方式比较项 镜像部署 手动部署 部署时长 3分钟 5分钟 1天 2天 部署过程 镜像里面已经包含了应用依赖的操作系统，运行环境以及预装的组件，因此使用镜像创建实例能够实现客户业务系统的快速部署。 选择合适的操作系统、数据库、应用软件、插件等，并需要安装和调试。 安全性 除私有镜像和共享镜像需要用户自行判断，其他公共镜像、安全产品镜像、应用镜像都经过天翼云测试和审核。 依赖开发部署人员的水平。 适用情况 公共镜像：正版操作系统，包含天翼云提供的初始化组件。 私有镜像：快速创建跟已有云主机相同软件环境，或进行环境备份。 共享镜像：快速创建跟其他用户已有云主机相同软件环境。 安全产品镜像：快速创建带有安全组件的云主机。 应用镜像：快速创建预装应用与工具的云主机。 完全自行配置，无基础设置。

本文帮助您了解对等连接的基本概念。 虚拟私有云（VPC） 虚拟私有云为弹性云主机、物理机、云容器、云数据库等云上资源构建隔离、私密的虚拟网络环境。 路由表 路由表是指虚拟私有云上管理路由条目的列表。 系统路由表：创建VPC后，系统会默认创建一张系统路由表来控制VPC的路由，VPC内所有子网默认使用系统路由表。系统路由表不能创建也不能删除，但可以在系统路由表中创建自定义路由条目。 自定义路由表：支持创建VPC内自定义路由表，将自定义路由表和子网绑定，可更灵活地进行VPC网络管理。 对等连接 对等连接是两个VPC之间的网络连接，可以通过VPC对等连接，实现两个VPC之间私网互通。用户可以在自己帐号下同一资源池的VPC之间创建对等连接，也可以在自己账号的VPC与同一资源池内其他帐号的VPC之间创建对等连接。

本文向您介绍如何查看当前组织信息以及如何切换不同组织。 背景信息 组织是数据管理服务中的一个基础概念。每一个天翼云主账号进入数据管理服务系统均自动创建一个组织并把该主账号作为该组织的超级管理员。此外，该主账号下的子账号进入数据管理服务会自动加入到对应主账号的同组织。主账号可添加其他账号进入组织。主账号或子账号均可以加入不同组织。每个组织下的用户和数据库实例均互相隔离，操作互不影响。 查看组织信息 1. 登录数据管理服务。 2. 访问控制台首页，点击右上角的头像查看个人信息，其中包含当前所在组织信息。 切换组织 1. 登录数据管理服务。 2. 访问控制台首页，点击右上角的头像，显示个人信息，再点击切换组织显示切换组织弹窗。 3. 在切换组织弹窗中，界面展示所有用户已加入的组织列表。选中其中一个组织，点击确定进行切换。

本文介绍了透明数据加密（Transparent Data Encryption）功能。 功能简介 透明数据加密（Transparent Data Encryption）是通过对磁盘上存储的数据进行加密和解密来实现数据的保护。 透明： 当使用者在打开或编辑指定文件时，系统将自动对未加密的文件进行加密，对已加密的文件解密。文件在硬盘上是密文，在内存中是明文。一旦离开使用环境，由于应用程序无法得到自动解密的服务而无法打开，从而起到保护文件内容的效果。 加密： TDE使用openssl提供AES（Advanced Encryption Standard）算法来加密数据，并将密钥存储在数据库服务器的受信任位置，以确保安全性。 RDSPostgreSQL透明加密实现方案 RDSPostgreSQL通过用户在数据密钥服务中创建的对称主密钥来生成 DEK（Data Encryption Key）数据密钥密文与明文，通过DEK密钥对数据进行加密，通过DEK密文对DEK密钥进行加密。

本节列出了最佳实践章节名称和相应的描述。 章节名称 简介 MySQL使用规范建议 主要介绍了MySQL的一些基本使用规范。 MySQL索引优化建议 主要介绍如何创建最佳索引，提高MySQL的读取性能。 MySQL搭建跨可用区灾备实例 主要介绍如何创建MySQL跨可用区部署实例。 设置utf8mb4字符集以支持全面的字符显示 主要介绍如何通过统一使用utf8mb4字符集，来实现在MySQL实例中存储emoji表情的最佳实践。 解锁数据库潜力：MySQL与DRDS搭配，提升数据服务能力 主要介绍MySQL与DRDS搭配实现数据服务能力提升。 性能调优 主要介绍了对MySQL进行性能调优相关建议以及解决方案。 参数优化建议 主要介绍了MySQL的部分重要参数以及典型参数的用法。

本节介绍如何新增检测规则。 检测规则中包含基本设置、检测条件设置、分级分类设置、严重性设置等内容。通过对检测规则的设置，可以对敏感信息更加精确的检测并进行分级分类与严重性的设置。 新增检测规则 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“内容安全 > 语料安全 > 检测规则”。 3. 点击“新增”。填写基本设置、检测条件、分级分类、严重性等信息，点击“保存”完成检测规则配置。 参数如下表所示： 信息 说明 基本设置 名称 该策略名称。 基本设置 备注 该策略描述备注。 检测条件设置 只允许选择一种检测条件；关键字、正则支持多选。 检测条件：关键字、正则表达式、字典、文档指纹、数据库指纹、图像指纹、语义模型、文件类型、文件名称、文件大小、文件MD5、修改时间。 分基分类设置 所属分类 数据来源于分类模板。 分基分类设置 所属分级 数据来源于分级。 严重性设置 数据来源于严重性。 支持配置检测达一定数据时视为某种严重性。

本章节主要介绍数据仓库服务入门前的准备工作。 本指南是一个入门教程，向您演示如何创建示例DWS 集群，连接示例DWS 集群数据库、导入存储在OBS中的示例数据和分析示例数据的流程。您可以使用该入门教程评估DWS 服务。 在开始创建DWS 集群之前，请确保您已完成如下前提条件： 确定集群端口 在创建DWS 集群时需要指定一个端口供SQL客户端或应用程序通过该端口访问集群。 如果您的客户端机器位于防火墙之后，则您需要有一个可用的开放端口，这样才能从SQL客户端工具连接到集群并进行查询分析。 如果您不了解可用的开放端口，则请联系网络管理员，在您的防火墙中确定一个开放端口。DWS 支持的端口范围为8000～30000。 在集群创建之后无法更改集群的端口号，请务必确保在集群创建过程中指定的端口为可用的开放端口。

弱口令检测 通过弱口令字典，检测用户SSH、RDP等服务是否使用了弱密码，及时更改弱口令有效防备暴力破解入侵。 配置脆弱性检测 配置脆弱性检测也就是基线检查，指针对IT设备的安全特性，选择合适的安全控制措施，定义不同IT设备的最低安全配置要求，则该最低安全配置要求就称为安全基线，天翼云漏洞扫描服务平台整合操作系统、数据库等系统环境基线规范，通过基线规范逐项比对主机安全配置项的配置情况，发现配置薄弱点，反馈检查参数，针对加固，避免因配置薄弱导致的入侵风险。 专业的漏洞分析 漏洞扫描结束后扫描器将自动输出扫描结果，描述漏洞风险、漏洞数量以及整改建议，电信云安全专家对扫描器结果结合应用环境、最新业界安全形势、大数据分析、威胁情报分析等整理输出一份有深度、有广度的专业漏洞扫描评估报告，并提出切实可行的安全整改建议，帮助客户全面掌握漏洞风险态势，合理高效安排加固工作。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的审计日志相关操作。 注意 审计日志模块只有超级管理员才能进入。 SQL审计 SQL审计日志记录了用户于何时对哪个数据源执行了什么类型的SQL语句，并对该操作给出 high 、 medium 、low三种等级的风险评估。对数据源的记录最精细可以审计到表级别 ，同时也会记录SQL执行的结果、查询耗时、影响行数等信息。若执行失败，会记录对应的报错信息。 SQL审计搜SQL审计支持的搜索项包括执行时间、SQL类型、风险等级、操作用户、实例名称、实例地址、库名/模式名、表名、功能、执行状态。其中操作用户、实例名称、实例地址、库名/模式名、表名等搜索项支持模糊搜索。若用户想清除已经选择的搜索项，可以单击重置按钮。 SQL审计详情除上述基本信息外，单击详情按钮，弹出的详情界面还会展示具体的执行语句。 SQL审计对象SQL审计对象包括来自查询窗口、可视化编辑、元数据管理三个功能模块的SQL语句，审计的SQL语句类型为SELECT、INSERT、CREATETABLE、CREATESELECT、INSERTSELECT、ALTERTABLE、CREATEDATABASE、ALTERDATABASE、CREATESCHEMA、ALTERSCHEMA、REVOKE、GRANT、DROPDATABASE、DROPSCHEMA、DROPTABLE、DELETE、UPDATE、TRUNCATE。 SQL审计导出SQL审计支持导出当前页记录到本地，导出格式可以选择csv或者xlsx两种。用户先按需求选择搜索项，然后单击查询，再单击导出按钮，选择文件格式后，即可将SQL审计日志记录下载到本地。用户可以通过调整分页数下载更多的审计日志记录。

