全局时钟（Global Timestamp） 全局时钟在分布式数据库中的作用是通过提供统一的时间参考，确保系统内各组件协同工作时的时间同步，从而保障数据的一致性和系统的正确运行。如下为全局时钟的架构和分布式并发记录结构。 由GTM提供全局唯一的事务id和全局事务快照。当事务执行时，会话携带全局事务id，各节点通过全局事务id来判断数据的可见性。 全局时钟通过分布式并发记录来保障各组件协同工作时的时间同步。分布式并发控制核心点如下： 1. 逻辑时钟从零开始内部单向递增且唯一，由GTM维护，定时和服务器硬件计数器对齐，从而保证时钟源稳定。 2. 多个GTM节点构成集群，主节点对外提供服务；主备之间通过日志同步时间戳状态，保证GTS核心服务可靠性。 3. 单台物理机每秒能够处理1200万QPS，几乎满足所有业务场景。 4. 段页式存储的MVCC是整个并发控制的基础。同时约定：事务的gtsstart > gtsmin并且gtsmax没有提交或者gtsstart < gtsmax才能看到对应的事务。 两阶段提交（Two Phase Commit） 分布式事务执行时，由CN节点发起两阶段提交事务，并协调其它节点（参与者）执行事务，经过表决、执行两个阶段各参与者返回的状态，决定分布式事务需要提交或回滚。 两阶段提交被认为是一种一致性协议，用来保证分布式系统数据的一致性。绝大部分的关系型数据库都是采用两阶段提交协议来完成分布式事务处理。 两阶段提交事务在执行时分为两个阶段，第一阶段为表决阶段Prepare，第二阶段为执行阶段Commit，由协调者发起，并根据所有参与者返回的状态，判断是否需要执行下一阶段，Commit提交或回滚事务。 1. 表决阶段Prapare：所有参与者都将本事务能否成功的信息反馈发给协调者。 2. 执行阶段Commit：协调者根据所有参与者的反馈，通知所有参与者，步调一致地在所有分支上提交或者回滚。 两阶段提交机制的潜在问题： 1. 数据不一致问题：当部分参与者故障，各参与者在两阶段提交事务中的状态就会出现不一致的情况，如：部分节点commit，部分prepare，或部分commit，部分rollback，这都会导致该事务更新的数据在所有参与者中出现不一致。 2. 同步阻塞问题：两阶段提交过程中的一些步骤是同步阻塞的，没有超时机制，可能会有长时间阻塞的问题。同时，如果异常时，有prepare状态的两阶段事务残留，残留事务仍会持有锁，会阻塞后续会话对这些数据的访问和更新。 3. 协调节点单点故障问题：如果协调节点故障后短时间不能恢复，参与者的两阶段事务会一直残留，导致出现数据不一致、资源阻塞的问题。 TeleDB在内核处理机制，以及异常处理两个角度，对两阶段提交进行了优化，确保在两阶段事务异常时能自动恢复，不会出现上述问题。 内核处理机制优化 在两阶段事务执行过程中记录信息，用于异常时恢复残留的两阶段事务； 避免进入“Commit Prepared”的两阶段事务在所有参与节点被回滚。 分布式死锁检测模块：该模块对数据库状态进行实时监测，当发现存在长时间等待依赖时自动开启分布式死锁检测，经过节点间信息传递和算法分析可快速检测并解除死锁环。检测算法不影响系统查询效率，用户对死锁检测过程无感知。分布式死锁主要分为四个模块，分别为锁等待依赖关系的管理、线程模型模块、检测算法模块和监控与追踪模块。 锁等待依赖关系的管理：对分布式数据库中出现的长时间等待事务依赖对进行检测与上报。 线程模型模块：包含DDS专用线程工作模式和方法的设计、实现。 检测算法模块：分布式死锁检测的执行算法，根据上游节点发送的消息进行两阶段算法推演，再发送消息给下游节点。 监控与追踪模块：包含DDS依赖消息产生和传播的追踪日志、各节点依赖可视化、最近死锁记录保存。 其优点是内核原生支持、自动检测并解锁、分布式算法，需要传输的信息量少、网络资源消耗少、解锁速度快、无死锁误判、支持优先级解锁和抗丢包性强。 异常处理优化：提供两阶段事务的自动处理插件，在监测到两阶段事务残留时，通过访问两阶段事务执行过程中记录的信息，来判断各个参与节点的状态，根据状态参照对应规则，对残留事务进行清理，恢复各节点数据到全局一致。 PREPARED状态 COMMIT状态 ROLLBACK状态 异常阶段及原因 动作 有 有 无 commit阶段异常参与节点故障 COMMIT剩余事务 有 无 有 prepare阶段异常参与节点宕机 ROLLBACK剩余事务 有 无 无 prepare阶段异常发起节点宕机 ROLLBACK剩余事务

名称 描述 说明 GTM 全局事务管理器（Global Transaction Manager），负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳等全局唯一的信息。 整个集群只有一组GTM：主、备GTM各一个。 WLM 工作负载管理器（Workload Manager）。控制系统资源的分配，防止过量业务负载对系统的冲击而导致业务拥塞和系统崩溃。 不同于集群中的实例（GTM、CM、CN、DN）模块，不需要在安装过程中指定主机名称。安装程序会自动在各主机上安装此模块。 CN 协调节点（Coordinator）。负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。 集群中，CN有多个并且CN的角色是对等的（执行DML语句时连接到任何一个CN都可以得到一致的结果）。只需要在CN和应用程序之间增加一个负载均衡器，使得CN对应用是透明的。CN故障时，由负载均衡自动路由连接到另外一个CN。 当前分布式事务框架下无法避免CN之间的互连，为了减少GTM上线程过多导致负载过大，建议CN配置数目≤10个。 DWS通过CCN（Central Coordinator）负责集群内的资源全局负载控制，以实现自适应的动态负载管理。CM在第一次集群启动时，通过集群部署形式，选择编号最小的CN作为CCN。若CCN故障之后，由CM选择新的CCN进行替换。 DN 数据节点（Datanode）。负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及向CN返回执行结果。 在集群中，DN有多个。每个DN存储了一部分数据。集群部署常用方式为主备从高可用模式，若DN故障时导致该实例上的数据无法访问，可进行集群高可用操作，详情请参见。 Storage 服务器的本地存储资源，持久化存储数据。

