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CPU使用率高的解决方法 使用云数据库GaussDB(for MySQL)时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、无法获取连接、出现报错等，从而影响业务正常运行。 解决方案 通过查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询以及各个查询的性能特征（如果有），从而定位查询运行缓慢的原因。
基本使用类 查看TaurusDB的存储容量 修改库名和修改表名 字符集和字符序的默认选择方式 自增字段值跳变的原因 表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 修改表的自增AUTO_INCREMENT值 自增主键达到上限，无法插入数据 自增字段取值 自增属性AUTO_INCREMENT为何未在表结构中显示
成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看Ta
11774行数据，表空间却占用49.9GB，将该表导出到本地只有800M。 原因分析 场景1：DRS全量迁移阶段并行迁移导致 原因：DRS在全量迁移阶段，为了保证迁移性能和传输的稳定性，采用了行级并行的迁移方式。当源端数据紧凑情况下，通过DRS迁移到云上TaurusDB后，可能会
基本使用类 查看TaurusDB的存储容量 修改库名和修改表名 字符集和字符序的默认选择方式 自增字段值跳变的原因 表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长 修改表的自增AUTO_INCREMENT值 自增主键达到上限，无法插入数据 自增字段取值 自增属性AUTO_INCREMENT为何未在表结构中显示
CPU升高：由于这些慢SQL查询执行效率低，为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均IO高，因此在QPS并不高的情况下（例如网站访问量不大），也会导致实例的CPU使用率偏高。 解决方案： 根据CPU使用率过高的时间点，查看对应时间段的慢日志信息。 重点关注扫描行数、返回结果行数
11774行数据，表空间却占用49.9GB，将该表导出到本地只有800M。 原因分析 场景1：DRS全量迁移阶段并行迁移导致 原因：DRS在全量迁移阶段，为了保证迁移性能和传输的稳定性，采用了行级并行的迁移方式。当源端数据紧凑情况下，通过DRS迁移到云上TaurusDB后，可能会
会话2执行DDL操作，修改表结构。 会话1执行普通的查询语句。 也可以通过Binlog或者审计日志，分析业务侧是否有同一个表DDL和一致性快照事务一起执行的情况。 解决方案 若经排查，是由上述原因引起的报错，需要业务侧避免同一个表的DDL语句和一致性快照事务同时执行。 父主题： SQL类
CPU升高：由于这些慢SQL查询执行效率低，为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均IO高，因此在QPS并不高的情况下（例如网站访问量不大），也会导致实例的CPU使用率偏高。 解决方案： 根据CPU使用率过高的时间点，查看对应时间段的慢日志信息。 重点关注扫描行数、返回结果行数
11774行数据，表空间却占用49.9GB，将该表导出到本地只有800M。 原因分析 场景1：DRS全量迁移阶段并行迁移导致 原因：DRS在全量迁移阶段，为了保证迁移性能和传输的稳定性，采用了行级并行的迁移方式。当源端数据紧凑情况下，通过DRS迁移到云上TaurusDB后，可能会
11774行数据，表空间却占用49.9GB，将该表导出到本地只有800M。 原因分析 场景1：DRS全量迁移阶段并行迁移导致 原因：DRS在全量迁移阶段，为了保证迁移性能和传输的稳定性，采用了行级并行的迁移方式。当源端数据紧凑情况下，通过DRS迁移到云上TaurusDB后，可能会
会话2执行DDL操作，修改表结构。 会话1执行普通的查询语句。 也可以通过Binlog或者审计日志，分析业务侧是否有同一个表DDL和一致性快照事务一起执行的情况。 解决方案 若经排查，是由上述原因引起的报错，需要业务侧避免同一个表的DDL语句和一致性快照事务同时执行。 父主题： SQL类
constraint fails ………… 原因分析 这个表和其他表有外键关系，在MySQL中，设置了外键关联，会造成无法更新或删除数据，避免破坏外键的约束。 可以通过设置变量FOREIGN_KEY_CHECKS值为off，来关闭上述机制，详见官方文档。 解决方案 通过设置变量FOREIG
constraint fails ………… 原因分析 这个表和其他表有外键关系，在MySQL中，设置了外键关联，会造成无法更新或删除数据，避免破坏外键的约束。 可以通过设置变量FOREIGN_KEY_CHECKS值为off，来关闭上述机制，详见官方文档。 解决方案 通过设置变量FOREIG
为什么GaussDB(for MySQL)实例的自动备份会失败 GaussDB(for MySQL)实例的自动备份失败的原因有以下几点： 网络环境稳定性不足。如网络延时、中断，系统会识别并延时半小时再次执行备份，您也可以及时进行一次手动备份。 系统多任务执行复杂性。如任务等待、中
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。 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。 在删除索引的过程中，可能会丢失索引数据或者发生数据损坏，影响数据一致性。
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。 在删除索引的过程中，可能会丢失索引数据或者发生数据损坏，影响数据一致性。
的DDL语句等），需要单独恢复异常表的同步状态。 删除表操作 在“数据同步”界面中，选择要修改的同步任务，单击操作栏中的“查看”按钮，进入查看界面。 图1 查看数据同步任务入口 进入查看界面后，单击右下角的“编辑”按钮。 图2 同步任务编辑入口 在同步名单中将需要删除的表取消勾选
为什么TaurusDB实例的自动备份会失败 TaurusDB实例的自动备份失败的原因有以下几点： 网络环境稳定性不足。如网络延时、中断，系统会识别并延时半小时再次执行备份，您也可以及时进行一次手动备份。 系统多任务执行复杂性。如任务等待、中止，系统会识别并延时半小时再次执行备份，您也可以及时进行一次手动备份。
SQL语句中使用GROUP_CONCAT()函数时，出现结果不符合预期的情况。 原因分析 GROUP_CONCAT()函数返回一个字符串结果，该结果由分组中的值连接组合而成。需要注意的是：这个函数的结果长度是有限制的，由group_concat_max_len参数决定。 示例： 解决方案
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