本页介绍天翼云TeleDB数据库新建或编辑脚本。 1、新建SQL脚本 1. 进入查询窗口，单击窗口上方tab的“➕”号，打开新建脚本页面。 2. 编辑脚本内容完毕，单击保存 按钮，弹出脚本命名窗口。命名后单击确定，保存脚本。 3. 保存成功后，查询窗口左侧的脚本列表可显示新建的脚本。 2、打开SQL脚本 1. 打开查询窗口，选择窗口中我的脚本tab页，可查看已保存的SQL脚本。 2. 双击脚本名称，即可打开脚本。 3. 双击脚本列表，可展开脚本列表窗口，查看脚本的相关信息和进行编辑。 3、删除SQL脚本 1. 在左侧我的脚本tab中，右键选中脚本，单击删除 按钮，在打开的删除确认弹窗上单击确定按钮即可。 2. 在展开的脚本列表中，单击操作栏的删除 按钮，在打开的删除确认弹窗上单击确定按钮。 4、快速访问SQL脚本 数据管理模块的查询窗口支持恢复上次未关闭的SQL脚本窗口。在数据管理模块的首页，可通过最近打开的脚本或脚本管理模块，快速打开脚本窗口。 注意 恢复窗口功能仅限已进行保存操作的SQL脚本。 5、搜索脚本 1. 控制台头部右侧的搜索栏，支持SQL脚本名称的全局搜索和条件筛选，单击搜索结果中的脚本可快速跳转到编辑脚本页。 2. 查询窗口中，打开脚本列表后，通过搜索栏搜索脚本名称。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的审计日志相关操作。 注意 审计日志模块只有超级管理员才能进入。 SQL审计 SQL审计日志记录了用户于何时对哪个数据源执行了什么类型的SQL语句，并对该操作给出 high 、 medium 、low三种等级的风险评估。对数据源的记录最精细可以审计到表级别 ，同时也会记录SQL执行的结果、查询耗时、影响行数等信息。若执行失败，会记录对应的报错信息。 SQL审计搜SQL审计支持的搜索项包括执行时间、SQL类型、风险等级、操作用户、实例名称、实例地址、库名/模式名、表名、功能、执行状态。其中操作用户、实例名称、实例地址、库名/模式名、表名等搜索项支持模糊搜索。若用户想清除已经选择的搜索项，可以单击重置按钮。 SQL审计详情除上述基本信息外，单击详情按钮，弹出的详情界面还会展示具体的执行语句。 SQL审计对象SQL审计对象包括来自查询窗口、可视化编辑、元数据管理三个功能模块的SQL语句，审计的SQL语句类型为SELECT、INSERT、CREATETABLE、CREATESELECT、INSERTSELECT、ALTERTABLE、CREATEDATABASE、ALTERDATABASE、CREATESCHEMA、ALTERSCHEMA、REVOKE、GRANT、DROPDATABASE、DROPSCHEMA、DROPTABLE、DELETE、UPDATE、TRUNCATE。 SQL审计导出SQL审计支持导出当前页记录到本地，导出格式可以选择csv或者xlsx两种。用户先按需求选择搜索项，然后单击查询，再单击导出按钮，选择文件格式后，即可将SQL审计日志记录下载到本地。用户可以通过调整分页数下载更多的审计日志记录。

本页介绍天翼云TeleDB数据库新建或编辑脚本。 1、新建SQL脚本 1. 进入查询窗口，单击窗口上方tab的“➕”号，打开新建脚本页面。 2. 编辑脚本内容完毕，单击保存 按钮，弹出脚本命名窗口。命名后单击确定，保存脚本。 3. 保存成功后，查询窗口左侧的脚本列表可显示新建的脚本。 2、打开SQL脚本 1. 打开查询窗口，选择窗口中我的脚本tab页，可查看已保存的SQL脚本。 2. 双击脚本名称，即可打开脚本。 3. 双击脚本列表，可展开脚本列表窗口，查看脚本的相关信息和进行编辑。 3、删除SQL脚本 1. 在左侧我的脚本tab中，右键选中脚本，单击删除 按钮，在打开的删除确认弹窗上单击确定按钮即可。 2. 在展开的脚本列表中，单击操作栏的删除 按钮，在打开的删除确认弹窗上单击确定按钮。 4、快速访问SQL脚本 数据管理模块的查询窗口支持恢复上次未关闭的SQL脚本窗口。在数据管理模块的首页，可通过最近打开的脚本或脚本管理模块，快速打开脚本窗口。 注意 恢复窗口功能仅限已进行保存操作的SQL脚本。 5、搜索脚本 1. 控制台头部右侧的搜索栏，支持SQL脚本名称的全局搜索和条件筛选，单击搜索结果中的脚本可快速跳转到编辑脚本页。 2. 查询窗口中，打开脚本列表后，通过搜索栏搜索脚本名称。

本页介绍天翼云TeleDB数据库数据不一致类问题。 单节点内部元数据不一致类问题 问题描述 单个CN或DN主节点内部元数据不一致问题，对应pgcheck()元数据检查返回类型“intercheck”，例如：pgclass.relhasindex标识该表是否有索引，如果和索引不一致，则会检测出来；有表，但是pgattribute中没有表记录。 例如，以下select from pgcheck(); 查询结果： 产生元数据不一致的主要原因：在元数据缺失的节点上，主节点和备节点不同步，DDL语句在备节点未应用时，发起了主备切换，备升主后，该备节点元数据与其它主节点不一致。 可能影响 索引不准确，可能会导致执行计划生成不准； 元数据不一致，可能会导致对象访问出错，例如表缺少字段，访问表时会出错。 解决步骤 1. 元数据不一致检查及分析 首先根据select from pgcheck()；结果梳理和分析元数据不一致情况，第一列checktypeintercheck，表示为节点内存部元数据不一致，然后根据查询结果再进一步分析，常见的情况： 1）pgclass.relhasindex与表的实际索引情况不一致，例如上面查询结果，cn001节点pgclass.relhasindex和pgindex的元数据不一致。 检查办法： a、根据检查结果，拼出SQL如下，得到testvarchar2表索引testvarhcar2ididex; teledb select indexrelid::regclass,indrelid::regclass from pgindex where indexrelid34461; indexrelid indrelid + testvarchar2ididx testvarchar2 (1 row) b、拼出SQL如下，得到pgclass.relhasindexf，表示该表上没有索引； teledb

walreceiverstatusinterval (integer) 指定在后备机上的WAL 接收者进程向主服务器或上游后备机发送有关复制进度的信息的最小频度，它可以使用pgstatreplication视图看到。后备机将报告它已经写入的上一个预写式日志位置、它已经刷到磁盘的上一个位置以及它已经应用的最后一个位置。这个参数的值是报告之间的最大间隔，以秒计。每次写入或刷出位置改变时会发送状态更新，或者至少按这个参数的指定的频度发送。因此，应用位置可能比真实位置略微滞后。将这个参数设置为零将完全禁用状态更新。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。默认值是 10 秒。 hotstandbyfeedback (boolean) 指定一个热后备机是否将会向主服务器或上游后备机发送有关于后备机上当前正被执行的查询的反馈。这个参数可以被用来排除由于记录清除导致的查询取消，但是可能导致在主服务器上用于某些负载的数据库膨胀。反馈消息的发送频度不会高于每个walreceiverstatusinterval周期发送一次。默认值是off。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。如果使用级联复制，反馈将被向上游传递直到它最后到达主服务器。后备机在接收到反馈之后除了传递给上游不会做任何其他操作。这个设置不会覆盖主服务器上的oldsnapshotthreshold的行为，后备服务器上一个超过了主服务器年龄阈值的快照可能会变得不可用，导致后备服务器上事务的取消。这是因为oldsnapshotthreshold 是为了对死亡行能够存在的时间给出一个绝对限制，不然就会因为一个后备服务器的配置而被违背。