功能大类 功能点 基础功能 基于MySQL语法和协议对外提供数据访问，支持Workbench、Navicat、SQLyog等客户端连接，支持JDBC连接访问。 数据分片 支持多种数据切分方式，提供水平扩展数据能力。 读写分离 支持透明读写分离和应用级读写分离方案，识别应用发送过来的语句，区分出语句类型，判定为读语句，则自动发送到只读实例执行SQL操作。 全局序列 提供全局唯一的序列号，可用于替换单机数据库的自增序列。 库内分表 提供水平切分后在单库再次进行分表功能，解决超大表水平切分后单片数据量依然很大的问题。 全局表 通过全局表同步，可以将数据更新少的数据单表同步到需要联合查询分表对应的分库上，以小表作为驱动表加速分布式联合查询。 事务支持 DRDS当前支持单机、补偿、XA三种事务模型。 单机事务：不允许跨分片事务。 补偿事务：跨分片事务commit时部分失败，补偿线程会尝试在失败节点重新执行SQL。 XA分布式事务：两阶段提交，为了保证事务内数据一致性，跨分片事务commit时若部分失败会自动回滚。 管理命令 为方便用户使用和维护，提供DRDS特有的管理命令，包括：配置查看、状态查看、统计监控、序列运维等。 SQL执行统计分析 通过SQL执行统计分析，可判断数据分片的合理性，是否存在热点。 通过分析TOP慢语句、广播语句，不断优化应用程序对数据库使用的合理性。 运维监控 支持对实例、慢SQL、事务等进行监控，可实时查看分布式数据库的运行状况。 支持对数据库运行情况进行实时监控，提供物理数据库运行中语句、连接数统计及锁情况实时监控功能，在数据库资源被大量慢语句占用时，通过批量kill连接功能可快速恢复数据库服务。 运维管理可视化 DRDS提供Console界面，可在线对DRDS实例、逻辑库等进行管理和维护。

本节介绍了云数据库GaussDB的产品定义及架构。 云数据库GaussDB 是分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持分布式事务，同城跨AZ部署，支持1000+的扩展能力，PB级海量存储。同时拥有云上高可用，高可靠，高安全，弹性伸缩，一键部署，快速备份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。 GaussDB分布式形态整体架构 GaussDB 分布式形态整体架构如下： Coordinator Node：协调节点CN，负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。 GTM：全局事务管理器（Global Transaction Manager），负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳、Sequence信息等全局唯一的信息。 Data Node：数据节点DN，负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及向CN返回执行结果。 GaussDB主备版形态整体架构 GaussDB 主备版形态整体架构如下： ETCD：分布式键值存储系统（Editable Text Configuration Daemon）。用于共享配置和服务发现（服务注册和查找）。 CMS：集群管理模块（Cluster Manager）。管理和监控分布式系统中各个功能单元和物理资源的运行情况，确保整个系统的稳定运行。 Data Node：数据节点DN，负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及返回执行结果。

本页介绍天翼云TeleDB数据库高效的分布式数据查询能力。 TeleDB支持提供高效的分布式数据查询能力。分布式查询架构主要由四部分组成，分别为：客户端、GTM、CN和DN。 客户端：负责发送读写请求，缓存数据和文件，接收返回结果。 GTM：负责提供全局事务id和快照。 CN：负责全局事务、SQL优化、计划分发和结果汇聚。 全局事务：从GTM获取全局事务id和快照。 SQL优化：生成最优的执行计划。 计划分发：将全部计划或部分计划分发给相应的DN。 结果汇聚：收集DN返回结果，汇总后返回客户端。 DN：负责计划执行、数据交互和返回结果。 计划执行：接收CN的执行计划，并执行。 数据交互：如果需要其它DN数据，从其它DN获取数据。 结果返回：将执行结果返回给CN。

服务后缀 服务说明 zos dns msgc crs apm lts faas gts 全局事务：该服务由天翼云全局事务服务提供，全局事务服务是一款专为实现分布式环境下高性能事务一致性而设计的服务工具。它可以与MySQL、PostgreSQL等数据源，以及Spring Cloud、Dubbo等RPC框架和消息队列等中间件产品配合混合使用，以支持用户各种分布式数据库事务、多库事务、消息事务和服务链路级事务的组合需要 prome 应用性能监控：Prometheus监控为云上托管Prometheus服务，可为您的容器集群提供多种开箱即用的预置监控大盘与监控规则，实现免搭建的高效运维场景。 ags Agent沙箱：Agent 沙箱提供安全、弹性、可扩展的云端沙箱运行环境。在使用Agent沙箱产品时，通过连接该终端节点服务，可实现在内网调用沙箱服务。

本页介绍天翼云TeleDB数据库系统视图pgxcpreparedxacts的内容。 视图的作用：收集分布式数据库系统中所有数据节点（Data Nodes）上的准备好的事务（prepared transactions）的全局ID（gid）。 名称 类型 定义 pgxcpreparedxact text 准备好事务的gid（全局事务ID）

本章节主要介绍功能特性 说明 分布式数据库具备水平拆分、平滑扩容、SQL强兼容性、读写分离、全局序列等功能。 主要功能介绍 功能名称 说明 水平拆分 在创建分布式数据库时，只需选择拆分键，DRDS就可以按照拆分键生成拆分规则，实现数据水平拆分。 扩容 DRDS既支持计算层（DRDS）扩容（增加节点数或提升节点规格），也支持存储层（MySQL）在线扩容，存储层扩容又分为平移扩容（总分片数不变）和翻倍扩容（分片数倍增）。计算层扩容对业务完全透明，存储层扩容对业务秒级影响。 分布式事务 DRDS当前支持单机、FREE、XA三种事务模型。 单机：不允许跨分片事务。 FREE：跨分片事务commit时部分失败无法回滚，导致数据不一致。 XA分布式事务：两阶段提交，跨分片事务commit时部分失败会自动回滚，保证事务内数据一致性。 数据导入导出 支持外部数据导入，帮助用户实现数据库平滑上云。支持数据按照逻辑库导出。 SQL兼容性 高度兼容MySQL协议和语法。 读写分离 DRDS的读写分离功能对应用透明，不需要修改应用任何代码，将只读实例添加到DRDS即可。提升数据库处理能力，提高访问效率，轻松应对高并发的实时交易场景。 全局序列 DRDS支持分布式全局唯一且有序递增的数字序列。满足业务在使用分布式数据库下对主键或者唯一键以及特定场景的需求。 Console运维管理界面 DRDS提供Console界面，可在线对DRDS实例、逻辑库等进行管理和维护。

