查看数据校验任务信息 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
detailConfig Connection字段数据结构说明 参数名称 参数类型 是否必须 描述 示例值 instanceType String 否 实例类型 bcerds region String 否 地域 bj dbType String 否 数据库类型 mysql dbUser String 否 数据库访问账号 dts_trans dbPass String 否 数据库访问密码 dbPass
变量 - Baidu Palo/Doris 使用文档
变量 PALO 中的变量（Variable）参考 MySQL 中的变量设置。 用户可以设置会话级别的变量和全局生效的标量。 但部分变量仅用于兼容一些 MySQL 客户端协议，并不产生其在 MySQL 数据库中的实际意义。 变量设置与查看 查看 SHOW VARIABLES ; SHOW VARIABLES LIKE '%time_zone%' ; 设置 部分变量可以设置全局生效或仅当前会话生效。
公网sql迁移到公网kafka - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
mysql dbUser String 否 数据库访问账号 dts_trans dbPass String 否 数据库访问密码 dbPort Integer 否 数据库访问端口 3306 dbHost String 否 数据库IP或主机名 192.168.1.1 dbName String 否 数据库名称 mssql_datatype instanceId String 否 实例ID rdsmfgdti3d53f5
私有部署的安装 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
MySQL 推荐使用 MySQL 5.7 版本（如果用 MySQL 8 需要 --default-authentication-plugin=mysql_native_password ），该 MySQL 数据库用来存储Sugar BI的系统数据，MySQL 需要您自己安装和运维，并且需要给Sugar BI创建一个空的数据库如 sugarbi （排序规则使用 utf8_general_ci ）；当然
SELECT-INTO-OUTFILE - Baidu Palo/Doris 使用文档
如： ( "broker.prop_key" = "prop_val", ) 其他参数如： column_separator ：列分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \t。 line_delimiter ：行分隔符，仅对 CSV 格式适用。默认为 \n。 max_file_size ：单个文件的最大大小。默认为 1GB。
连接数据源 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
给 MySQL 数据库配置 IP 白名单 复制 IP 地址 进入空间工作台后，点击左侧导航中的「数据源」>「添加数据源」，即可看到Sugar BI的 IP 列表 设置 RDS 数据库的 IP 白名单 下面以百度智能云 RDS 为例，其他云平台也类似。
CREATE-ODBC-TABLE - Baidu Palo/Doris 使用文档
database/table ：外部数据源中对应的数据库和表名称。 driver ：ODBC Driver 的名称。公有云用户可以选择： PostgreSQL ， MySQL ， Oracle ， SQLServer 。 odbc_type ：数据源类型。支持： oracle , mysql ， postgresql 。 Example 创建一个 MySQL 外部表。
连接数据源 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
给 MySQL 数据库配置 IP 白名单 复制 IP 地址 进入空间工作台后（您必须是该空间的管理员才能进行以下操作），点击左侧导航中的「数据源」>「添加数据源」，即可看到Sugar BI的 IP 列表 设置 RDS 数据库的 IP 白名单 下面以百度智能云 RDS 为例，其他云平台也类似。
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兼容MySQL的高弹性、高可靠数据库服务，支持一写多读、自动转需扩容，TCO低于自建数据库50% 产品详情 > 规格 2C8G双节点 2C8G双节点 4C8G双节点 4C16G双节点 8C32G双节点 实例规格 独享规格 时长 1个月 1个月 12个月 --折 -- 价格查询中 ¥ 询价中 元 询价中 ¥ 询价中 立即购买 企业专享 大规格更实惠 满足企业用户多场景上云需求 尊享优惠 低至3.9
百度智能云的技术架构 - 白皮书 | 百度智能云文档
在数据库集群扩容只读节点后，用户可以通过中间层屏蔽数据库集群间的拓扑关系，实现主从实例间的读写分离，和只读节点间的负载均衡。百度数据库通过databus实现cache与数据库之间的数据同步，并通过cache与mysql融合，突破mysql集群整体系统性能瓶颈，实现数据库集群吞吐的跃进式增长。