本页介绍天翼云TeleDB数据库参数名称和值。 TeleDB的所有参数名都是大小写不敏感的。每个参数都可以接受五种类型之一的值： 布尔、字符串、整数、 浮点数或枚举。该类型决定了设置该参数的语法： 布尔: 值可以被写成 on, off, true, false, yes, no, 1, 0 （都是大小写不敏感的）或者这些值的任何无歧义前缀。 字符串: 通常值被包括在单引号内，值内部的任何单引号都需要被双写。不过，如果值是一个简单数字或者标识符，引号通常可以被省略。 数字（整数和浮点）: 只对浮点参数允许一个小数点。不要使用千位分隔符。不要求引号。 带单位的数字: 一些数字参数具有隐含单位，因为它们描述内存或时间量。单位可能是千字节、块（通常是8KB）、毫秒、秒或分钟。这些设置之一的一个未修饰的数字值将使用该设置的默认单位，默认单位可以通过引用pgsettings.unit来找到。为了方便，也可以显式地指定一个不同的单位，例如时间值可以是'120 ms'，并且它们将被转换到参数的实际单位。要使用这个特性，注意值必须被写成一个字符串（带有引号）。单位名称是大小写敏感的，并且在数字值和单位之间可以有空白。 可用的内存单位是kB（千字节）、MB（兆字节）、GB（吉字节）和TB (terabytes)。内存单位的乘数是 1024 而不是 1000。 可用的时间单位是ms（毫秒）、s（秒）、min（分钟）、h（小时）和d（天）。 枚举: 枚举类型的参数以与字符串参数相同的方式指定，但被限制到一组有限的值。 这样一个参数可用的值可以在pgsettings.enumvals 中找到。枚举参数值是大小写无关的。

本页介绍天翼云TeleDB数据库检查点相关参数。 checkpointtimeout (integer) 自动WAL 检查点之间的最长时间，以秒计。 有效值在30秒和1天之间。 默认是 5 分钟（5min）。 增加这个参数的值会增加崩溃恢复所需的时间。 这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。 checkpointcompletiontarget (floating point) 指定检查点完成的目标，作为检查点之间总时间的一部分。默认是0.5。 这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。 checkpointflushafter (integer) 在执行检查点时，只要有checkpointflushafter字节被写入， 就尝试强制 OS 把这些写发送到底层存储。 这样做将会限制内核页面高速缓存中的脏数据数量， 降低在检查点末尾发出fsync或者 OS 在后台大批量写回数据时被卡住的可能性。 那常常会导致大幅度压缩的事务延迟，但是也有一些情况 （特别是负载超过sharedbuffers但小于 OS 页面高速缓存） 的性能会降低。这种设置可能会在某些平台上没有效果。合法的范围在 0（禁用强制写回）和2MB之间。 Linux 上的默认值是256kB，其他平台上是0 （如果BLCKSZ不是8kB，默认值和最大值会等比例缩放）。 这个参数只能在postgresql.conf文件中或者服务器命令行上设置。 checkpointwarning (integer) 如果由于填充检查点段文件导致的检查点之间的间隔低于这个参数表示的秒数，那么就向服务器日志写一个消息（它建议增加maxwalsize的值）。默认值是 30 秒（30s）。零则关闭警告。如果checkpointtimeout低于checkpointwarning，则不会有警告产生。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。

本页介绍天翼云TeleDB数据库内核资源相关参数。 maxfilesperprocess (integer) 设置每个服务器子进程允许同时打开的最大文件数目。默认是1000 个文件。如果内核强制一个安全的针对每个进程的限制，那么你不用操心这个设置。但是在 一些平台上（特别是大多数 BSD 系统），如果很多进程都尝试打开很多文件，内核将允许独立进程打开比个系统真正可以支持的数目大得多得文件数。如果你发现自己看到了“Too many open files”这样的失败，可尝试减小这个设置。这个参数只能在服务器启动时设置。 enableglobalplancache 是否开启global plancache，设置成on的时候，打开global plancache功能。设置成off的时候，关闭该功能。打开开关，表示打开全局执行计划缓存（global plancache）功能，能够让不同的连接共享同一份Plan Cache。这个参数改了之后需要重启生效。 enableglobalsyscache 是否开启global syscache，设置成on的时候，打开global syscache功能。设置成off的时候，关闭该功能。打开开关，表示打开全局元数据缓存功能，可以让所有进程共享同一个缓存条目，提高内存利用效率，降低因此发生OOM的风险。这个参数改了之后需要重启生效。 globalplancachesize 该参数表示可使用的global plancache的共享内存大小,单位MB，重启集群生效，不配置的话有默认参数。 globalcachesize 该参数表示可使用的元数据缓存的共享内存大小,单位MB，重启集群生效，不配置的话有默认参数。 enableremotedataaccessplan 是否开启RDA，默认off。设置成on的时候，打开RDA功能。设置成off的时候，关闭该功能。打开开关，表示打开远程数据访问（RDA）功能。参数类型：布尔。是否动态生效：是。

本节主要介绍GeminiDB Redis与开源Redis对比优势。 与自建开源Redis数据库相比，GeminiDB Redis在产品架构、成本、容量、安全性、可靠性、故障恢复、运维等方面具有很大的优势。使用GeminiDB Redis可以帮助您轻松上线业务。 产品架构对比 GeminiDB Redis的产品架构 GeminiDB Redis产品架构图 GeminiDB Redis支持全量数据落盘，由GaussDB基础组件服务提供底层数据三副本冗余保存，数据0丢失。 GeminiDB Redis的全部计算节点可写。 数据三副本强一致保障，多点访问无脏读。 GeminiDB Redis具有完备的大规模集群管理能力，故障秒级接管，动态负载均衡。 GeminiDB Redis采用存算分离架构，资源可弹性平滑扩缩容，业务几乎无感知。 开源Redis产品架构 开源Redis架构图 开源Redis的数据分散保存到各个独立节点本地内存中，一对主备故障就会导致部分数据丢失。 开源Redis集群中有一半节点是备节点，不可写。 开源Redis采用主从异步复制，访问从节点数据会不一致。 Gossip协议在开源Redis集群规模过大时，效率显著下降。 扩缩容开源Redis的容量实际上就是变更物理节点数量，对业务影响大。

本页面介绍云数据库ClickHouse的配置变更。 根据包周期计费和按需计费这两种方式，以下是对配置升级后的计费规则的总结： 包周期计费： 对于包周期计费方式，用户通常选择一定时长的套餐，如包年或包月计费。 配置升级后的计费规则在包周期计费下可能有以下变化： 节点机器费用：如果升级增加了节点数量或改变了计算节点单价，在升配完成后将根据新的节点数量和单价进行计费。 存储空间费用：如果升级增加了存储空间大小，在升配完成后将根据新的存储空间大小进行计费。 订单升配标准费用（新规格当日产品标准天单价原规格当日产品标准天单价）（原规格订单总天数已使用天数）。 按需计费 按需计费方式根据实际使用的资源和时长进行计费，没有固定的套餐时长。 配置升级后的计费规则在按需计费下可能有以下变化： 节点机器费用：升级后的节点数量和计算节点单价将直接应用于新的使用时段，按照实际使用的节点数量和时长计费。 存储空间费用：升级后的存储空间大小将直接应用于新的使用时段，按照实际使用的存储空间和时长计费。

列加工 步骤 1 在“数据加工”页面选择“列加工”。 步骤 2 在“对象选择”区域选择需要加工的对象。 步骤 3 单击右侧已选对象的“编辑”。 步骤 4 在“编辑列”中，勾选需要映射的列，填写映射后的“新列名”。 说明 列加工提供列级的查询、映射和过滤能力。 编辑列名后，目标数据库的列名为修改后的名称。 列映射名不能和原列名或已存在的映射名相同。 任务再编辑时，已经同步的表不支持修改列信息。 只有勾选的列才会被同步。 MySQL>MySQL不支持分区表的分区字段进行列映射。 步骤 5 填写完成后单击“确定”。 步骤 6 检查无误后，单击“下一步”，进入下一步操作。 查看数据过滤 步骤 1 在“管理”页面任务列表中，选择需要查看数据加工的任务，单击任务名称。 步骤 2 选择“数据加工”页签，查看数据过滤记录。单击右上角的，可刷新数据。 查看列加工 步骤 1 在“管理”页面任务列表中，选择需要查看的任务，单击任务名称。 步骤 2 选择“同步映射”页签，单击右上角选择列映射，查看列映射记录。单击右上角的，可刷新数据。

MySQL双向实时同步时，若源库和目标库同时变更同一个表的同一条数据，会怎么样？ 数据库双写问题是业界难题，DTS的双向同步无法完全解决数据双写引发的数据冲突问题。在使用双向同步时，您需要在业务层面配合进行相应的改造，保证同一个主键或唯一键的记录只在双向同步的某个节点进行更新。 若短时间内业务对源库、目标库中同一条记录发生变更，DTS采用以下策略来保证数据的最终一致性： TaskFailed（遇到冲突，任务报错退出）。 当数据同步遇到冲突时，同步任务直接报错并退出，同步任务进入失败状态，需要您介入修复任务。 Ignore（遇到冲突，直接使用目标实例中的冲突记录）。 当数据同步遇到冲突时，直接跳过当前同步语句，继续往下执行，选择使用目标库中的冲突记录。 Overwrite（遇到冲突，直接覆盖目标实例中的冲突记录）。 当数据同步遇到冲突时，直接覆盖目标库中的冲突记录。 正向和反向都可以选择以上一种冲突修复策略，DTS根据用户配置的冲突修复策略进行冲突的检测和处理。 PostgreSQL双向实时同步时，若源库和目标库同时变更同一个表的同一条数据，会怎么样？ 数据库双写问题是业界难题，DTS的双向同步无法完全解决数据双写引发的数据冲突问题。在使用双向同步时，您需要在业务层面配合进行相应的改造，保证同一个主键或唯一键的记录只在双向同步的某个节点进行更新。 若短时间内业务对源库、目标库中同一条记录发生变更，DTS采用以下策略来保证数据的最终一致性： TaskFailed（遇到冲突，任务报错退出）。 当数据同步遇到冲突时，同步任务直接报错并退出，同步任务进入失败状态，需要您介入修复任务。 Ignore（遇到冲突，直接使用目标实例中的冲突记录）。 当数据同步遇到冲突时，直接跳过当前同步语句，继续往下执行，选择使用目标库中的冲突记录。 Overwrite（遇到冲突，直接覆盖目标实例中的冲突记录）。 当数据同步遇到冲突时，直接覆盖目标库中的冲突记录。 正向和反向都可以选择以上一种冲突修复策略，DTS根据用户配置的冲突修复策略进行冲突的检测和处理。

