android 读取数据库cpu会高吗

数据项可能很快也会被访问。 CPU将内存中的数据读到CPU的高速缓冲Cache时，会根据局部性原理，除了读取本次要访问的数据，还会预取本次数据的周边数据到Cache里面，如果预取的数据是下次要访问的数据，那么性能会提升，如果预取的数据不是下次要取的数据，那么会浪费内存带宽。 对于

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服务内部，根据数据重要程度、表数量和单表记录数，可进一步拆分成不同集群。 建议5：避免单条数据部分字段频繁更新。 建议6：List、Map、Set等嵌套类型，当元素超过一定数量，会影响读取性能，建议当元素过多时，采用转换成JSON字符串的形式进行存储。 父主题： 数据库规范

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更新频繁程度 数据如果频繁更新，选择行存表。 插入频繁程度 频繁的少量插入，选择行存表。一次插入大批量数据，选择列存表。 表的列数 表的列数很多，选择列存表。 查询的列数 如果每次查询时，只涉及了表的少数（<50%总列数）几个列，选择列存表。 压缩率 列存表比行存表压缩率高。但高压缩率会消耗更多的CPU资源。

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即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。同时需要考虑多建立的唯一索引对查询是否真正有帮助，没有帮助的索引可以考虑不建立；进一步说，还要考虑多建立的索引对插入性能的影响，根据唯一性相关的数据正确性需求，以及性能需求来权衡是不是需要多建立唯一性索引。

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更新频繁程度 数据如果频繁更新，选择行存表。 插入频繁程度 频繁的少量插入，选择行存表。一次插入大批量数据，选择列存表。 表的列数 表的列数很多，选择列存表。 查询的列数 如果每次查询时，只涉及了表的少数（50%总列数）几个列，选择列存表。 压缩率 列存表比行存表压缩率高。但高压缩率会消耗更多的CPU资源。

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更新频繁程度 数据如果频繁更新，选择行存表。 插入频繁程度 频繁的少量插入，选择行存表。一次插入大批量数据，选择列存表。 表的列数 表的列数很多，选择列存表。 查询的列数 如果每次查询时，只涉及了表的少数（<50%总列数）几个列，选择列存表。 压缩率 列存表比行存表压缩率高。但高压缩率会消耗更多的CPU资源。

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库表级恢复：支持通过自动备份文件，将数据库表恢复到指定的时间点。 将数据库实例恢复到指定时间点 通过表级时间点恢复备份 参数模板管理 您可以使用数据库参数模板中的参数来管理数据库引擎配置。数据库参数模板就像是引擎配置值的容器，这些值可应用于一个或多个数据库实例。 创建数据库实例时可以指定数据库参数模板为默认

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DDS集群持续写入数据后报错怎么处理 DDS是否支持版本升级 实例的连接数满怎么处理 如何查询及限制连接数 更多 管理类 如何查看当前副本集实例的主备节点 为什么高可用系统会触发主备切换 副本集中主备同步存在多长时间的延迟 为什么我的数据丢失或被删除 如果删除我的云帐号是否会删除备份 可以通过创建模板的方式创建实例吗

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该参数表示读取数据时，是否需要从大多数节点获取一致的数据后才返回结果。 默认值为“false”，表示读取数据时，不需要从大多数节点获取一致数据后返回结果，即从单个节点上读取数据就可以返回结果。 该参数设为true的时候，表示读取数据时，需要从大多数节点获取一致数据后才返回结果。该操作会导致LAS文件过大，进而造成CPU过高和磁盘占用大。

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Cassandra数据库是一个高度可扩展的高性能分布式数据库，面向大数据场景，可用于管理大量的结构化数据。在业务使用的过程中，随着业务量和数据流量的持续增长，往往一些业务的设计弊端逐渐暴露出来，降低了集群的稳定性和可用性。比如主键设计不合理，单个分区的记录数或数据量过大，出现超大分

