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极致RTO支持备机读，由于增加了对数据页面历史版本的读取，备DN上的查询性能会低于主DN上的查询性能，低于并行回放备机读的查询性能，但是查询阻塞回放的情况有所缓解。 DDL日志的回放速度远远慢于页面修改日志的回放，频繁DDL可能导致主备时延增大。 当节点的I/O和CPU使用过高时（建议不超过70%），回放和备机读性能会有明显下降。
查询实例SSL证书下载地址 功能介绍 查询实例SSL证书下载地址。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET https://{End
DN主备倒换概述 DN主备倒换 GaussDB分布式实例支持对分片内的DN做主备切换，可以选择同一分片内的一个备DN进行升主操作。 以分布式独立部署形态为例，假设配置为3分片、3副本、3可用区。若对分片1中的节点进行主备倒换，并选择将可用区3的备节点升主，则执行主备倒换后，可用区
单击目标实例名称，进入实例的“基本信息”页面。 在“节点列表”模块，单击“DN主备倒换”。 选择可用区，筛选出主DN组件在该可用区上的DN分片。选择要升主的备DN组件，输入“rearrange”后，单击“确定”。 图1 DN主备倒换 如果该可用区没有主DN组件，则不显示分片信息。 DN主备倒换可
DN分片扩容 功能介绍 数据库DN分片扩容。 该接口计划于2025-03-31下线，建议及时切换到新接口CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 DN分片扩容期间会有闪断，请谨慎操作。
数据库对象的CREATE、DROP、ALTER操作进行审计。GaussDB数据库对象包括DATABASE、USER、schema、TABLE等。该参数的取值范围为0~536,870,911，默认值为67121159。通过修改该配置参数的值，可以只审计需要的数据库对象的操作，在主备
GaussDB如何修改DN的最大连接数 云数据库GaussDB可以通过控制台修改集中式版实例DN的最大连接数。详见如下操作。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“数据库 > 云数据库 GaussDB”，进入云数据库 GaussDB信息页面。
变更备DN为日志节点（分布式） 操作场景 当前GaussDB分布式实例每个分片中的1个主DN，2个备DN节点可能并不满足您对业务的要求，GaussDB支持将所有分片中的其中1个备DN节点变更为日志节点。 注意事项 仅支持V2.0-3.200.0及以上版本的分布式实例，且每个分片中为1个主DN，2个备DN节点。
CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容 功能介绍 通过该接口调用实现CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 接口约束 扩容实例磁盘 磁盘大小要求(分片数*4GB )的整数倍。
案例：使用DN Gather减少计划中的Stream节点 DN Gather用来把分布式计划中的Stream节点去掉，把数据发送到一个节点进行计算，这样可以减少分布式计划执行时数据重分布的代价，从而提升单个查询以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场
DN主备倒换 DN主备倒换概述 修改DN切换策略 执行DN主备倒换 父主题： 变更实例
案例：使用DN Gather减少计划中的Stream节点 DN Gather用来把分布式计划中的Stream节点去掉，把数据发送到一个节点进行计算，这样可以减少分布式计划执行时数据重分布的代价，从而提升单个查询效率以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量
答：数据倾斜即多个DN内数据分布不均，对于hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时部分DN出现效率短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据定期进行数据倾斜性检查或监控，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。执行如下语句，查看各DN内元组数目。
HREAD_INFO GLOBAL_PARALLEL_DECODE_THREAD_INFO视图用于查看集群各主DN节点上的进行并行解码的线程信息。该视图需在CN上查询，在DN上查询报错。 表1 GLOBAL_PARALLEL_DECODE_THREAD_INFO字段 名称 类型 描述
US视图用于查看集群各主DN节点上的复制槽的并行解码信息。该视图需在CN上查询，在DN上查询报错。 表1 GLOBAL_PARALLEL_DECODE_STATUS字段 名称 类型 描述 node_name name 节点名称。 slot_name text 复制槽的名称。 parallel_decode_num
在分布式框架下，数据分布在各个DN上。一个或者几个DN的数据存在一块物理存储设备上，好的表定义至少需要达到以下几个目标： 表数据均匀分布在各个DN上，以防止单个DN对应的存储设备空间不足造成集群有效容量下降。选择合适分布列，可以避免数据分布倾斜。 表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Sca
条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。
AD_INFO GLOBAL_PARALLEL_DECODE_THREAD_INFO视图用于查看集群各主DN节点上的进行并行解码的线程信息，如表1所示。该视图需在CN上查询，在DN上查询报错。 表1 GLOBAL_PARALLEL_DECODE_THREAD_INFO字段 名称 类型
图用于查看集群各主DN节点上的复制槽的并行解码信息，如表1所示。该视图需在CN上查询，在DN上查询报错。 表1 GLOBAL_PARALLEL_DECODE_STATUS字段 名称 类型 描述 node_name name 节点名称。 slot_name text 复制槽的名称。
用了大量宝贵的网络资源，减少不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表1所示。 表1 表的分布方式及使用场景
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