本章主要介绍功能特性 表 软件开发生产线各服务功能特性 服务名 功能特性 需求管理 提供多项目管理、敏捷迭代管理、里程碑管理、需求管理、缺陷跟踪、多维度统计报表等功能。 迭代计划和时间线，有效管理项目计划。 树表、任务墙等多种视图，方便查看项目工作。 多种项目统计图表，随时掌握项目开展情况。 在线文件库，批量文档托管，信息传递不失真。 代码托管 提供安全、可靠、高效的分布式代码托管服务。包括代码克隆/下载/提交/推送/比较/合并/分支等功能。 基于Git的分布式版本控制，提升跨地域跨团队协同开发效率。 关联项目任务，保障项目高效交付。 增强的安全防护能力，IP白名单与代码仓库访问日志审计。 代码仓库提交信息统计，基于时间轴的贡献者代码提交统计。 代码检查 提供可协作的一站式代码检查服务。 一站式：覆盖主流编程语言、主流编码标准、SDLC集成等。 灵活易用的检查方式：支持代码提交检查、定时执行检查，支持多分支检查。 可协作：提供问题责任人自动归属、提供问题修改建议、可聚焦处理新问题等。 编译构建 快速、安全的云上编译构建服务。 内置C/C++/Java/…等主流语言的构建模板，并支持自定义构建模板。 可配置执行计划，支持开启提交代码触发执行、定时执行等多种构建执行计划。 界面傻瓜式配置，无需用户编写构建配置文件。 同时支持容器镜像和通用软件包的归档。 构建完成时支持消息通知。 内置支持主流语言的构建环境镜像，也可使用自定义构建环境镜像。 支持多个构建步骤，可实现构建过程的灵活编排。 部署 提供可视化、一键式部署服务，支持并行部署和流水线无缝集成。 提供丰富的部署步骤，满足用户不同的部署场景。 支持对虚拟主机部署、物理主机部署、容器部署以及微服务应用部署等多种部署形态。 支持文件的复制、删除、修改、解压；支持Ansible、Shell命令、Shell脚本等通用部署能力。 部署界面简洁化配置，无须编写部署脚本。支持部署步骤的拖拉拽灵活编排。 预置Tomcat、SpringBoot、Django等系统模板，同时支持用户创建自定义模板。基于部署模板库，可以制 标准的部署流程，实现的快速创建，方便团队内部推广。 提供错误日志分析能力，对于失败的情况，支持错误日志关键字匹配FAQ，并提供详细的排查解决方案。 支持自定义参数，在时由用户指定参数值，用指定值替换相应参数部署。 提供对主机和主机组管理能力。支持主机（组）的增删改查；支持主机批量删除，批量连通性验证；主机连通 支持EIP直连、代理机连接以及模式下的VPC直连。 和主机组均支持项目下角色和权限的二维矩阵。 测试计划 提供业内首推一站式自动化测试工厂解决方案，覆盖测试设计、测试用例、测试管理、接口自动化测试。 DevOps敏捷测试理念，打通测试计划、测试设计、测试用例、测试执行和测试报告的全流程测试活动，提供缺陷上报、质量看板等方式多维度评估产品质量，帮助用户高效管理测试活动，保障产品高质量交付。 测试设计：使用启发式思维导图的形式进行测试用例设计和评审，更加直观，效率更高。支持Xmind直接导入生成在线思维导图测试设计；支持在线编辑思维导图; 支持4层测试设计方法（特性场景功能点用例）；一键批量生成测试用例；覆盖功能、接口、安全等全领域测试设计，输出测试方案；可以通过测试策略模板快速创建用例，也可以自定义模板形成自己的测试资产。 测试管理：成熟的测试用例管理系统，可以开展用例设计、测试执行、缺陷提交、质量报告，提高测试效率；记录修改历史，避免漏测、误测，易追溯审计，规范测试流程。融入全生命周期追溯、测试计划、团队多角色协作、敏捷测试、需求驱动测试等理念，覆盖测试需求管理、测试任务分配、测试任务执行、测试进度管理、测试覆盖率管理、测试结果管理、缺陷管理、质量报告、测试仪表盘，一站式管理功能，提供适合不同团队规模、流程的自定义能力。 接口自动化测试：基于接口URL或者Swagger文档生成的接口脚本模板快速编排接口测试用例，集成流水线，支持微服务测试。测试用例免代码编写，技术门槛低，适合接口开发者、接口消费者、测试人员、业务人员等不同角色使用。一键导入Swagger接口定义自动生成脚本模板，基于脚本模板组装编排、管理接口自动化测试用例。支持HTTP和HTTPS协议，可视化用例编辑界面，丰富的预置检查点、内置变量，支持自定义变量、参数传递、持续自动化测试。 制品仓库 面向软件开发者提供制品管理的云服务，提供软件仓库、发布包下载、发布包元数据管理等功能，通过安全可靠的软件仓库，实现软件包版本管理，提升发布质量和效率，实现产品的持续发布。 支持文件重命名、批量删除、批量恢复、页面上传和下载、文件名搜索等文件操作。 编译构建属性自动关联软件包，编译构建的产物自动归档到软件发布库。 支持构建服务一键归档、部署服务从发布库一键获取软件包。 支持Maven、npm、Go、PyPI、RPM、Debian等多种制品类型仓库，支持新建仓库、上传下载制品、搜索制品等能力。 流水线 提供可视化、可编排的CI/CD持续交付软件生产线，帮助企业快速转型实现DevOps持续交付高效自动化，缩短应用TTM（Time to Market）交付周期，提升研发效率。 流水线自定义编排：可根据用户使用场景的需要，对构建、代码检查、子流水线、部署、流水线控制（延时执行、人工审核）、接口测试等多种类型的任务进行纳管和执行编排。 流水线可视化增删改查：提供图形化界面基础的流水线创建、编辑、删除和执行状态查看功能。其中，查看功能支持跳转到对应的自动化任务界面查看其日志等详情信息。 流水线权限管理：支持用户针对流水线任务设置指定帐号的权限控制，权限基于帐号所属角色操作权限进行控制，包含基础的查看、编辑、执行、删除权限控制。 流水线历史执行记录：支持查看流水线最近31天的历史执行记录。 流水线消息通知：用户可根据需要设置事件类型的通知状态，包括是否发送服务动态和邮件通知。 流水线部分任务执行：根据用户需求，可选择流水线中的某一个或多个任务单独执行。 流水线执行参数配置：流水线支持自定义参数，在执行时由用户指定参数值，任务用指定值替换相应参数执行。 流水线串/并行执行配置：根据用户需求，可配置同一阶段内的任务串行执行或并行执行。 说明 若您在使用软件开发生产线过程中所填写或上传的数据，可能有不确定的用户数据涉及敏感信息，为确保数据安全，请优先加密。

