锁分析 DBSC 的锁分析功能支持查看和分析数据库发生的锁,同时提供一键 Kill 会话能力,帮助用户消除不合理的加锁,有效减少慢查询,提升资源使用效率。本文为您介绍如何使用 DBSC 锁分析。 前提条件 实例已接入 DBSC,且接入状态为接入成功。 操作步骤 登录 DBSC 控制台 。 在左侧导航栏,点击 诊断优化—>锁分析 。 进入锁分析页面后,在左上方选择要查看的实例。
eck_full_table_scan() 中: 遍历 JOIN 的 qep_tab 执行计划; 判断 qep_tab->type() 是否为 JT_ALL (全表扫描); 若表属于白名单数据库,则跳过检查; 其他情况则标记 has_full_table_scan=true 。
isDirectPay Boolean 否 RequestBody参数 是否进行直接支付,默认false,设置为直接支付的变配订单会直接扣款,不需要在走支付逻辑 返回头域 除公共头域,无其它特殊头域。 返回参数 无特殊返回参数 请求示例 Plain Text 复制 1 PUT /v1/instance/r-mdjei8sh?
注意:SDK 要求 Python 版本 >= 3.9 和 Python 版本 <= 3.11, 其他版本会有依赖兼容问题, 如何安装可咨询 文心一言 。可帮助你解决问题。 Shell 复制 1 # 下载 SDK,可以使用 wget,也可以直接浏览器访问下载地址下载到本地。
全量恢复方式1:从备份集恢复 概述 克隆集群 通过 备份+ binlog 方式恢复创建一个和原集群数据及配置均一致的新集群,集群级别恢复能最大化帮助用户减少因为误操作导致的线上 数据丢失或损坏 ,误操作后用户通过集群级别恢复将数据库恢复到误操作前的指定时刻。 全量恢复支持按照 时间点 和按 备份集 两种方式, 备份集 为所有已经完成并可用的备份的数据集,每一个备份集的名称为备份完成的时间点。
列存适合的场景:在数据仓库的分析工作中,对于经常需要对宽表小部分列做聚合计算的场景;有单个些列经常被更新并且不修改其他列的场景; 在一张宽表中读完整的一条记录时,列存相比行存需要花费更多的时间,因为每一列在每个segment上都是单独的一个文件。 最终选择行存还是列存,需要结合业务特征做最优的选择。
LIKE) ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ ❌ ❌ WHERE 条件中检测没有通配符的 LIKE 语句 ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ ❌ ❌ SELECT 语句不建议 GROUP BY 或 ORDER BY 表达式或函数 ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ ❌ ❌ SELECT 语句不建议使用 * ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ ❌ ❌ SELECT语句不建议嵌套多层子语句 ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ ❌ ❌ SELECT
优势 高可用性: 双机高可用版实例有一个备实例,主备实例的数据会实时同步,承诺服务可用性不低于99.95%、数据持久性不低于99.9999%。 功能齐全: 包含读写分离、监控报警、安全组、变更配置、数据迁移等,具体功能请参见 功能概览 。 适用场景 双机高可用版适用于 正式业务 场景: 大中型企业的生产数据库。 覆盖互联网、物联网、零售电商、物流、游戏等行业的应用。
由于DocId是自增主键,我们不需要为主键赋值,只需要给其它的字段赋值。
参考 性能测试方法(OLTP) 说明: 不推荐使用单条 SQL 对比读或写性能。