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PostgreSQL支持更复杂的数据类型，并且能够自定义数据类型。可将不常用的数据转存到OBS云存储，节省存储成本和主机空间 优势 任意精度的数值 能够存储精确的数据，基于VPN进行数据私密保护 表达式索引 支持高性能特殊表查询，建立基于表达式的索引 自定义数据类型 灵活处理复杂数据类型，更好满足业务需求

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存。所以连接数不宜过多，否则会占用过多的内存。 使用连接池，避免频繁的建立连接和断开连接，否则会导致CPU过高。 减少磁盘读写：避免使用不必要的upsert命令，避免查询不必要的数据。 优化数据分布：对数据进行分片，同时分散热点数据，均衡地使用实例资源。如何进行数据分片，请参见设置数据分片。

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导入最佳实践 使用GDS导入数据 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。详细请参见查看数据倾斜状态。 为了优化导入速度，建议拆分文件，使用多GD

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。 两个参数都是整数，按照整数来比较，不做类型转换。 十六进制的值和非数字做比较时，会被当做二进制串。 参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME，并且另外一个参数是常量，常量会被转换为 timestamp。 有一个参数是 decimal 类型，如果另外一个参数是 decimal

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安全审计，必须满足数据本地化存储与传输的要求，否则无法获取有效数据，影响企业业务。为企业用户提供数据库审计功能，满足数据库本地化存储与传输的要求，实现用户对数据的安全审计。服务版本功能特性详情请参见产品特性。数据管理服务支持的SSL协议版本请参见产品特性。请根据您的业务需求选择需要开启SSL。

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由于MySQL固有特点限制，CPU资源紧张时，存储引擎为Tokudb的表，读取速度可能下降至10%。 DRS并发读取数据库，会占用大约6-10个session连接数，需要考虑该连接数对业务的影响。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 建议您结合数据对比的“稍

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不支持从高版本同步到低版本。 目标数据库实例的运行状态必须正常，若数据库实例是主备实例，复制状态也必须正常。 目标数据库实例必须有足够的磁盘空间。 除了MySQL系统数据库之外，当目标库和源库同名时，目标数据库中若存在与源库同名的表，则表结构必须与源库保持一致。 目标数据库的字符集必须与源数据库一致。

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uch命令。 数据库管理 flushall命令会导致实例所有数据被清空，建议谨慎使用。 info命令返回的内存指标不代表数据量。如需查看数据量，请使用info capacity命令，该命令查询结果为数据量的预估值，非实时的准确值。 dbsize命令查询结果为key数量的预估值，非

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。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，0～3600（秒）。 默认值：10s enable_instr_cpu_timer 参数说明：是否捕获sql执行的cpu时间消耗 。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考重设参数中对应设置方法进行设置。

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数据库安全审计采用旁路模式部署，通过Agent（数据库节点或应用节点安装Agent）获取访问数据库流量、将流量数据上传到审计系统、接收审计系统配置命令和上报数据库状态监控数据，从而实现数据库安全审计功能。 因此，您在业务侧使用中间件不影响数据库安全审计功能，不会导致Agent监听SQL失败或者审计没有数据。 如果您的

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Redis和Memcached都是非常受欢迎的开源内存数据库，相对关系型数据库，Redis和Memcached使用都简单，且具备高性能。 同为Key-Value数据库，我们该如何选择？ Memcached适用于数据结构模型简单的场景。Redis适用于数据结构复杂、需要持久化存储数据、存储大key的场景。 具体细节比较，请参考下表。

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使用GDS导入数据 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。详细请参见查看数据倾斜状态。 为了优化导入速度，建议拆分文件，使用多GDS进行并行导入。另外，单个导

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。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，0～3600（秒）。 默认值：10s enable_instr_cpu_timer 参数说明：是否捕获sql执行的cpu时间消耗。 在x86平台集中式部署下，硬件配置规格为32核CPU/256GB内存，使用Benchmark

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