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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。
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。
GaussDB(for MySQL)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。
尽量在定长的字段（如：INT）上建立索引；在VARCHAR字段上建立索引时，必须指定索引长度，无需对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。
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.
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。
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。
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.
尽量在定长的字段（如：INT）上建立索引；在VARCHAR字段上建立索引时，必须指定索引长度，无需对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。
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。
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。
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。
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。
GaussDB(for MySQL)备份原理 云数据库 GaussDB(for MySQL)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。
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。
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。
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