基于XA的事务方案 XA的定义 XA是X/Open DTP定义的两阶段提交协议，是交易中间件与数据库之间的接口规范（即接口函数），交易中间件用它来通知数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等，提交或回滚事务必须产生一致的结果（全部提交或全部回滚）。XA接口函数由数据库厂商提供。通常情况下，交易中间件与数据库通过XA接口规范，使用两阶段提交来完成一个全局事务，XA规范的基础是两阶段提交协议。 原理 分布式XA事务利用物理数据库提供了对XA事务的支持，实现跨数据库事务的一致性。为保证事务的原子性（Atomicity）和一致性（Consistency），使用二阶段提交，将事务提交分成PREPARE和COMMIT两个阶段： PREPARE阶段中，数据节点准备好所有事务提交所需的资源（例如加锁、写日志等)；这个阶段保证了事务数据的高可用性：数据库挂了恢复后，也会恢复还没提交的PREPARE事务。 COMMIT阶段中，各个数据节点才真正提交事务。 当用户进行一个分布式XA事务时，DRDS作为事务管理器角色。DRDS会屏蔽XA事务实现的细节。对用户而言，跟普通事务是一样的流程。 XA事务流程 1. XA事务开启：执行UDAL XA START。这时DRDS会返回这个XA事务的XID。 2. XA事务执行：执行各种语句。这时DRDS跟普通事务一样的处理。 3. XA事务提交 : 执行COMMIT或ROLLBACK。 DRDS首先等待所有数据节点（MySQL服务器）PREPARE成功，之后再向各个数据节点发送COMMIT请求。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的内核架构。 分布式数据库方案架构如图所示。 Global Transaction Manager(简称 GTM)，是全局事务管理器，负责全局事务管理，包括管理分布式事务和管理全局对象。GTM 上不存储业务数据。 管理分布式事务‌：GTM负责协调和管理分布式环境中的事务，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性），从而保证数据的一致性和完整性。 管理全局对象‌：除了管理分布式事务本身，GTM还负责管理全局对象，如序列等，这些对象在分布式环境中需要跨多个节点进行协调和管理。 Coordinator（简称 CN）是协调节点，主要负责数据的分发和查询规划。协调节点需对外提供接口，确保高效处理和分发数据。协调节点是分布式系统中的一个组件，通过任务调度和数据分发来协调整个数据处理流程，提高处理速度和可靠性。它们还负责监控工作节点的状态和进度，确保数据的高效处理和分析。在大数据处理中，协调节点作为主节点，分配任务给工作节点，确保负载均衡和系统的容错能力。 任务调度‌：协调节点负责将任务分配给可用的工作节点，根据负载均衡策略和节点的可用性确定任务的分配方式。 数据分发‌：协调节点将输入数据分发给工作节点，实现数据并行处理，提高处理速度。 状态监控‌：协调节点监控工作节点的状态和进度，及时检测节点故障或任务失败，并采取相应的措施，如重新分配任务或启动备用节点。‌ Datanode（简称 DN）是数据节点，主要负责存储数据，执行协调节点分发的业务请求。‌它包含数据库的实际数据文件和索引文件，并接收来自应用程序或其他节点的数据读写请求，负责执行实际的数据存储和检索操作。数据节点以分布式方式组织，每个节点存储部分数据，通过分片(Sharding)技术来实现数据的水平扩展和负载均衡。这样的设计使得分布式数据库系统能够支持大规模的数据存储和高可用性，同时确保数据的均匀分布，避免单个节点成为瓶颈，从而提高系统的整体性能和可靠性。 说明 各个数据节点可以部署在不同的物理机上，也支持同物理机部署多个数据节点，注意互为主备数据节点不建议部署在同物理主机上。数据节点存储空间彼此之间独立、隔离，是标准的无共享存储拓扑结构。并且数据节点之间可以相互通信，互相交换数据。‌ TeleDB管控资源全生命周期管理。 说明 在接口上，TeleDB 支持 JDBC、ODBC、shell、C、Python、PHP、.NET 等大多数语言的 API。

云服务名称 区域 支持IAM 支持企业项目 支持IAM 支持企业项目 系统策略 分布式关系型数据库 全局 是 是 是 是 有 关系数据库SQL Server版 全局 是 是 是 是 有 关系数据库MySQL版 全局 是 是 是 是 有 关系数据库PostgreSQL版 全局 是 是 是 是 有 文档数据库服务 全局 是 是 是 是 有 数据传输服务DTS 全局 是 是 是 是 有 分布式缓存服务Redis版 全局 是 是 是 是 有

本页介绍天翼云TeleDB数据库的基于时间点恢复能力。 TeleDB支持基于时间点的恢复能力。当实例故障或数据丢失等，系统可以从备份节点中恢复数据到指定时间点。备份数据库需满足如下恢复条件： 1. base backup：基础备份数据。 2. wal files：基础备份数据开始的连续完整的WAL日志。 3. GTS：一个全局统一的时间点/事务ID。 说明 GTS是由GTM生成的全局事务ID，在各节点备份时都会带有GTS信息，在恢复时，只需要配置需要恢复的GTS时间点，即可完成TeleDB分布式数据库的恢复。

您可以在控制台上查看实例计算节点和存储节点的监控信息,例如CPU使用率、内存使用率、前端连接总数、TPS、慢SQL数、错误SQL数、广播SQL数等信息,以便您快速了解当前实例健康状态和运行状态。 监控说明 支持展示实例节点的多个维度监控数据，主要分类如下： 计算节点 模块 说明 分组 主要包含如下内容，具体以控制台显示为准： 资源监控：CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、磁盘容量等。 网络流量：网络流入流量、网络流出流量等。 连接监控：前端连接数、后端连接数等。 SQL类监控：TPS、跨事物数、慢SQL数、错误SQL数、广播SQL数、广播SQL占用的后端连接数、分布式锁检测（单个DBProxy内部存在锁等待的分布式事务数量）、获取序列的平均耗时、全局索引查询平均耗时、全局索引命中率等。 垃圾回收：FULL GC次数（历史完全垃圾回收次数）。 节点 主要包含如下内容，具体以控制台显示为准： 资源监控：CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、磁盘容量等。 网络流量：网络流入流量、网络流出流量等。 连接监控：前端连接数、后端连接数等。 SQL类监控：TPS、跨事物数、慢SQL数、错误SQL数、广播SQL数、广播SQL占用的后端连接数、分布式锁检测（单个DBProxy内部存在锁等待的分布式事务数量）、获取序列的平均耗时、全局索引查询平均耗时、全局索引命中率等。 垃圾回收：FULL GC次数（历史完全垃圾回收次数）。 全局序列 主要包含序列名称、使用率和监控时间。 存储节点 资源监控：CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、磁盘容量等。 读写次数：读次数和写次数。 网络流量：网络流入流量、网络流出流量等。 高可用：高可用切换次数、备库延迟。 连接监控：活跃连接数、空闲连接数和总连接数。 SQL类监控：TPS、QPS、存储节点的长事务个数和行锁个数。

