需求场景 如何如下特征的数据库适合采用横向扩展方案: 当前RDS实例流量较大,实例负载较高,MySQL慢日志中存在大量的只读SQL请求。 SQL读写比较高:读SQL占比越高,横向扩展方案的效果越好。 SQL存在OLAP类型的查询(如统计查询、BI分析查询、批量查询):基于流量隔离思路,把长耗时的SQL单独访问只读实例,避免影响正常的实时流量。 预计未来数据库读SQL请求量会快速增长。
请求参数 参数名称 类型 必选 参数位置 描述 filterId integer 是 RequestBody参数 指定了限流规则ID action string 是 RequestBody参数 Action 指定操作类型:ON:开启SQL限流OFF:停止SQL限流 appId string 是 RequestBody参数 集群ID nodeId string 是 RequestBody参数 节点ID
数据导入 ✓ ✓ 数据追踪和回滚 ✓ ✓ 数据归档与清理 ✓ ✓ SQL 代码审核 ✓ ✓ 敏感数据 ✓ × 实例权限 实例权限 模块 类别 系统管理员 普通用户 诊断优化 Kill 会话 ✓ × 大 Key 分析管理 ✓ × 数据开发 只读 ✓ × DML ✓ × DDL ✓ × SQL 任务-提交 ✓ × SQL 任务-执行 ✓ × 数据导入-提交 ✓ × 数据导入-执行 ✓ × 数据导出
返回参数 参数名称 类型 描述 id Long 限流规则ID filterType String 限流sql类型,大写枚举值:SELECT,UPDATE,INSERT,DELETE,REPLACE filterKey String 限流关键字,多组关键字,逗号分割,支持字符集utf8,除逗号为关键字外只能做分隔符使用,其他不设置限制 filterLimit Long 该限流规则的并发数限制:取值0-
Join Reorder 在数据分析领域,SQL 查询优化器能够显著提高用户提交 SQL 的执行效率。而其中很重要的一部分就是对 SQL 中表的 Join 顺序的自动调整。Join 顺序的不同可能会导致 SQL 的执行效率有着天壤之别。 在新版本中,用户可以通过以下 会话变量 开启新的 Join Reorder 算法逻辑。
问题描述 在PG使用delete语句清空表数据或者删除部分数据后,表的大小无变化,所占用的磁盘空间无法释放。 分析原因 在PG数据库中,使用 DELETE 语句并不会真正的删除数据记录,而是简单地将其标记为不可见,并不会释放数据所占用的空间;同样,UPDATE语句也不会真正的修改原数据,而是将原数据标记为不可见,然后将更新后的数据记录插入到表尾。所以频繁进行删除更新操作的表会越来越大。
按照不同的数据库类型及系列划分,如下表格: 数据库类型 系列 按时长备份 MySQL 单机基础版 支持 MySQL 双机高可用版 支持 MySQL Raft金融版 支持 SQL Server 单机基础版 支持 SQL Server 双机高可用版 支持 PostgreSQL 单机基础版 不支持 PostgreSQL 双机高可用版 支持 说明: 云数据库 RDS 免费赠送您:50%本地磁盘大小的备份存储空间
取值 0-100w 闭区间 filterType string SQL限流类型,支持SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE、REPLACE filterStatus string 任务指定操作类型:ON:开启SQL限流OFF:停止SQL限流 createTime datetime 任务创建时间 updateTime datetime 任务更新时间 请求示例 -GET /v 1 /diagnosis
取值 0-100w 闭区间 filterType string SQL限流类型,支持SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE、REPLACE filterStatus string 任务指定操作类型:ON:开启SQL限流OFF:停止SQL限流 createTime datetime 任务创建时间 updateTime datetime 任务更新时间 请求示例 -GET /v 1 /diagnosis
目前UDF仅注册在EDAP数据库上,可以使用UDF的功能如下: (1)数据湖分析,数据源类型为EDAPDataLake时 (2)数据开发,可视化作业开发、脚本作业开发、实时flink开发数据源类型为EDAPDatalake时,并且sql执行引擎为hsql、jdbcsql、sparksql、flinksql时,可以使用udf 功能 类别 UDF使用方式 数据湖-数据湖分析 EDAP select edap.databasename.udfname