添加方式 配置 说明 基本信息 子作业名称 在作业的执行结果中，每条规则对应一个子作业。为便于结果查看和日志定位，建议您补充子作业信息。 基本信息 描述 为更好的识别子作业，此处加以描述信息。 来源对象 规则类型 包括库级规则、表级规则、字段级规则、跨字段级规则和自定义规则，自定义规则可针对表中的具体字段配置监控规则。 来源对象 数据连接 来源对象/目的对象支持的数据源类型：DWS，MRS Hive，DLI，ORACLE、RDS（MySQL、PostgreSQL）。 从下拉列表中选择已创建的数据连接。 说明 规则都是基于数据连接的，所以在建立数据质量规则之前需要先到管理中心模块中建立数据连接。 针对通过代理连接的MRS HIVE，需要选择MRS API方式或者代理方式提交： MRS API方式：通过MRS API的方式提交。历史作业默认是MRS API提交，编辑作业时建议不修改。 代理方式：通过用户名、密码访问的方式提交。新建作业建议选择代理提交，可以避免权限问题导致的作业提交失败。 来源对象 数据库 选择配置的数据质量规则所应用到的数据库。 说明 数据库基于已建立的数据连接。 当“规则类型”选择“库级规则”，数据对象选择对应的数据库即可。 来源对象来源对象 数据表 选择配置的数据质量规则所应用到的表。 说明 数据表与数据库强相关，基于已选择的数据库。 当“规则类型”选择“表级规则”，数据对象选择对应的数据表。 来源对象 SQL 当“规则类型”选择“自定义规则”时，需要配置该参数。此处需输入完整的SQL语句，定义如何对数据对象进行数据质量监控。 来源对象 失败策略 选择是否勾选“忽略规则错误”。 来源对象 选择字段 当“规则类型”选择“字段级规则”，需要配置该参数。此处选择对应数据表中的字段。 说明 数据质量字段级别校验不支持对字段名为单个字母（例如：a,b,c,d...等）的字段进行校验。 来源对象 参考数据对象 当“规则类型”选择“跨字段级规则”，需要配置该参数。此处选择参考的数据字段。 来源对象 维度 当“规则类型”选择“自定义规则”时，需要配置该参数。将该自定义规则与质量六性（完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性）进行关联。 计算引擎 集群名称 选择运行质量作业的引擎。仅数据连接为DLI类型时，此参数有效。 规则模板 模板名称 选择系统内置的或者用户自定义的规则模板。 说明 模板类型与规则类型强相关，详情请参见 规则模板 版本 仅“模板名称”选择为自定义的规则模板时，需要配置该参数。自定义的规则模板发布后，会产生对应的版本号，此处选择所需的版本。 规则模板 权重 设置规则的权重，支持按照字段级别设置权重。权重范围：【19】，整数。默认值为5。 计算范围 选择扫描区域 支持选择“全表扫描”或“条件扫描”，默认为全表扫描。 当仅需计算一部分数据，或需周期性按时间戳运行质量作业时，建议通过设置where条件进行条件扫描。 计算范围 where条件 输入where子句，系统会选择符合条件的数据进行扫描。 例如需要筛选数据表中“age”字段在(18, 60]区间范围内的数据时，where条件可设置为如下内容： age > 18 and age < 60 where条件还支持输入为SQL动态表达式，例如当需要根据“time”字段筛选数据表中24小时前的数据时，where条件可设置为如下内容： time > (datetrunc('hour', now()) interval '24 h') and time < (datetrunc('hour', now())) 告警条件 告警表达式 此参数可选，如果您需要针对当前规则设定告警条件，则可以在此配置告警条件的表达式。如果您需要通过多条规则的逻辑运算统一设置告警条件的表达式，此处无需设置，可在下一步的告警配置中统一设置。 配置规则的告警条件后，系统通过“告警参数”的值，结合告警条件进行真假判断，如果结果为真则进行告警。另外，除了单一告警表达式的结果，您还可以通过逻辑运算符组成组成更复杂的告警条件进行告警。当前表达式中支持如下逻辑运算符，且可以通过“(”和“)”进行包围： +：相加 ：相减 ：相乘 /：相除 ：等于 !：不等于 >：大于 <：小于 >：大于等于 <：小于等于 !：非 ll：或 &&：与 例如，“规则模板”为“字段空值”时，您可以参考如下样例进行配置： 需要配置字段空值大于10时告警，则此处可设置为“ {1}>10”，其中“ {1}”为通过告警参数配置的“空值行数”。 需要配置有字段空值率大于80%时告警，则此处可设置为“ {3}>0.8”，其中“ {3}”为通过告警参数配置的“空值率”。 需要配置字段空值大于10或字段空值率大于80%时告警，则此处可设置为“( {1}>10)ll ( {3}>0.8)”，其中“ {1}”和“ {3}”分别为通过告警参数配置的“空值行数”和“空值率”，“ll”表示满足两个条件之一即会告警。 告警条件 告警参数 此参数来源于规则模板的输出结果。您可以单击界面显示的参数从而输入告警表达式中的告警参数，单击后系统会在“告警表达式”输入框给出参数的表达式。 例如“规则模板”为“字段空值”时，点击告警参数“空值行数”，在“告警表达式”输入框会显示为“${1}”。 告警条件 逻辑运算符 可选，本参数支持将单一告警表达式的结果进行逻辑运算，组成更复杂的告警条件。 您可以将鼠标光标放在“告警表达式”输入框处需要进行逻辑运算的两个告警表达式之间，然后单击输入如下之一运算符。另外，您也可以手动输入，当前表达式中支持如下逻辑运算符，且可以通过“(”和“)”进行包围： +：相加 ：相减 ：相乘 /：相除 ：等于 !：不等于 >：大于 <：小于 >：大于等于 <：小于等于 !：非 ll：或 &&：与 例如，“规则模板”为“字段空值”，需要配置字段空值大于10或字段空值率大于80%时告警，则“告警表达式”可设置为“( {1}>10)ll ( {3}>0.8)”，其中“ {1}”和“ {3}”分别为通过告警参数配置的“空值行数”和“空值率”，“ll”表示满足两个条件之一即会告警。 告警条件 质量评分 当“规则类型”选择“自定义规则”时，需要配置该参数。 告警条件 生成异常数据 开启“生成异常数据”开关，单击“选择库表”可将质量作业中不符合设定规则的异常数据存储在异常表中。 说明 自定义模板不支持生成异常数据，自定义规则可通过自定义异常表SQL生成异常数据。 系统内置模板，“表级规则”中的“表行数”模板。“字段级规则”中的“字段平均值”、“字段汇总值”、“字段最大值”、“字段最小值”模板不支持生成异常数据。 当质量作业设置周期调度或重跑时，每次实例运行的扫描的异常数据会持续插入该异常表。建议您定期到该数据湖中清理异常表数据，避免异常数据表超大带来的成本与性能问题。 告警条件 异常表 单击选择库表，可以配置输出表名的前后缀。 告警条件 输出配置 输出规则配置：勾选，则可在异常表中显示质量作业的配置信息，方便查看异常数据产生的源头。 输出空值：勾选，则当空值不满足设定规则时，可在异常表中输出空值。 告警条件 异常数据数量 可选择输出全部的异常数据，或者设定数量的异常数据。 告警条件 异常表SQL 当“规则类型”选择“自定义规则”时，需要配置该参数。此处需输入完整的SQL语句，指定输出哪些数据是异常数据。 告警条件 查看相同规则 单击，创建质量作业时， 能够根据表和字段判断规则的重复性。 提示已存在相关子规则和质量作业，您可看到已有规则。 计算范围 选择扫描区域 用来确定所配置的某条规则应检查的范围。 勾选全表扫描，则遍历所有表。 勾选条件扫描，输入where条件后，精确定位分区查询数据，不需要全表扫描查询。

