果分库算法是range类+日期函数，且拆分键字段又表示创建时间，在数据入库时可能造成热点问题，无法充分利用多MySQL的优势。 拆分算法的使用，需要结合业务查询场景进行评估，以选择合适的拆分算法，提升DDM效率。 如何选择拆分键 拆分键是在水平
00%。 而DDM支持自动分库分表，将数据分散到多个数据节点存储，分散风险，影响面降低至1/N，支撑业务爆发式增长。 读写分离 DDM充分利用数据节点只读实例能力，当水平拆分后，依然存在较大查询压力，则可以开启读写分离能力，业务系统无需改造，提升数据库处理能力和访问效率，轻松应对高并发场景。
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