开源对比 相较于开源自建RocketMQ，分布式消息服务RocketMQ在自动化部署、运维监控、增强能力、延迟消息/定时消息、ACL访问控制等方面更具优势。更多信息请参见开源对比。 支持的消息类型 分布式消息服务RocketMQ支持的消息类型包括普通消息、顺序消息、事务消息与延时消息。 普通消息：RocketMQ中无特性的消息，普通消息主要包含同步消息和异步消息两种。 顺序消息：指消费消息的顺序要同发送消息的顺序一致，在RocketMQ中，主要有两种有序消息：全局有序消息和局部有序消息（又叫普通有序消息、分区有序消息）。 事务消息：提供类似X/Open XA的分布式事务功能来确保业务发送方和MQ消息的最终一致性，其本质是通过半消息(prepare消息和commit消息)的方式把分布式事务放在MQ端来处理。 延时消息：生产者将消息发送到消息队列RocketMQ服务端，设计消费时延，在预设的时间后才可以被消费者消费。 更多信息请参见功能特性。 功能特性 分布式消息服务RocketMQ的功能特性主要体现在以下几个方面： 访问接口 支持通过API调用，创建队列、查询消息监控指标、查询消息内容等。 队列能力 支持多种消息类型，包括普通队列（高并发场景）、FIFO有序队列（顺序消息场景）、严格有序队列。 消息能力 支持消息过滤、消息复用、消息重试、消息回溯、消息数据主动删除以及消息广播等能力。 安全防护 提供云审计进行租户管理操作的记录。 运维监控 提供主题、订阅组、生产者、消费者、队列的管理；同时支持集群、主题、队列多维度指标监控。 更多信息请参见功能特性。

本页介绍了分布式融合数据库HTAP的应用场景，方便您的使用。 海量数据高并发OLTP系统 场景说明 海量数据高并发的核心数据系统，由于超过了单机容量及处理能力极限，传统采用数据库中间件加分库分表方案，牺牲了全局事务，唯一索引等关系型数据库重要功能。而分布式融合数据库 HTAP 既有水平弹性扩展的特性，能应对数据量和吞吐量的快速增长，也提供了高度兼容 MySQL 的协议接口和全局事务、唯一索引等关系型数据库的功能，相当于一个无限扩展的 MySQL 集群，是支撑海量数据高并发 OLTP 业务的理想数据库。 用户痛点 有较大的业务侵入性。 牺牲了全局事务，唯一索引等关系型数据库重要功能。 数据库规模大时扩容成本较高。 产品优势 支持海量数据存储与高并发访问。 高度兼容 MySQL。 水平弹性扩展。 金融级高可用。 数据强一致。 高性能实时 HTAP系统 场景说明 分布式融合数据库 HTAP 是一个有着优秀扩展性的一站式 HTAP 数据库，它具有高性能、可扩展的实时写入能力，同时拥有强大的分布式查询引擎，在保证数据一致性和读写实时性的基础上，分布式融合数据库 HTAP 可提供优秀的复杂查询性能，可用于各种实时分析场景。无需进行 ETL 和数据搬运，在分布式融合数据库 HTAP 平台上统一无延迟处理多种 Workload，让数据分析、推荐系统、报表等多种大数据 OLAP 场景和 OLTP 平台无缝结合，减轻数据运维的负担。

专业术语 解释 实例 一个包含了计算节点、行存节点、管理节点等多种类型节点的分布式融合数据库HTAP服务，其容量及性能由计算节点、行存节点、列存节点的节点规格和数量决定。 计算节点 负责接收并处理 SQL 相关的逻辑。推荐2个或以上计算节点以实现高可用。 行存节点 支持事务的分布式行式 KeyValue 存储引擎。至少3个节点。 管理节点 整个实例的管理模块，负责存储元信息，对行存、列存集群进行调度和负载均衡，并分配全局唯一且递增的事务 ID。固定3个节点。 列存节点 列式存储引擎，可为分析型的场景提供加速。如果无分析需求，节点数量可为0。 监控节点 用于采集、处理实例的各种监控信息。 节点规格 分配给分布式融合数据库HTAP的各个节点的计算及存储资源，比如 8核32G，超高IO 1000GB存储。

本章节介绍DRDS最佳实践相关内容，从而帮助用户更好地使用DRDS。 章节名称 简介 分片数目的选择 介绍DRDS如何更合理地选择分片数目。 分片策略 介绍DRDS如何更合理地进行分片。 单片表和全局表 介绍了DRDS单片表和全局表的创建和使用。 读写分离 介绍了DRDS读写分离的配置与使用。 DRDS事务模型 介绍了DRDS提供针对分布式节点的场景下的分布式事务解决方案。 通过JDBC连接池连接DRDS 介绍了如何通过JDBC连接池与DRDS对接，实现数据操作。 数据迁移方案 介绍了通过数据同步工具进行DRDS数据迁移的详细操作步骤。 SQL使用规范 介绍了SQL使用规范的通用八个原则供用户参考。

名称 描述 说明 CMS 集群管理模块（Cluster Manager）。管理和监控分布式系统中各个功能单元和物理资源的运行情况，确保整个系统的稳定运行。 CMS为该模块中的CM Server。 CM由CM Agent、OM Monitor和CM Server组成。 CM Agent：负责监控所在主机上主备GTM、CN、主备DN的运行状态并将状态上报给CM Server。同时负责执行CM Server下发的仲裁指令。集群的每台主机上均有CM Agent进程。 OM Monitor：看护CM Agent的定时任务，其唯一的任务是在CM Agent停止的情况下将CM Agent重启。如果CM Agent重启不了，则整个主机不可用，需要人工干预。 CM Agent重启的情况很少发生，如果出现可能是因为系统资源不够用导致无法启动新进程。 CM Server：根据CM Agent上报的实例状态判定当前状态是否正常，是否需要修复，并下发指令给CM Agent执行。 DWS提供了CM Server的主备实例方案，以保证集群管理系统本身的高可用性。正常情况下，CM Agent连接主CM Server，在主CM Server发生故障的情况下，备CM Server会主动升为主CM Server，避免出现CM Server单点故障。 GTM 全局事务管理器（Global Transaction Manager），负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳等全局唯一的信息。 整个集群只有一组GTM：主、备GTM各一个。 CN 协调节点（Coordinator）。负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。 集群中，CN有多个并且CN的角色是对等的（执行DML语句时连接到任何一个CN都可以得到一致的结果）。只需要在CN和应用程序之间增加一个负载均衡器，使得CN对应用是透明的。CN故障时，由负载均衡自动路由连接到另外一个CN。 当前分布式事务框架下无法避免CN之间的互连，为了减少GTM上线程过多导致负载过大，建议CN配置数目≤10个。 CCN 中心协调节点（Central Coordinator）。 DWS通过CCN（Central Coordinator）负责集群内的资源全局负载控制，以实现自适应的动态负载管理。CM在第一次集群启动时，通过集群部署形式，选择编号最小的CN作为CCN。若CCN故障之后，由CM选择新的CCN进行替换。 DN 数据节点（Datanode）。负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及向CN返回执行结果。 在集群中，DN有多个。每个DN存储了一部分数据。如果DN无高可用方案，则故障时会导致该实例上的数据无法访问。