DTS系统策略 DTS默认提供三种系统策略供用户选择，策略仅包括数据库管理控制台相关功能权限及OpenAPI权限。DTS的三种默认策略分别是管理员策略（DTSadmin），使用者策略（DTSuser），浏览者策略（DTSviewer），三种策略的权限模型具体如下： 功能模块 权限名称 DTSadmin DTSuser DTSviewer 能力管理 获取特定用户的能力信息表 Y Y 告警管理 获取告警规则详情 Y Y Y 告警管理 添加告警规则 Y Y 告警管理 修改告警规则 Y Y 告警管理 查询所有告警项 Y Y Y 告警管理 查询告警列表 Y Y Y 告警管理 删除告警规则 Y Y 任务管理 获取源库中的位点信息 Y Y Y 任务管理 获取预检查项 Y Y Y 任务管理 进行预检查 Y Y Y 任务管理 获取特定表的列信息 Y Y Y 任务管理 获取结构详情 Y Y Y 任务管理 获取全量详情 Y Y Y 任务管理 获取增量详情 Y Y Y 任务管理 结构迁移状态 Y Y Y 任务管理 全量迁移状态 Y Y Y 任务管理 全量迁移状态 Y Y Y 任务管理 增量状态 Y Y Y 任务管理 判断是否满足一键切换条件 Y Y Y 任务管理 一键切换任务 Y Y 任务管理 判断是否已执行一键切换 Y Y Y 任务管理 获取任务详情 Y Y Y 任务管理 校验SQL语句 Y Y 任务管理 通过id获取dataMediaPair Y Y Y 任务管理 获取源库中存在的schema信息 Y Y Y 任务管理 获取某个schema下的迁移对象 Y Y Y 任务管理 检查数据库连通性 Y Y Y 任务管理 获取实例列表信息 Y Y Y 任务管理 获取实例详情 Y Y Y 监控管理 全量传输性能监控接口 Y Y Y 监控管理 增量传输性能监控接口 Y Y Y 监控管理 获取全量开始结束时间 Y Y Y 监控管理 获取增量开始结束时间 Y Y Y 许可证管理 核查许可证是否过期 Y Y Y 任务管理 错误日志详情信息 Y Y Y 任务管理 错误日志列表 Y Y Y 机器管理 获取所有机器 Y Y Y 机器管理 获取通过id单台机器 Y Y Y 机器管理 新增机器 Y Y 机器管理 添加时测试机器信息是否准确 Y Y Y 环境管理 添加时检查java版本 Y Y Y 环境管理 检查能否连接到zookeeper Y Y Y 环境管理 部署Node Y Y 任务管理 获取操作日志列表 Y Y Y 任务管理 存储前端数据 Y Y 任务管理 编辑前端数据 Y Y 任务管理 查看前端数据 Y Y Y 任务管理 获取pipeline信息 Y Y Y 任务管理 插入数据 Y Y 任务管理 编辑数据 Y Y 任务管理 数据库修改密码 Y Y 任务管理 启动任务 Y Y 任务管理 任务列表 Y Y Y 任务管理 任务详情 Y Y Y 任务管理 任务筛选 Y Y Y 任务管理 批量启停任务 Y Y 任务管理 数据稽查 对象级 Y Y Y 任务管理 对象级迁移数据对比 Y Y Y 任务管理 数据稽查 数据级 Y Y Y 任务管理 内容对比列表 Y Y Y 任务管理 内容稽核任务概要信息查询 Y Y Y 任务管理 内容稽核任务中不一致的chunk对的详细结果查询 Y Y Y 任务管理 内容稽核任务获取未检查表信息 Y Y Y 任务管理 开始内容对比任务 Y Y 任务管理 执行数据稽查 Y Y 任务管理 获取数据级对比任务详情 Y Y Y 任务管理 数据级迁移数据对比 Y Y 任务管理 根据任务类型查询任务列表 Y Y Y 任务管理 校检日志位点信息 Y Y Y 任务管理 获取任务配置参数 Y Y Y 任务管理 修复任务配置参数 Y Y 任务管理 获取数据修正详情 Y Y Y 任务管理 执行数据修正 Y Y 标签管理 绑定标签 Y Y 标签管理 解绑标签 Y Y 标签管理 删除标签 Y Y 任务管理 获取任务时间线 Y Y Y 资源管理 文件上传 Y Y 用户管理 用户登录 Y Y Y 用户管理 用户退出 Y Y Y 资源管理 获取控制台版本 Y Y Y OpenAPI 配置任务 Y Y OpenAPI 启动任务 Y Y OpenAPI 查询任务详情 Y Y Y OpenAPI 查询任务列表及各任务执行详情 Y Y Y OpenAPI 查询任务的子任务执行详情 Y Y Y OpenAPI 暂停任务 Y Y OpenAPI 结束任务 Y Y OpenAPI 释放任务 Y Y OpenAPI 修改任务源或目标库的账号密码 Y Y OpenAPI 修改任务名称 Y Y OpenAPI 查询所有的告警项 Y Y Y OpenAPI 创建告警规则 Y Y OpenAPI 修改告警规则 Y Y OpenAPI 查询告警规则列表 Y Y Y OpenAPI 创建标签 Y Y OpenAPI 查询标签 Y Y Y OpenAPI 解绑标签 Y Y OpenAPI 查询实例的所有标签 Y Y Y OpenAPI 查询标签键对应的所有值 Y Y Y 说明 DTS默认提供三种系统策略供用户选择； 除默认的系统策略外，用户可在IAM的“策略管理”中创建自定义策略，实现更加灵活的权限控制。

