GaussDB (for MySQL)的连接方式 GaussDB(for MySQL)跨地域内网能否访问 GaussDB(for MySQL)实例连接数满的排查思路 使用mysqlbinlog工具获取binlog mysqldump的6大使用场景的导出命令 mysqldump导数据报错权限不足

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BY、DISTINCT后面的字段建立索引。 说明：索引创建成功后，系统会自动判断何时引用索引。当系统认为使用索引比顺序扫描更快时，就会使用索引。 索引创建成功后，必须和表保持同步以保证能够准确地找到新数据，这样就增加了数据操作的负荷。因此请定期删除无用的索引。 云数据库GaussDB创建索引操作步骤 创建分区表的步骤请参考创建和管理分区表。

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华为云计算 云知识 数据库中索引的创建和使用 数据库中索引的创建和使用 时间：2021-06-02 14:50:42 数据库 可以增加索引的情况： 1. 在经常需要搜索查询的列； 2. 在作为主键的列上创建索引，强制该列的唯一性； 3. 在经常使用连接的列上创建索引； 4. 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引；

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GaussDB(for MySQL) 实例的数据存储空间是否足够，如资源不足需及时扩容。（超出时会自动扩容，但超出部分是按需收费，价格比自行扩容贵）。 3.GaussDB(for MySQL)实例是否存在性能问题，是否有大量的慢SQL，SQL语句是否需要优化，是否有多余的索引或者缺失的索引等。 外部服务器能否访问GaussDB(for

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查询高性能，万亿数据秒级响应 GaussDB(DWS)后台通过算子多线程并行执行、向量化计算引擎实现指令在寄存器并行执行，以及LLVM动态编译减少查询时冗余的条件逻辑判断，助力数据查询性能提升。 GaussDB(DWS)支持行列混合存储，可以同时为用户提供更优的数据压缩比（列存）、更

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定字段或者添加where条件。 6.您可以使用华为云数据管理服务（ Data Admin Service ，简称 DAS ），通过SQL诊断查询，您可获知资源消耗大、执行耗时长、执行次数频繁的SQL语句。可根据诊断建议进行优化，保持数据库性能的稳定性。 请参见SQL诊断。 Q：RDS实例磁盘满导致实例异常的解决方法？

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华为云计算 云知识 数据大屏 数据大屏 时间：2020-12-10 17:16:31 数据大屏基于数据生成的数据看板，也称为可视化项目、可视化应用或大屏项目。 DLV 可以将数据由单一的数字转化为各种动态的可视化图标，从而实时地将数据展示给用户。 链接：https://support

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提供数据实时持久化、多副本强一致保障，以及实时监控、弹性伸缩、自动备份等一站式服务。 GeminiDB Influx 接口 GeminiDB Influx 接口是一款基于华为自研的计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。提供大并发时序数据读写、压缩

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GaussDB(for MySQL) 实例的数据存储空间是否足够，如资源不足需及时扩容。（超出时会自动扩容，但超出部分是按需收费，价格比自行扩容贵）。 c.GaussDB(for MySQL)实例是否存在性能问题，是否有大量的慢SQL，SQL语句是否需要优化，是否有多余的索引或者缺失的索引等。 为何使用了GaussDB(for

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秒级快照备份，最多支持732天备份保存，支持任意时间点恢复 云数据库 GaussDB(for MySQL)两大核心技术 基于华为最新一代DFV分布式存储，采用计算存储分离架构，最高支持128TB的海量存储，可实现超百万级QPS吞吐，支持跨AZ部署，既拥有商业数据库的性能和可靠性，又具备开源数据库的灵活性。 并行执行 并行执行

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本课程主要讲述数据库性能调优的基本知识，阐述数据库调优方法，并基于GaussDB(for MySQL)讲解数据库调优理论。 MySQL数据库 入门指导帮助文档 MySQL数据库 产品介绍 立即下载 MySQL数据库 快速入门 立即下载 MySQL数据库 用户指南 立即下载 MySQL数据库 性能白皮书 立即下载

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索引按照索引列数分为单列索引和多列索引，按照索引使用方法可以分为普通索引、唯一索引、函数索引、分区索引、全文索引。 单列索引：仅在一个列上建立索引。 多列索引：多列索引又称为组合索引。一个索引中包含多个列，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。 GaussDB(for

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华为云计算 云知识 索引方式有哪些 索引方式有哪些 时间：2021-07-01 17:50:28 数据库管理 数据库 数据系统 索引主要分为普通索引，唯一索引，主键索引，组合索引，全文索引五种类别。 普通索引： 基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，只是为了加快查询。

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史访问记录清除掉。LRU-K降低了"缓存污染"带来的问题，命中率比LRU要高。 2Q与LRU-2类似，不同点在于将LRU-2算法中的访问历史队列改成了一个FIFO队列，这里不再赘述。上面介绍了4个常用的缓存淘汰算法，实现起来也不是很复杂。当然还有一些其他的算法，这里就不再介绍了，感兴趣的朋友可以查找资料学习一下。

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