名称 类型 描述 usename name 登录该后端的用户名。 clientaddr inet 连接到该后端的客户端的IP地址。 如果此字段是null，则表示通过服务器机器上UNIX套接字连接客户端或者这是内部进程，如autovacuum。 applicationname text 连接到该后端的应用名。 state text 后端当前总体状态。可能值是： l active：后台正在执行查询。 l idle：后台正在等待新的客户端命令。 l idle in transaction：后端在事务中，但事务中没有语句在执行。 l idle in transaction (aborted)：后端在事务中，但事务中有语句执行失败。 l fastpath function call：后端正在执行一个fastpath函数。 l disabled：如果后端禁用trackactivities，则报告此状态。 说明 普通用户只能查看到自己帐户所对应的会话状态。即其他帐户的state信息为空。 waiting boolean 如果后端当前正等待锁则为true。 enqueue text 语句当前排队状态。可能值是： l waiting in queue：表示语句在排队中。 l waiting in global queue：表示语句在全局排队中。 l waiting in respool queue：表示语句在资源池排队中。 l waiting in ccn queue：表示作业在CCN排队中。 l 空：表示语句正在运行。 pid bigint 后端线程ID。

本文介绍DRDS怎么进行分片。 DRDS通过数据分片的方式，将业务数据拆分到多个MySQL实例上进行分片存储。 逻辑库 用户创建逻辑库时，可以自行选择哪些MySQL存储该库及每个MySQL上存储几个分片。 逻辑表 DRDS支持全局表、分片表、单片表、库内分表、库内分桶等表类型，DRDS支持简单Hash、字符串哈希、范围哈希、枚举哈希等多种分片算法。用户创建逻辑表时，根据实际情况需求进行创建，创建时需要指定表类型、哪个字段作为分片键、分片算法。 全局表，表存储在所有MySQL上，每个MySQL都包含该表的全量数据。 分片表，表按分片的方式存储在MySQL上，每个MySQL存储该表的一部分数据。 单片表，表只存储在其中一个MySQL的一个分片上。 库内分表，表经过分片后，仍然很大，则可以对表再次进行拆分，选定另一个字段作为库内分表的分片键进行拆分存储。库内分表也属于分片表。 库内分桶，表经过分片后，仍然很大，对表进行再次拆分，不过拆分方式是按分桶的方式进行拆分，区别于库内分表需要选定另一个字段作为分片键，库内分桶不需要指定另一个字段，只要指定分桶数量。 分片建议 用户在进行数据分片之前，建议考虑事务、分布式JOIN等场景，尽量将事务边界范围缩小到单个MySQL分片上，尽量避免分布式JOIN、跨库JOIN。 建议同一个业务中心的表，按照同一个维度进行数据拆分，比如用户中心，都按照用户ID进行分片，这样使用的时候可以最大程度减少分布式事务、分布式JOIN的情况，降低系统负载。 全局表适合存储配置类数据（比如菜单、区域）类型的表，数据量不大，表变更极少。 分片表适合于超大表，建议千万级以上大表才使用分片表。 数据量小（少于千万级）的表，建议使用单片表即可。 使用DRDS时，建议所有SQL语句的查询条件都能携带分片键，这样可以达到最高的执行效率，避免SQL广播。

版本 说明 3.1.2.0 新功能 连接池增强异常处理，增加DN节点的failfast特性（默认关闭）。 强化分片变更数据校验性能。 优化内存设置。 支持ANALYZE TABLE语句。 全局二级索引重建（白名单特性）。 3.1.1 新功能 支持全局二级索引（白名单特性）。 支持SSL加密连接。 3.1.0 新功能 新增Show Processlist和Kill Sessionid支持增加过滤条件。 新增支持MySQL 8.0 Online DDL相关关键字。 修复问题 修复执行使用DATESUB函数进行update语句后出现毫秒值丢失。 优化部分复杂查询下的字段别名显示。 修复Rename操作混在其他ddl语句后面操作成功后，新表无法使用。 修复Sequence并发插入报错问题。 3.0.9 新功能 支持对Sequence自增进度查询能力。 支持单条大小超过16M的记录查询。 支持MariaDB Connector/J驱动。 优化读写分离中的事务拆分功能，事务中连接未发生事务更新时可根据读写分离权重决定路由到主实例或只读实例。 3.0.8 新增功能 新增支持ROW表达式的路由计算。 新增支持表级回收站能力。 新增支持METADATA备份恢复能力。 修复问题 优化DDM MetaDb链接池。 优化DDM进程监控机制。 优化Show Processlist显示。 优化Reload获取元数据的流程。 优化增量回放如果遇到XA ROLLBACK时报错流程。 3.0.6 新增功能 支持分片变更内核讲METADATA链接统一使用链接池。 修复问题 修复对执行中的DDL命令做Ctrl+C操作, 无法记录结束状态问题。 优化客户端大数据查询下，进程Kill场景下CPU使用率高。 3.0.4 修复问题 修复部分异常场景下的读写分离报错问题。 优化groupconcat函数在数据量下的执行。

本页介绍天翼云TeleDB数据库监控概览。 操作场景 监控概览支持提供全面的实例监控功能，保证用户实时了解实例的运行状态。默认只保留一个月的监控数据。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航树单击实例监控 ，选择监控概览 页签。 2. 监控概览页面展示了整个集群的全局信息，包括全局事务管理器、协调节点和数据节点的基本信息，具体如下： 节点运行状态：包括三种状态，运行中/停止/异常 节点基本信息：节点名，主机ip，主备信息等 节点请求量：GTM节点不接受请求，不展示 节点连接数：GTM节点不接受业务连接，不展示 节点CPU占用率 节点内存占用大小

为什么事务调试总是失败？ 在使用调试功能前，要先确认如下两点： 确保资源组为运行状态。 确保资源组的调试节点和被压测的应用之间网络互通。 登录弹性云主机控制台。 在弹性云主机中分别找到调试机和执行机的节点并登录。 curl对应应用的URL查看网络是否连通。满足以上两点后，对事务进行调试，单击“结果”页签查看返回内容是否正确。 若调试功能返回内容报错，这就是使用调试功能的主要目的，需要去检查自己传入参数是否正确，检查报文配置的内容是否正确。 HTTP报文请求中，哪些头域是必填的？ 性能测试服务没有必填头域，只负责透传您定义的头域，在HTTP的行为上来看哪些头域必须携带取决于被测服务器是否会校验或者使用到这些头域。请根据压测服务器需要校验或者使用的头域来添加相关头域及内容。 压测任务执行机CPU占用率一直较高的原因？ 性能测试服务比较特殊，对处理时延要求很高，可能您发送的报文服务器响应时间很短，因此需要不断轮询以减小时延偏差，所以压测任务在运行时会出现高CPU占用。由于用于压测资源组的节点是独占的，所以不会对您的应用产生影响，也不会影响性能测试服务本身的性能。 全局变量和响应提取变量的区别 全局变量可在整个测试工程中使用，当前支持枚举类型、整数类型、文本类型和文件类型。响应提取的变量为局部变量，只支持在当前事务中或者本用例中，该请求后续的请求可使用，不支持跨事务或者跨用例使用。