本节主要介绍使用V4签名时的HttpURLConnection开发。 应用场景 V4签名下，使用HttpURLConnection开发。 前提条件 已开通对象存储（经典版）Ⅰ型服务。 具体操作 可以参考下列示例进行HttpURLConnection开发。 package cn.ctyun.oos.sample; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStream; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.security.MessageDigest; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.SortedMap; import java.util.TimeZone; import java.util.TreeMap; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; public class OOSDemoForV4Signer { private static final SimpleDateFormat ISO8601DATEFORMAT new SimpleDateFormat("yyyyMMdd'T'HHmmss'Z'"); private static final SimpleDateFormat ISO8601DAYFORMAT new SimpleDateFormat("yyyyMMdd"); private static final char[] HEXCODE "0123456789abcdef".toCharArray(); private static final String UNSIGNEDPAYLOAD "UNSIGNEDPAYLOAD"; private static final String SCHEME "AWS4"; private static final String ALGORITHM "HMACSHA256"; private static final String TERMINATOR "aws4request"; private static final String HMACSHA256 "HmacSHA256"; private static final String OOSACCESSKEY "youraccesskey"; private static final String OOSSECRETKEY "yoursecretkey"; private static final String OOSENDPOINT "ooscn.ctyunapi.cn"; private static final String OOSBUCKET "your bucket name"; private static final String OOSOBJECTNAME "yourobjectname"; private static final String OOSOBJECTCONTENT "yourobjectcontent"; private static final int DEFAULTTIMEOUT 30000; static { TimeZone utc TimeZone.getTimeZone("UTC"); ISO8601DATEFORMAT.setTimeZone(utc); ISO8601DAYFORMAT.setTimeZone(utc); } public static void main(String[] args) throws Exception { OOSDemoForV4Signer demo new OOSDemoForV4Signer(); demo.putObject(); demo.getObject(); demo.deleteObject(); } public void getObject() { try { HttpURLConnection connection generateConnection("GET", OOSBUCKET, OOSOBJECTNAME); connection.connect(); int responseCode connection.getResponseCode(); // 在responseCode为200 的情况下， 可将connection.getInputStream()的对象数据读出。 if(responseCode 200) { System.out.println("get object success"); } try (InputStream inputStream responseCode 200 ? connection.getInputStream() : connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } catch (Exception e) { // 异常可选择抛出或者处理掉。 e.printStackTrace(); } } public void putObject() { try { HttpURLConnection connection generateConnection("PUT", OOSBUCKET, OOSOBJECTNAME); connection.setDoOutput(true); connection.connect(); // Create the object byte[] requestBody OOSOBJECTCONTENT.getBytes(); try (OutputStream outputStream connection.getOutputStream()) { outputStream.write(requestBody); } // Execute the request and print the response int responseCode connection.getResponseCode(); if (responseCode 200) { System.out.println("put object success"); } else { try (InputStream inputStream connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } } catch (Exception e) { // 异常可选择抛出或者处理掉。 e.printStackTrace(); } } public void deleteObject() { try { HttpURLConnection connection generateConnection("DELETE", OOSBUCKET, OOSOBJECTNAME); connection.connect(); int responseCode connection.getResponseCode(); if (responseCode 204) { System.out.println("delete object success"); } else { try (InputStream inputStream connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } } catch (Exception e) { // 异常可选择抛出或者处理掉。 e.printStackTrace(); } } private HttpURLConnection generateConnection(String method, String bucket, String objectKey) throws Exception { String requestUrl " + bucket + "." + OOSENDPOINT + "/" + urlEncode(objectKey, true); Map headers new HashMap<>(); // 1 加在headers里的所有头域，都参与计算签名。 // 2 任何头以xamzmeta这个前缀开始都会被认为是用户的元数据，当用户检索时，它将会和对象一起被存储并返回。PUT请求头大小限制为8KiB。在PUT请求头中，用户定义的元数据大小限制为2KiB。 // headers.put("xamzmetatest", "oos"); Map querys new HashMap (); URL url new URL(requestUrl); String authorization v4Sign(headers, querys, UNSIGNEDPAYLOAD, url, method); headers.put("Authorization", authorization); HttpURLConnection connection (HttpURLConnection)new URL(requestUrl).openConnection(); connection.setRequestMethod(method); connection.setConnectTimeout(DEFAULTTIMEOUT); connection.setReadTimeout(DEFAULTTIMEOUT); headers.forEach(connection::setRequestProperty); return connection; } / 以下是签名计算相关方法 / private String v4Sign(Map headers, Map queryParameters, String bodyHash, URL endpointUrl, String httpMethod) { String host endpointUrl.getHost(); String serviceName parseServiceName(host); String regionName parseRegionName(host); // first get the date and time for the subsequent request, and convert // to ISO 8601 format for use in signature generation Date now new Date(); String dateTimeStamp ISO8601DATEFORMAT.format(now); // update the headers with required 'xamzdate' and 'host' values if (headers null) { headers new HashMap (); } headers.put("xamzdate", dateTimeStamp); headers.put("xamzcontentsha256", bodyHash); int port endpointUrl.getPort(); if (port > 1 && port ! 80 && port ! 443) { host host.concat(":" + Integer.toString(port)); } headers.put("Host", host); // canonicalize the headers; we need the set of header names as well as the // names and values to go into the signature process String canonicalizedHeaderNames getCanonicalizeHeaderNames(headers); String canonicalizedHeaders getCanonicalizedHeaderString(headers); // if any query string parameters have been supplied, canonicalize them String canonicalizedQueryParameters getCanonicalizedQueryString(queryParameters); // canonicalize the various components of the request String canonicalRequest getCanonicalRequest(endpointUrl, httpMethod, canonicalizedQueryParameters, canonicalizedHeaderNames, canonicalizedHeaders, bodyHash); // construct the string to be signed String dateStamp ISO8601DAYFORMAT.format(now); String scope dateStamp + "/" + regionName + "/" + serviceName + "/" + TERMINATOR; String stringToSign getStringToSign(SCHEME, ALGORITHM, dateTimeStamp, scope, canonicalRequest); // compute the signing key byte[] kSigning createSignatureKey(OOSSECRETKEY, dateStamp, regionName, serviceName); byte[] signature sign(stringToSign, kSigning, HMACSHA256); String credentialsAuthorizationHeader "Credential" + OOSACCESSKEY + "/" + scope; String signedHeadersAuthorizationHeader "SignedHeaders" + canonicalizedHeaderNames; String signatureAuthorizationHeader "Signature" + toHex(signature); String authorizationHeader SCHEME + "" + ALGORITHM + " " + credentialsAuthorizationHeader + ", " signedHeadersAuthorizationHeader + ", " + signatureAuthorizationHeader; return authorizationHeader; } private String getCanonicalizedQueryString(Map parameters) { if (parameters null parameters.isEmpty()) { return ""; } SortedMap sorted new TreeMap (); Iterator > pairs parameters.entrySet().iterator(); while (pairs.hasNext()) { Map.Entry pair pairs.next(); String key pair.getKey(); String value pair.getValue(); sorted.put(urlEncode(key, false), urlEncode(value, false)); } StringBuilder builder new StringBuilder(); pairs sorted.entrySet().iterator(); while (pairs.hasNext()) { Map.Entry pair pairs.next(); builder.append(pair.getKey()); builder.append(""); builder.append(pair.getValue()); if (pairs.hasNext()) { builder.append("&"); } } return builder.toString(); } private String getCanonicalizedHeaderString(Map headers) { if (headers null headers.isEmpty()) { return ""; } // step1: sort the headers by caseinsensitive order List sortedHeaders new ArrayList (); sortedHeaders.addAll(headers.keySet()); Collections.sort(sortedHeaders, String.CASEINSENSITIVEORDER); // step2: form the canonical header:value entries in sorted order. // Multiple white spaces in the values should be compressed to a single // space. StringBuilder buffer new StringBuilder(); for (String key : sortedHeaders) { buffer.append(key.toLowerCase().replaceAll("s+", " ") + ":" + headers.get(key).replaceAll("s+", " ")); buffer.append("n"); } return buffer.toString(); } private String getCanonicalizeHeaderNames(Map headers) { List sortedHeaders new ArrayList (); sortedHeaders.addAll(headers.keySet()); Collections.sort(sortedHeaders, String.CASEINSENSITIVEORDER); StringBuilder buffer new StringBuilder(); for (String header : sortedHeaders) { if (buffer.length() > 0) buffer.append(";"); buffer.append(header.toLowerCase()); } return buffer.toString(); } private String getCanonicalRequest(URL endpoint, String httpMethod, String queryParameters, String canonicalizedHeaderNames, String canonicalizedHeaders, String bodyHash) { String canonicalRequest; if (bodyHash null bodyHash.equals("")) { canonicalRequest httpMethod + "n" + getCanonicalizedResourcePath(endpoint) + "n" + queryParameters "n" + canonicalizedHeaders + "n" + canonicalizedHeaderNames; } else { canonicalRequest httpMethod + "n" + getCanonicalizedResourcePath(endpoint) + "n" + queryParameters "n" + canonicalizedHeaders + "n" + canonicalizedHeaderNames + "n" + bodyHash; } return canonicalRequest; } private String getStringToSign(String scheme, String algorithm, String dateTime, String scope, String canonicalRequest) { String stringToSign scheme + "" + algorithm + "n" + dateTime + "n" + scope + "n" + toHex(hash(canonicalRequest)); return stringToSign; } private byte[] createSignatureKey(String key, String dateStamp, String regionName, String serviceName) { byte[] kSecret (SCHEME + key).getBytes(); byte[] kDate sign(dateStamp, kSecret, HMACSHA256); byte[] kRegion sign(regionName, kDate, HMACSHA256); byte[] kService sign(serviceName, kRegion, HMACSHA256); byte[] kSigning sign(TERMINATOR, kService, HMACSHA256); return kSigning; } private byte[] sign(String stringData, byte[] key, String algorithm) { try { byte[] data stringData.getBytes("UTF8"); Mac mac Mac.getInstance(algorithm); mac.init(new SecretKeySpec(key, algorithm)); return mac.doFinal(data); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Unable to calculate a request signature: " + e.getMessage(), e); } } private String getCanonicalizedResourcePath(URL endpoint) { if (endpoint null) { return "/"; } String path endpoint.getPath(); if (path null path.isEmpty()) { return "/"; } // String encodedPath urlEncode(path, true); String encodedPath path; if (encodedPath.startsWith("/")) { return encodedPath; } else { return "/".concat(encodedPath); } } private String urlEncode(String url, boolean keepPathSlash) { String encoded; try { encoded URLEncoder.encode(url, "UTF8"); } catch (UnsupportedEncodingException e) { throw new RuntimeException("UTF8 encoding is not supported.", e); } if (keepPathSlash) { encoded encoded.replace("%2F", "/"); } return encoded; } private String toHex(byte[] data) { StringBuilder r new StringBuilder(data.length 2); for (byte b : data) { r.append(HEXCODE[(b >> 4) & 0xF]); r.append(HEXCODE[(b & 0xF)]); } return r.toString(); } private byte[] hash(String text) { try { MessageDigest md MessageDigest.getInstance("SHA256"); md.reset(); md.update(text.getBytes("UTF8")); return md.digest(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Unable to compute hash while signing request: " + e.getMessage(), e); } } private String parseRegionName(String host) { String pattern "oos([w]).ctyunapi.cn$"; Pattern r Pattern.compile(pattern); Matcher m r.matcher(host); if (m.find()) { return m.group(1).toLowerCase(); } else { throw new RuntimeException("parse region error, please check endpoint."); } } private String parseServiceName(String host) { if (host.endsWith("iam.ctyunapi.cn")) { return "sts"; } else { return "s3"; } } }

前提条件 已完成作业开发任务。 提交版本并解锁 “提交”会将当前开发态的最新作业保存并提交为版本，并覆盖之前的作业版本。为了便于后续其他开发者对此作业进行修改，建议您在“提交”后通过“解锁”解除该作业锁定。 1.登录DataArts Studio控制台。选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 详见下图：选择数据开发 2.在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 3.在作业目录中，双击已开发完成的作业名称，进入作业开发页面。 4.在作业画布上方单击“提交”，提交版本。描述内容长度最多为128个字符，并勾选是否在下个调度周期使用新版本，不勾选则无法点击确认。 详见下图：提交 5.“提交”后在作业画布上方单击“解锁”，解除锁定，便于后续其他开发者对此作业进行修改更新。 详见下图：解锁 版本回滚 用户可以在版本列表中看到已经提交过的版本信息（当前最多保存最近10条版本信息）。点击“回滚”，可以回退到任意一个已提交的版本。 回滚内容包括： 作业定义（算子属性、连线等）； 作业基本信息、作业调度配置、作业参数、血缘关系中的所有内容； 操作如下： 1. 登录DataArts Studio控制台。选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 详见下图：选择数据开发 2. 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 3. 在作业目录中，双击作业名称，进入作业开发页面。 4. 在页面右侧单击“版本”，查看版本提交记录，找到需要回滚的版本单击“回滚”即可。 详见下图：版本回滚操作界面

