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SSL使用与介绍 场景描述 使用SSL无法连接上数据库。 原因分析 优先检查网络是否已经连通，如果不带SSL的连接方式可以连接，则可能是mysql client或对应的数据库驱动的版本不兼容。 解决方案 TaurusDB是兼容社区8.0以上版本的，需要使用8.0及以上版本的mysql
修改表的自增AUTO_INCREMENT值 AUTO_INCREMENT修改时，遵循如下约束限制： 当AUTO_INCREMENT大于表中数据的最大值时，可以在取值范围内任意修改为更大的值。 show create table animals; +---------+-----
使用数据库 使用规范 数据库管理 数据库账号管理（非管理员权限）
使用数据库 使用规范 数据库管理 数据库账号管理（非管理员权限）
表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 数据表中自增字段的AUTO_INCREMENT的初值与步长由auto_increment_increment和auto_increment_offset参数决定。 auto_increment_offset：AUTO_INCREMENT值的初值。
表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 数据表中自增字段的AUTO_INCREMENT的初值与步长由auto_increment_increment和auto_increment_offset参数决定。 auto_increment_offset：AUTO_INCREMENT值的初值。
数据库基本使用 主备机分别执行MATCH AGAINST语句后结果不一致的原因 使用INSTANT方式快速添加列 使用LOAD DATA导入本地数据 对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 TaurusDB超大表删除索引有哪些风险
持分区列的值为NULL。 导入后自动创建的一个分区中只能包含各分区列的一个值，如果需要包含各分区列的多值，请使用List分区。 示例：假设经常按日期范围和特定城市查询机房收费明细，则建表时可以使用分区表达式指定分区列为日期 dt 和城市 city。这样属于相同日期和城市的数据分组
数据库基本使用 主备机分别执行MATCH AGAINST语句后结果不一致的原因 使用INSTANT方式快速添加列 使用LOAD DATA导入本地数据 对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 GaussDB(for MySQL)超大表删除索引有哪些风险
GaussDB(for MySQL)华为云帮助中心地址切换 背景 云数据库 GaussDB(for MySQL) 的产品简称是gaussdbformysql，为了保持文档和产品的统一，计划将原云数据库 GaussDB(for MySQL) 文档的访问地址中的“gaussdb”修改为“gaussdbformysql”。
持分区列的值为NULL。 导入后自动创建的一个分区中只能包含各分区列的一个值，如果需要包含各分区列的多值，请使用List分区。 示例：假设经常按日期范围和特定城市查询机房收费明细，则建表时可以使用分区表达式指定分区列为日期 dt 和城市 city。这样属于相同日期和城市的数据分组
使用方法 表1 参数说明 参数名称 级别 描述 optimizer_switch Global，Session 查询优化的总控制开关。 其中，计算下推的子控制开关如下： offset_pushdown：LIMIT OFFSET下推优化开关，默认值为OFF。 ON：开启LIMIT OFFSET下推优化开关。
对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。
对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。
使用方法 表1 参数说明 参数名称 级别 描述 optimizer_switch Global，Session 查询优化的总控制开关。 其中，计算下推的子控制开关如下： offset_pushdown：LIMIT OFFSET下推优化开关，默认值为OFF。 ON：开启LIMIT OFFSET下推优化开关。
---------------------------------+ 使用explain，在执行计划中的table列存在<in_predicate_*>（*为数字），该表即为构造的临时表，其中存储了IN查询中的所有数据。 也可以通过查看optimize trace，trace中存
---------------------------------+ 使用explain，在执行计划中的table列存在<in_predicate_*>（*为数字），该表即为构造的临时表，其中存储了IN查询中的所有数据。 也可以通过查看optimize trace，trace中存
在“idle_transaction_timeout”设置的10s范围以外执行一次查询操作，结果如下： mysql> select * from t1; ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server during query 读写事务 使用begin开启事务之前，执行查询语句，查询结果如下：
在“idle_transaction_timeout”设置的10s范围以外执行一次查询操作，结果如下： mysql> select * from t1; ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server during query 读写事务 使用begin开启事务之前，执行查询语句，查询结果如下：
统计信息，获取表的统计信息中的行数字段(stat_n_rows)会存在一些误差，导致同一张表的统计信息的行数字段(stat_n_rows)在主备是不一样的，而 MATCH … AGAINST …的结果，也就是相关度的计算中使用了stat_n_rows，导致主备的MATCH … AGAINST
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