本文带您了解分布式消息服务RocketMQ的功能特性。 消息生产 消息压缩：将较大的消息进行压缩后发送到服务端，有效利用带宽。 延迟消息：设计消费时延，消息发送到服务端后，过了预设时间才可以被消费。 事务消息：根据预设的事务，事务消息可保证分布式系统之间的数据最终一致。 消息消费 有序消费：支持普通有序消息和严格有序消息两种方式。 集群消费：一个主题可被一个或多个消费者组消费，消费者组中消费者实例可平均分摊消费信息。 消费位置设置：支持设置消费组首次启动消费的位置，包括队列头、队列尾及由客户端指定。 消息回溯：支持按时间回溯消费进度，将订阅组在某主题上的消费进度重置到过去或者未来。 完善的运维能力 应用用户管理：集群租户隔离，应用接入集群权限管理。 主题管理：支持对实例下的主题进行管理，执行创建删除等操作。 订阅组管理：支持对实例下的订阅组进行管理。 生产者和消费者管理：用户可查看当前实例下的生产者和消费者信息，并实时更新。 消息查询：按消息ID、消息逻辑偏移量、消息key。 完善的运维功能，节点状态检测、启停；实例状态检测、启停；SLA监控等。 顺序消息 顺序消息是指消费消息的顺序要同发送消息的顺序一致，在RocketMQ中，主要有两种有序消息：全局有序消息和局部有序消息（又称普通有序消息、分区有序消息）。 普通有序消息：在正常情况下可以保证完全的顺序消息，但是一旦发生通信异常造成Broker重启，队列总数发生变化，哈希取模后定位的队列会变化，因此会产生短暂的消息顺序不一致。如果业务能容忍在集群异常情况（如某个Broker宕机或者重启）下消息短暂的乱序，使用普通顺序方式比较合适。 严格有序消息：无论正常异常情况都能保证顺序，但是牺牲了分布式Failover特性，即Broker集群中只要有一台机器不可用，则整个集群都不可用（或者影响hash 值对应队列的使用），服务可用性大大降低。如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自动切换为主避免，不过仍然会存在几分钟的服务不可用。

本页介绍天翼云TeleDB数据库监控概览。 操作场景 监控概览支持提供全面的实例监控功能，保证用户实时了解实例的运行状态。默认只保留一个月的监控数据。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航树单击实例监控 ，选择监控概览页签。 2. 监控概览页面展示了整个集群的全局信息，包括全局事务管理器、协调节点和数据节点的基本信息，具体如下： 节点运行状态：包括三种状态，运行中/停止/异常 节点基本信息：节点名，主机ip，主备信息等 节点请求量：GTM节点不接受请求，不展示 节点连接数：GTM节点不接受业务连接，不展示 节点CPU占用率 节点内存占用大小

本页介绍天翼云TeleDB数据库监控概览。 操作场景 监控概览支持提供全面的实例监控功能，保证用户实时了解实例的运行状态。默认只保留一个月的监控数据。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航树单击实例监控 ，选择监控概览 页签。 2. 监控概览页面展示了整个集群的全局信息，包括全局事务管理器、协调节点和数据节点的基本信息，具体如下： 节点运行状态：包括三种状态，运行中/停止/异常 节点基本信息：节点名，主机ip，主备信息等 节点请求量：GTM节点不接受请求，不展示 节点连接数：GTM节点不接受业务连接，不展示 节点CPU占用率：节点CPU占用多少。 节点内存占用大小：节点内存占用大小。

本页介绍天翼云TeleDB数据库监控概览。 操作场景 监控概览支持提供全面的实例监控功能，保证用户实时了解实例的运行状态。默认只保留一个月的监控数据。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航树单击实例监控 ，选择监控概览页签。 2. 监控概览页面展示了整个集群的全局信息，包括全局事务管理器、协调节点和数据节点的基本信息，具体如下： 节点运行状态：包括三种状态，运行中/停止/异常。 节点基本信息：节点名，主机ip，主备信息等。 节点请求量：GTM节点不接受请求，不展示。 节点连接数：GTM节点不接受业务连接，不展示。 节点CPU占用率。 节点内存占用大小。

SELECT 的限制 不支持 SELECT ... INTO @变量 语法。 不支持 SELECT ... GROUP BY ... WITH ROLLUP 语法。 SELECT .. GROUP BY expr 的返回结果与 MySQL 5.7 不一致，MySQL 5.7 的结果等价于 GROUP BY expr ORDER BY expr。 视图 视图不可更新，不支持UPDATE、INSERT、DELETE 等写入操作。 临时表 分布式融合数据库HTAP的临时表分为本地临时表和全局临时表： 本地临时表的表定义和表内数据只对当前会话可见，适用于暂存会话内的中间数据。 全局临时表的表定义对整个集群可见，表内数据只对当前事务可见，适用于暂存事务内的中间数据。 本地临时表的语义与MySQL 临时表类似，但有以下方面不兼容： 本地临时表不支持 ALTER TABLE。 本地临时表忽略 ENGINE 表选项，始终在内存中暂存临时表数据，并且有内存限制。 当声明存储引擎为 MEMORY 时，本地临时表没有 MEMORY 存储引擎的限制。 当声明存储引擎为 INNODB 或 MYISAM 时，本地临时表忽略 InnoDB 临时表特有的系统变量。 MySQL 不允许在同一条 SQL 中多次引用同一张临时表，而本地临时表没有该限制。 MySQL 中用于显示临时表的 informationschema.INNODBTEMPTABLEINFO 表在分布式融合数据库HTAP中不存在。 不支持MySQL内部临时表及相关系统变量。 存储引擎 仅在语法上兼容创建表时指定存储引擎，实际上会将元信息统一描述为 InnoDB 存储引擎。

