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和查询分析性能。 扩容后性能线性提升：容量和性能随集群规模线性提升，线性比0.8。 扩容不中断业务：扩容过程中支持数据增、删、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter table)，表级别在线扩容技术，扩容期间业务不中断、无感知。 文中课程 更多精彩课程、实验来自：百科
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使用建模软件进行物理化 时间：2021-06-02 14:53:49 数据库 使用建模软件来进行逻辑建模和物理建模，有如下的优点： 功能强大而丰富； 正向生成DDL，反向解析； 在逻辑模型和物理模型中自由切换使用视图； 全面满足建模中的各种需求，高效进行建模。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽来自：百科Failover； 引入 HWSQL 内核中的一些特性； Query result cache； Query plan cache； Online DDL。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科
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告警上报功能。 工具-表诊断 数据库监控DMS提供了集群中数据表关键运行状态的统计数据与诊断工具。其中包括：表倾斜率、表脏页率和DDL审核。其中DDL审核是SQL审核范畴，其结果也可作为性能问题定位的参考数据之一。 负荷分析 负荷分析工具为数据库提供性能数据收集和分析，用户可通过来自：专题![]()
SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark SQL上运行的SQL查询操作。 简单的Table数据集定义：CarbonData支持易于使用的DDL（数据定义语言）语句来定义和创建数据集。CarbonData DDL十分灵活、易于使用，并且足够强大，可以定义复杂类型的Table。 便捷的 数据管理 ：CarbonData为来自：百科![]()
通过精编的7天课程，理论&实践结合，轻松掌握MySQL基础入门。 课程大纲 第1章 Day01 入门和配置 第2章 Day02 表和索引 第3章 Day03 DDL和DML 第4章 Day04 Select查询 第5章 Day05 事务和锁 第6章 Day06 高可用 第7章 Day07 上云最佳实践来自：百科![]()
种大的方案。 方案一： 使用关系型数据库，将数据模型的定义和修改直接转化为数据库中DDL的表操作。该方案的优势在可以直接利用关系型数据库的能力，包括SQL优化与事务一致性等。弊端在于有大量的DDL语句操作，并且关系型数据库的Schema数量和表的数量也都都是有限制的，在成本控制上来自：百科![]()
率，业务操作效率，前端应用效率等因素为出发点对模型进行的调整。面向物理实施过程的具体细节。最终目的是转化为目标数据库的可部署的定义语言（DDL）。 物理设计阶段的工作任务，包括但不限于： 实体非正则化处理； 表和字段的物理命名； 确定字段的类型，长度，精度，大小写敏感等属性； 增来自：百科![]()
语句的持续时间。设置log_min_duration_statement可以很方便地跟踪需要优化的查询语句。对于使用扩展查询协议的客户端，语法分析、绑定、执行每一步所花时间被独立记录。 影响：设置过低的阈值可能影响负载吞吐，-1表示关闭此功能。 GaussDB 监控：审计参数 1、audit_system_object来自：专题![]()
准备工作:确定集群端口 查询通道详情 Redis实例内存使用率高问题排查和解决:排查原因 ALTER NODE:语法格式 ALTER NODE:语法格式 ALTER NODE:语法格式 常用概念 从零开始使用IoTDB:操作步骤 配置参考:spark-defaults.conf相关参数来自：百科![]()
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选择业务低峰期变更表结构，如添加字段，索引操作。 · 业务高峰期创建索引时，建议使用CONCURRENTLY语法，并行创建索引，不堵塞表的DML。 · 业务高峰期修改表结构，要提前进行测试，防止表的REWRITE。 · DDL操作需要设置锁等待超时时间，防止阻塞相关表的操作。 · 单个数据库库容量超过2T，需要考虑分库。来自：专题
