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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具,下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events,E
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。
使用mysqldump导出大表的注意事项 在使用mysqldump导出数据时,倘若添加–q(--quick) 参数时,select出来的结果将不会存放在缓存中,而是直接导出到标准输出中。如果不添加该参数,则会把select的结果放在本地缓存中,然后再输出给客户端。 如果只是备份小
荐您使用更加安全的HTTPS协议。 数据备份 支持设置数据库的备份和恢复,来保障数据的可靠性。 敏感操作保护 控制台支持敏感操作保护,开启后执行删实例等敏感操作时,系统会进行身份验证,进一步保证GaussDB(for MySQL)配置和数据的安全性。 SSL数据加密 可以使用SSL来加密数据库GaussDB(for
只读落后自愈技术原理 GaussDB(for MySQL)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。 图1 只读落后自愈技术原理图
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。 Index Hints中,Hint类型的取值为USE INDEX、FORCE INDEX或IGNORE
canal解析binlog报错 使用mysqldump导出大表的注意事项 mysqldump的6大使用场景的导出命令 增加表字段后出现运行卡顿现象 怎么解决执行mysqldump出现SET @@SESSION.SQL_LOG_BIN等SQL的问题 canal工具报错权限不足
慢SQL 更新emoji表情数据报错Error 1366 存储过程和相关表字符集不一致导致执行缓慢 报错ERROR [1412]的解决方法 存在外键的表无法删除 GROUP_CONCAT结果不符合预期 创建二级索引报错Too many keys specified distinct与group
返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。
MySQL)数据库中的表必须定义主键才支持同步,否则会跳过。 GaussDB(for MySQL)上执行的DDL,部分不支持同步到HTAP,可能会导致同步失败或数据不一致,使用时需注意。 具体支持同步的DDL和不支持同步的DDL如下: 支持同步的DDL 表1 支持同步的DDL相关操作 DDL名称
金券和折扣券等条件返还一定金额到您的帐户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。 如果您已开启“自动续费”功能,为避免继续产生费用,请在自动续费扣款日(默认为到期前7日)之前关闭自动续费。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源,例如按需计费的云数据库GaussDB(for My
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大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 场景描述 数据库实例上存在大量并发的select count(0)慢操作,系统CPU耗尽,随时有宕机的风险。 执行Show processlist,显示存在多次并发执行select count(0)进程信息: 原因分析 应用端大并发触发select
过程中需要的最大内存。如果IN后面的list非常大,使用的内存会超过定义的最大内存,会使得Range scan失效,从而引发查询的性能下降。如果想解决该问题,可以调大允许使用的最大内存,但是该内存是session级别的,也就是说每个session进行该查询都会占用同样的内存,所以
重要 实例增量备份失败产生的事件,一般是管理节点到实例网络或者实例到OBS存储的网络异常,或者实例备份环境异常。 提交工单。 无法完成实例备份业务操作。 添加只读节点失败 addReadonlyNodesFailed 重要 创建实例只读节点失败产生的事件,一般是底层资源耗尽导致。
非阻塞DDL 用户在执行DDL操作的时候,如果目标表存在未提交的长事务或大查询,DDL将持续等待获取MDL-X锁。在GaussDB(for MySQL)中,由于MDL-X锁具有最高优先级,DDL在等待MDL-X锁的过程中,将阻塞目标表上所有的新事务,这将导致业务连接的堆积和阻塞,可能会造成整
并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计,导致针对大表的DDL操作耗时较久,延迟过高。以创建二级索引为例,过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 GaussDB(for MySQL)支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时,您可以通过并
MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询,将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点,并行执行。通过计算下推方法,提升了并行处理能力,减少网络流量和计算节点的压力,提高了查询处理执行效率。
并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计,导致针对大表的DDL操作耗时较久,延迟过高。以创建二级索引为例,过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 GaussDB(for MySQL)支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时,您可以通过并
MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询,将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点,并行执行。通过计算下推方法,提升了并行处理能力,减少网络流量和计算节点的压力,提高了查询处理执行效率。