本页介绍天翼云TeleDB数据库监控概览。 操作场景 监控概览支持提供全面的实例监控功能，保证用户实时了解实例的运行状态。默认只保留一个月的监控数据。 操作步骤 1. 切换至TeleDB控制台，在左侧导航树单击实例监控 ，选择监控概览页签。 2. 监控概览页面展示了整个集群的全局信息，包括全局事务管理器、协调节点和数据节点的基本信息，具体如下： 节点运行状态：包括三种状态，运行中/停止/异常。 节点基本信息：节点名，主机ip，主备信息等。 节点请求量：GTM节点不接受请求，不展示。 节点连接数：GTM节点不接受业务连接，不展示。 节点CPU占用率：节点CPU占用率。 节点内存占用大小：节点内存占用大小。

阶段 核心作用 可诊断的典型问题 SQL Parse SQL语法解析 如果语法解析阶段耗时过长，检查执行节点CPU资源情况，是否为服务器资源紧张 PreCheck 执行前检查，包括事务条件校验、HINT解析语句重分布处理、用户管理语句拦截 如果该阶段后无后续阶段，则展示的语句可能为用户管理语句 Index Proess 全局索引语句拦截 展示的语句为全局索引处理语句 Execute Sequence 序列语句拦截 展示的语句为序列处理语句 Encrypt Column 加密改写所序列并重分布 如果消耗时间过长，检查加密数据和服务器加密计算资源 Route 路由计算 路由计算消耗理论较少，且存在缓存 PreExecute 执行前处理，包括权限检查，其他校验 执行前检查理论值较小 OLAP Execute AP语句执行拦截 语句被AP执行路径拦截 Wait Lock 内部锁等待 等待锁时间，集群可能正在进行补偿事务 Get Connection 从分片节点获取连接 从数据节点获取物理连接时间，如果时间异常，可检查连接池状态和后端数据节点最大连接数状态 Execute SQL 分片节点执行语句 可对比不同分片执行语句时间，判断后端节点执行或者网络是否有异常 Fetch Data 从分片节点接收数据 可对比不同节点返回或影响的数据行数，判断数据是否倾斜，可对比返回数据耗时，判断网络是否波动 Merge 跨分片结果集聚合 Merge阶段会占用较多内存，需进行限制或监控内存使用情况 Write To Client 最终结果集返回客户端 写入网络缓存 OverAll 语句总体执行时间 对比总耗时和各阶段耗时，判断是否存在未监控的阶段消耗了大量时间

原理解释 一个操作能够并行执行是有条件的，需要逻辑上能够并行，比如做汇总（SUM），我们可以各个节点（DN）并行汇总后，最后的汇总一定是不能并行，要在某一个节点（CN）上执行，由于大部分的汇总工作已经在DN节点完成，CN端的工作是比较轻量的。 某些场景必须要集中执行，比如事务号，必须要保证全局唯一，这个任务在我们系统里是通过GTM来实现的，因此，GTM也是全局唯一的组件（主备）。所有需要全局唯一的任务DWS 都是通过GTM来完成，只是在设计上尽量避免阻塞在GTM上，因此GTM并没有太多瓶颈，而且有些场景下还可以GTMFree和GTMLite。 从传统单机数据库的应用开发模式到并行数据库，为确保获得更好的性能，可能需要对业务进行少量改动，尤其是传统Oracle的存储过程互相嵌套的开发模式，如果要保证高性能，需要进行业务修改及对应的适配。 解决方案 如遇到此类问题，请参考《数据仓库服务数据库开发指南》中的“优化查询性能”章节。 或者，请联系技术人员进行业务适配的修改调优。 业务读写阻塞，如何查看某个时间段的sql执行记录？ 当您的数据库集群出现读写阻塞时，可通过TopSQL功能查看某个时间段所执行的sql语句，支持查看当前CN或者所有CN的sql语句。 TopSQL功能包括查看实时sql语句和历史sql语句： 实时sql语句查询请参见：《数据仓库服务开发指南》的“实时TopSQL”章节。 历史sql语句查询请参见：《数据仓库服务开发指南》的“历史TopSQL”章节。 DWS中“算子下盘”是什么含义？ 用户业务查询执行过程中，当集群内存不足时，数据库可能会选择将临时结果暂存到磁盘。当临时结果的磁盘存储量超过一定值后，用户会收到告警“查询语句触发下盘量超阈值”，那这个告警中的“下盘量”或者经常数据库中经常出现的“算子下盘”如何理解呢？

