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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。
利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表，但是覆盖索引加的字段不能太多，要兼顾写性能。 能够建立索引的种类：主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的效果，利用explain的结果，extra列会出现：using index。
创建二级索引报错Too many keys specified 场景描述 创建二级索引失败，报错：Too many keys specified; max 64 keys allowed.
仅支持创建二级索引查询进度信息，不支持空间索引，全文索引以及其他DDL进度查询。
当“innodb_large_prefix”设置为on时，单字段索引最大长度可为3072字节，联合索引合计最大长度可为3072字节。 索引长度与字符集相关。
图3 查看基数 可知基数最小的字段“query_date”在联合索引的第一位，基数最大的字段“group_id”在联合索引最后一位，而且原SQL包含对“query_date”字段的范围查询，导致当索引走到“query_date”就会停止匹配，后面两个字段已经无序，无法走索引。
TaurusDB超大表删除索引有哪些风险 删除索引是一个风险很大的操作，建议非必要不删除索引，主要原因如下： 删除索引会导致使用该索引的查询操作性能下降，慢SQL占满系统资源，影响业务正常运行。 删除索引的过程中会导致表锁定，其他用户无法访问该表，影响系统可用性。
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。
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。
Backward Index Scan Backward Index Scan为反向索引扫描，可以通过反向扫描索引的方式消除排序，由于反向扫描与其他一些特性（例如: Index Condition Pushdown（ICP））不兼容，导致优化器选择Backward Index Scan
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。 因为批量插入只需要远程请求一次数据库。
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。
并行创建索引功能，目前支持的索引为Btree二级索引。 不支持主键索引、spatial index和fulltext index。
功能介绍 原理简介 TaurusDB支持将低频使用的Innodb引擎的表转存到OBS上，这些转存之后的表被称之为冷表。 图1 原理图 创建冷表 为了达到释放磁盘空间并且实现降低存储成本的目的，您可以将暂时不需要修改数据且磁盘空间占用较大的表转存为冷表，该表数据将存储在OBS上。
解决方案 因增加表字段而引起数据库出现性能问题，有可能是未对新增字段添加索引，数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此，提出如下建议恢复数据库性能。 添加对应索引、主键。 优化慢SQL语句。 父主题： 备份恢复
TaurusDB存储容量的计算与传统MySQL有一定的区别，与传统MySQL使用（数据大小+索引大小+空闲空间）计算的容量数据会有一定的差别。
当查询二级索引需要访问主表列的时候，引擎层还会先返回表获取所有需要的列信息。对于OFFSET的P远大于LIMIT的N的时候，将会导致引擎层反馈大量的数据到SQL层处理。
不支持NOT IN，以及无法使用索引的场景。 父主题： IN谓词转子查询
Digest Digest_text进行哈希计算得到的64字节的哈希字符串。 Digest_text SQL语句的特征。 Type Optimizer Hints中，Hint类型的取值为OPTIMIZER。
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