本文为您介绍配置部分防护策略时，系统支持设置的匹配字段。 在进行云WAF的防护配置时，CC防护、精准访问控制、白名单、BOT防护均涉及定义规则匹配条件。本文具体描述了规则匹配条件中支持使用的字段及其释义。 什么是匹配条件、匹配动作 在进行云WAF的防护配置时，您可以自定义CC防护规则、自定义精准访问策略、自定义白名单规则、自定义BOT防护规则，自定义规则由匹配条件与匹配动作构成。在创建规则时，通过设置匹配字段和相应的匹配内容定义匹配条件，并针对符合匹配条件的访问请求设置相应的动作。 匹配条件 匹配条件包含匹配字段、逻辑符、匹配内容。每一条自定义规则中最多允许设置多个匹配条件组合，且各个条件间是“与”的逻辑关系，即访问请求必须同时满足所有匹配条件才算命中该规则，并执行相应的匹配动作。 匹配动作 Web基础防护白名单规则中的匹配动作表示不检测模块，其他自定义防护策略的匹配动作表示处置动作，具体配置方式请参见各防护模块配置说明。 支持匹配的字段 匹配字段 适用的逻辑符 字段描述 请求参数值 包含、相等、正则匹配 请求的参数value，包括query和form，如/?p123中的123 请求参数名 包含、相等、正则匹配 请求的参数key，包括query和form，如/?p123中的p Cookie 包含、相等、正则匹配、统计次数、统计个数 请求的Cookie值 请求路径 包含、相等、正则匹配、统计次数、统计个数 请求的路径，不包含域名和参数，未解码 请求URI 包含、相等、正则匹配、统计次数、统计个数 请求的URI，带参数 请求头值 包含、相等、正则匹配 请求header的值 请求头名 包含、相等、正则匹配 请求header的名字 请求方法 包含、相等、正则匹配、统计次数、统计个数 请求方法 请求大小 大于等于、小于等于 请求的大小 请求Host 包含、相等、正则匹配、统计次数、统计个数 请求Host头的值 请求referer 头 包含、相等、正则匹配、统计次数、统计个数 请求referer头的值 请求UserAgent 包含、相等、正则匹配、统计次数、统计个数 请求UserAgent 请求体 包含、相等、正则匹配、统计次数 请求体 请求端口 相等、统计次数、统计个数 请求的端口 源IP 属于、不属于 请求来源IP

本节主要介绍停止计费。 包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源，例如包年/包月的GeminiDB Influx实例，用户在购买时会一次性付费，服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源，您可以执行退订操作，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。 如果您已开启“自动续费”功能，为避免继续产生费用，请在自动续费扣款日（默认为到期前7日）之前关闭自动续费。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源，例如按需计费的GeminiDB Influx实例，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。 通过账单查找云服务资源并停止计费 为了确保所有计费资源都能够被找到并删除，您可以在费用账单中获取计费资源的ID，通过这些ID信息找到具体的资源，然后将其一一删除。具体操作如下： 【方法一 ：使用资源ID查找资源 】 1. 登录管理控制台，在顶部菜单栏中选择“费用与成本 > 费用账单”。 进入费用账单页面。 2. 选择“流水和明细账单 > 明细账单”，在如图1所示位置单击鼠标左键，复制资源ID。 图1 复制资源ID 3. 登录管理控制台，选择“数据库 > GeminiDB Influx接口”。 4. 选择资源所在的区域，在筛选条件中选择“实例ID”，并输入2中复制的资源ID，单击图标即可查找到该资源。 图2 查找资源 5. 单击操作列的“更多 > 删除实例”，对实例执行删除操作，确保列表中已无该资源。 说明 按需计费资源删除后，可能还会存在账单信息，因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个结算周期的费用进行扣款。例如在8:30删除按小时结算的实例资源，但是8:00~9:00期间产生的费用，通常会在10:00左右才进行扣费。 【方法二 ：使用资源名称查找资源 】 1. 登录管理控制台，在顶部菜单栏中选择“费用与成本 > 费用账单”。 进入费用账单页面。 2. 选择“流水和明细账单 > 明细账单”，在如图3所示位置单击鼠标左键，复制资源名称。 图3 复制资源名称 3. 登录管理控制台，选择“数据库 > GeminiDB Influx接口”。 4. 在搜索框中输入2中复制的资源名称，单击图标即可查找到该资源。 图4 查找资源 5. 单击操作列的“更多 > 删除实例”，对实例执行删除操作，确保列表中已无该资源。 说明 按需计费资源删除后，可能还会存在账单信息，因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个结算周期的费用进行扣款。例如在8:30删除按小时结算的实例资源，但是8:00~9:00期间产生的费用，通常会在10:00左右才进行扣费。

操作步骤 1. 在顶部菜单栏选择“数据方案”>“数据追踪与回滚”打开数据追踪与回滚任务列表页面。 说明 您可根据时间范围或数据库名称等条件筛选查询。 您可勾选目标任务并进行删除操作，将同步删除变更记录DAS存储 在任务列表“任务ID”栏下单击目标任务ID，即可查看该任务详情。 在任务列表操作栏下单击“进入任务”，即可查看任务信息、搜索日志及回滚任务列表等日志追踪与回滚详情。 创建的任务将在15天后过期，系统会自动回收并删除在DAS存储中的变更记录。 2. 在任务列表页面，单击页面左上角“新建追踪任务”，在新建任务弹窗中，设置数据追踪任务基本信息，如任务名、时间范围、数据库名等。 说明 首次进行数据回滚的用户需查看并勾选同意协议，才能创建数据追踪任务。 任务追踪与回滚的时间范围默认为3小时。 3. 在弹窗下部单击“预检查”，在预检查页面你可获取具体时间点的操作详情。 说明 预检查会根据时间范围筛选Binlog列表，开启备份的RDS实例会定时备份Binlog文件到OBS桶中，备份会有不大于5分钟的延迟。 当您发起对当前时间数据追踪时，存在无最新5分钟变更记录的可能，遇到该情况稍后重新创建任务即可。 4. 在弹窗下部单击“读取日志”，获取日志详情信息。 读取日志会发起Binlog解析，根据任务信息将存储涉及变更记录信息，以便支持后续数据筛选及展示。 说明 所有日志读取成功才能进行搜索日志等相关操作。 当前一次任务读取不完全时，再次启动追踪任务，可能出现读取日志开始时间比日志结束时间晚的情况，属于正常情况。 5. 在弹窗下部单击“搜索日志”，进入搜索日志页面，获取变更事件列表信息。 6. 当有多个事件需要合并回滚时，在搜索日志页面单击“新建回滚任务”，在“新建回滚任务”弹窗中指定回滚事件ID范围，将合并后的回滚SQL生成到OBS桶中，并按需设置高级选项信息，设置完成后单击“确定”。 说明 开始事件ID及结束事件ID为任务列表中ID号，且应按正序填写。 变更合并 对同一记录（主键）连续3次变更（1→2→3→4）等价于1次变更（1→4）。 语句类型选项 生成基于事件的回滚SQL：针对数据发生变更时的前后镜像生成反向变更SQL。 获取数据变更前的原始数据：将数据变更前镜像生成回滚表及insert语句。 7. 在回滚任务列表页面，您可查看当前回滚任务信息或新建回滚任务。 在任务列表操作栏下单击“查看详情”，可查看本次回滚任务的详情信息。 在任务列表操作栏下单击“下载”，可在本地获取本次任务数据压缩包。 说明 同一记录合并变更存在变更抵消情况（insert>delete，delete>insert，update>update），因此生成文件会存在无回滚SQL或无原始数据情况。

此章节为您介绍数据加密网关操作日志相关内容。 操作审计日志页面用来展示所有管理操作的日志，审计员可手动对每条日志执行审计。 数据库加密机支持操作日志完整性保护，在存储管理操作日志同时记录对应的完整性校验值，页面展示日志时会自动校验日志完整性，可有效防止非法用户恶意篡改操作审计日志。 查询审计日志 1. 使用审计角色登录数据加密网关。 2. 在菜单栏选择“日志管理 > 审计日志列表”进入审计列表页面。 3. 设置查询条件（时间范围、操作用户、操作描述），单击“查询”即可查询相关审计日志。 审计日志 1. 使用审计角色登录数据加密网关。 2. 在菜单栏选择“日志管理 > 审计日志列表”进入审计列表页面。 3. 选择需要审计的日志，单击“操作”列的“审计”按钮，进行审计。 4. 在审计日志列表页面查看审计结果。

参数名称 描述 Policy Name 策略名称，可自定义，不能与本服务内其他策略名称重复。 Policy Label 为当前策略指定一个标签，您可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。 database 将适用该策略的列Hive数据库名称。 udf 指定UDF的名称。 Description 策略描述信息。 Audit Logging 是否审计此策略。 Allow Conditions 策略允许条件，配置本策略内允许的权限及例外。 如需添加多条权限控制规则，可单击+按钮添加。 如需当前条件中的用户或用户组管理本条策略，可勾选“Delegate Admin”，这些用户将成为受委托的管理员。被委托的管理员可以更新、删除本策略，它还可以基于原始策略创建子策略。 Deny Conditions 策略拒绝条件，配置本策略内拒绝的权限及例外，配置方法与“Allow Conditions”类似。

参数名称 描述 Policy Name 策略名称，可自定义，不能与本服务内其他策略名称重复。 Policy Label 为当前策略指定一个标签，您可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。 database 将适用该策略的列Hive数据库名称。 udf 指定UDF的名称。 Description 策略描述信息。 Audit Logging 是否审计此策略。 Allow Conditions 策略允许条件，配置本策略内允许的权限及例外。 如需添加多条权限控制规则，可单击+按钮添加。 如需当前条件中的用户或用户组管理本条策略，可勾选“Delegate Admin”，这些用户将成为受委托的管理员。被委托的管理员可以更新、删除本策略，它还可以基于原始策略创建子策略。 Deny Conditions 策略拒绝条件，配置本策略内拒绝的权限及例外，配置方法与“Allow Conditions”类似。