本节主要介绍使用限制 网络访问使用限制 在使用分布式关系型数据库（简称DRDS）过程中，对于网络访问存在一些使用限制。 用户申请的数据节点、部署应用程序的ECS、DRDS实例必须属于同一个VPC。 当用户需要在自己电脑访问DRDS服务时，需要为DRDS开通EIP服务，然后通过EIP访问DRDS。 MySQL实例使用限制 在使用DRDS过程中，对于MySQL实例存在一些使用限制。 目前支持5.7及8.0系列版本的MySQL实例。 DRDS暂不支持MySQL实例配置SSL连接。 禁止MySQL实例开启区分大小写。 对已经被DRDS关联的MySQL实例进行修改配置等操作时，可能导致使用异常。修改后需要在DRDS的DN管理页面，单击“同步DN信息”，将修改的配置进行同步，保证功能可用性。 不支持的特性和使用限制 不支持的特性 不支持存储过程； 不支持触发器； 不支持视图； 不支持事件； 不支持自定义函数； 不支持外键约束、外键关联； 不支持全文索引和空间函数； 不支持临时表； 不支持 BEGIN…END、LOOP…END LOOP、REPEAT…UNTIL…END REPEAT、WHILE…DO…END WHILE 等复合语句； 不支持类似 IF ，WHILE 等流程控制类语句； 不支持RESET、FLUSH语句； 不支持BINLOG语句； 不支持HANDLER语句； 不支持INSTALL/UNINSTALL PLUGIN语句； 不支持非 ascii/latin1/binary/utf8/utf8mb4 的字符集； 不支持SYS schema； 不支持MySQL追踪优化器； 不支持XProtocol； 不支持CHECKSUM TABLE 语法； 不支持表维护语句，包括ANALYZE/CHECK/CHECKSUM/OPTIMIZE/REPAIR TABLE； 不支持session变量赋值与查询，如set @rowid0;select @rowid:@rowid+1,id from user； 不支持SQL语句中包含单行注释 ' ' 或者多行（块）注释 ' /.../'； 不完整支持系统变量查询，系统变量查询语句返回值为RDS实例相关变量值，而非DRDS引擎内相关变量值。例如select @@autocommit返回的值，并不代表DRDS当前事务状态； 不支持SET Syntax修改全局变量； 不支持PARTITION 语法，建议不要使用partition表； 不支持LOAD XML语句； 不支持的运算符 不支持“:”赋值运算符； 不支持“>”运算符； 不支持“>>”运算符； 暂不支持“ ”运算符； 暂不支持“IS UNKNOWN”表达式； 不支持的函数 DRDS计算层暂不支持如下函数，如果无法确认函数是否能下推到RDS，请不要使用该函数。 不支持XML函数； 不支持ANYVALUE()函数； 不支持ROWCOUNT()函数； 不支持COMPRESS()函数； 不支持SHA()函数； 不支持SHA1()函数； 不支持MD5()函数； 不支持AESENCRYPT()函数； 不支持AESDECRYPT()函数； 不支持JSONOBJECTAGG()聚合函数； 不支持JSONARRAYAGG()聚合函数； 不支持STD()聚合函数； 不支持STDDEV()聚合函数； 不支持STDDEVPOP()聚合函数； 不支持STDDEVSAMP()聚合函数； 不支持VARPOP()聚合函数； 不支持VARSAMP()聚合函数； 不支持VARIANCE()聚合函数； SQL语法使用限制 SELECT 不支持DISTINCTROW; 不支持[HIGHPRIORITY]、[STRAIGHTJOIN]、 [SQLSMALLRESULT]、 [SQLBIGRESULT] 、[SQLBUFFERRESULT] 、[SQLNOCACHE] [SQLCALCFOUNDROWS]等选项放在DRDS实例下面。 不支持SELECT ... GROUP BY ... WITH ROLLUP语句； 不支持SELECT ... ORDER BY ... WITH ROLLUP语句； 不支持WITH语句； 不支持窗口函数； SELECT FOR UPDATE仅支持简单查询，不支持join、group by、order by、limit等语句。用于修饰FOR UPDATE的[NOWAIT SKIP LOCKED]选项对于DRDS无效； 对于UNION中的每个SELECT, DRDS暂不支持使用多个同名的列。如下SQL的SELECT中存在重复的列名。 SELECT id, id, name FROM t1 UNION SELECT pk, pk, name FROM t2； 排序与Limit LIMIT/OFFSET参数支持范围为02147483647； 聚合 不支持group by语句后添加asc/desc函数来实现排序语义； 说明 DRDS自动忽略group by后的asc/desc关键字。MySQL 8.0.13以下版本支持group by后添加asc/desc函数来实现排序语义，8.0.13及以上版本已废弃该用法，使用时会报语法错误。推荐使用order by语句来保证排序语义。 子查询 不支持孙子和爷爷存在关联关系的子查询； 不支持HAVING子句中的子查询，JOIN ON 条件中的子查询； Derived Tables 必须拥有一个别名； Derived Tables 不可以成为 Correlated Subqueries，即不能包含子查询外部表的引用； LOAD DATA语法限制 ESCAPED BY只支持''； 不支持PARTITION (partitionname [, partitionname] ...)； 不支持LINES STARTING BY 'string'； INSERT 和 REPLACE 不支持INSERT DELAYED...； 不支持不包含拆分字段的INSERT； 暂不支持PARTITION语法，建议不要使用partition表； INSERT操作不支持“datetime”字段取值1582年及之前年份； INSERT不支持ON DUPLICATE KEY UPDATE 关联子查询列； INSERT INTO t1(a, b) SELECT FROM(SELECT c, d FROM t2 UNION SELECT e, f FROM t3) AS dt ON DUPLICATE KEY UPDATE b b + c; 示例ON DUPLICATE KEY UPDATE语句中引用了子查询列c。 INSERT和REPLACE不支持拆分键值为DEFAULT关键字； UPDATE和DELETE 不支持更新拆分键值为DEFAULT的关键字； 不支持在一个语句中对同一字段重复更新； 不支持关联更新拆分键； UPDATE tbl1 a,tbl2 b set a.nameb.name where a.idb.id; 示例中“name”为tbl1的拆分键。 不支持通过INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE更新拆分键； 不支持自关联更新； UPDATE tbl1 a,tbl1 b set a.tinyblobcolconcat(b.tinyblobcol,'aaabbb'); 不支持不带关联条件的关联更新； UPDATE tbl3,tbl4 SET tbl3.varcharcol'dsgfdg'; 关联更新不支持在目标列的赋值语句或表达式中引用其它目标列； UPDATE tbl1 a,tbl2 b SET a.nameconcat(b.name,'aaaa'),b.nameconcat(a.name,'bbbb') ON a.idb.id； 对拆分字段的更新，将转换成delete+insert两个阶段操作，操作中间不保证其它涉及到这张表中的拆分字段值的查询语句的一致性； DDL 库名不可修改，拆分字段的名称和类型都不可以变更； 不支持通过SQL直接创建、删除逻辑库； 不支持FULLTEXT索引； 不支持 CREATE TABLE tblName AS SELECT stmt 语法； 不支持 CREATE TABLE tblName LIKE stmt 语法； 不支持单条语句中DROP多张表； DDL语句不支持多语句； 广播表、拆分表不支持创建外键； 不支持创建以“drds”为前缀的表； 不支持创建TEMPOPARY类型的拆分表、广播表； create table中的unique key只能保证物理表内唯一，无法保证全局唯一； 索引 不支持全局二级索引； 不支持全局唯一索引, unique keyprimary key无法保证全局唯一； 表回收站 不支持hint； 不支持按逻辑库清除回收表； 不支持按逻辑表清除回收表； 表恢复后不保证全局唯一序列无缝衔接递增，只确保递增； 数据不支持分片变更； 不支持无限期保留副本； 不支持恢复到任意表名； 不支持不限量副本数； 事务 不Savepoints； 不支持XA语法（DRDS内部已经通过XA实现了分布式事务，不需要用户层再处理这个语义）； 不支持自定义事务隔离级别，目前DRDS只支持READ COMMITTED隔离级别。考虑到兼容性因素，对于设置数据库隔离级别的语句（如SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ），DRDS不会报错，但会忽略对事务隔离级别的修改； 不支持设置事务为只读（START TRANSACTION READ ONLY），考虑到兼容性因素，DRDS会将只读事务的开启自动转换为开启读写事务； 权限 不支持列级权限； 不支持子程序层级权限； 数据库管理语句 不支持SHOW TRIGGERS语法； 不支持SHOW PROFILES、SHOW ERRORS、show warnings等多数运维SHOW语句； 下列的SHOW指令会随机发到某个物理分片，每个物理分片如果在不同的RDS for MySQL实例上，查得的变量或者表信息可能不同： SHOW TABLE STATUS； SHOW VARIABLES Syntax； SHOW WARNINGS Syntax 不支持 LIMIT/COUNT 的组合； SHOW ERRORS Syntax 不支持 LIMIT/COUNT 的组合； INFORMATIONSCHEMA 仅支持SCHEMATA、TABLES、COLUMNS、STATISTICS、PARTITIONS的简单查询（没有子查询、JOIN、聚合函数、ORDER BY、 LIMIT);