高效运维 通过多种架构运维、多种运维资源、多种运维工具、多种运维形式的接入，全面提升运维效率。 Web浏览器运维 HTML5远程登录资源，无需安装客户端，一键登录运维资源，实现操作实时监控、文件上传下载等运维管理。 一站式登录运维 在Windows、Linux、Android、iOS等操作系统上，支持任意主流浏览器无插件化运维，包括Edge、Chrome、Firefox等主流浏览器，让运维人员脱离运维工具和操作系统束缚，随时随地远程运维。 批量登录 支持一键登录多个授权资源，多个资源可同时在一个浏览器页签运维。 协同会话 支持多人参与“协同分享”，邀请其他运维人员或专家进行协同运维，对同一会话进行协同操作或问题定位，提高多人运维效率。 文件传输 基于WSS的文件管理技术，支持文件上传/下载，以及文件在线管理，实现多主机文件共享功能 。 命令群发 针对多个Linux资源，开启群发键。在一个会话窗口执行命令后，其他会话窗口将同步执行相同操作。 第三方客户端运维 在不改变用户使用原来客户端习惯的前提下，支持一键接入多种运维工具，提升运维效率。 多种运维工具 支持接入SecureCRT、Xshell、Xftp、WinSCP、Navicat 、Toad for Oracle等工具。 SSH客户端运维 针对字符协议类主机资源，可通过运维客户端登录资源，实现运维平台多种选择。 数据库客户端运维 针对数据库主机资源，通过配置SSO单点登录工具，调用数据库客户端，实现一键登录目标数据库资源，数据库运维操作。 文件传输客户端运维 针对文件传输协议类主机资源，通过调用FTP/SFTP/SCP客户端登录资源，实现客户端运维。 自动化运维 线上多步骤复杂操作自动化执行，告别枯燥的重复工作，提高工作效率。 脚本管理 线下脚本上线管理，支持Shell和Python类型脚本的管理。 运维任务 通过配置命令执行、脚本执行、文件传输的运维任务，可定期、批量、自动执行预置的运维任务。

本章节主要介绍DataArts Studio的开发一个DWS SQL作业流程。 介绍如何在数据开发模块上通过DWS SQL算子进行作业开发。 场景说明 本教程通过开发一个DWS作业来统计某门店的前一天销售额。 环境准备 已开通DWS服务，并创建DWS集群，为DWS SQL提供运行环境。 已开通CDM增量包，并创建CDM集群。 CDM集群创建时，需要注意：虚拟私有云、子网、安全组与DWS集群保持一致，确保网络互通。 创建DWS的数据连接 开发DWS SQL前，我们需要在“管理中心 > 数据连接”模块中建立一个到DWS的连接，数据连接名称为“dwslink”。 关键参数说明： 集群名：环境准备中创建的DWS集群名称。 绑定Agent：环境准备中创建的CDM集群。 创建数据库 在DWS中创建数据库，以“gaussdb”数据库为例。详情请参新建数据库进行操作。 创建数据表 在“gaussdb”数据库中创建数据表tradelog和tradereport。详情请参考如下建表脚本。 create schema storesales; set currentschema storesales; drop table if exists tradelog; CREATE TABLE tradelog ( sn VARCHAR(16), tradetime DATE, tradecount INTEGER(8) ); set currentschema storesales; drop table if exists tradereport; CREATE TABLE tradereport ( rq DATE, tradetotal INTEGER(8) ); 开发DWS SQL脚本 在“数据开发 > 脚本开发”模块中创建一个DWS SQL脚本，脚本名称为“dwssql”。在编辑器中输入SQL语句，通过SQL语句来实现统计前一天的销售额。 开发脚本 说明 上图中的脚本开发区为临时调试区，关闭脚本页签后，开发区的内容将丢失。您可以通过“提交”来保存并提交脚本版本。 数据连接：创建DWS的数据连接中已创建的连接。

Spark作业访问MySQL数据库的方案 通过DLI Spark作业访问MySQL数据库中的数据有如下两种方案： 方案1：在DLI中购买按需专属队列，创建增强型跨源连接，再通过跨源表读取MySQL数据库中的数据，该方案需要用户自行编写java代码或scala代码。 方案2：先使用云数据迁移服务CDM将MySQL数据库中的数据导入OBS桶中，再通过Spark作业读取OBS桶中的数据，如果用户已有CDM集群，该方案比方案1简单，且不会对现有数据库造成压力。 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。 设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 用户可在JDBC中通过set方式设置dli.sql.shuffle.partitions参数。具体方法如下： Statement st conn.stamte() st.execute("set spark.sql.shuffle.partitions20") Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 说明 lDriver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的路径作为参数传给Executor去执行。 lExecutor获取文件路径的时候，仍然需要使用SparkFiles.get(“filename”)的方式获取。 lSparkFiles.get()方法需要spark初始化以后才能调用。 代码段如下所示 package main.java import org.apache.spark.SparkFiles import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.io.Source object DliTest { def main(args:Array[String]): Unit { val spark SparkSession.builder .appName("SparkTest") .getOrCreate() // driver 获取上传文件 println(SparkFiles.get("test")) spark.sparkContext.parallelize(Array(1,2,3,4)) // Executor 获取上传文件 .map( > println(SparkFiles.get("test"))) .map( > println(Source.fromFile(SparkFiles.get("test")).mkString)).collect() } }

本节介绍了创建手动备份的操作场景、约束限制和操作步骤等相关内容。 操作场景 关系型数据库支持对运行正常的主实例创建手动备份，用户可以通过手动备份恢复数据，从而保证数据可靠性。 约束限制 当数据库实例被删除时，实例的自动备份将被同步删除，手动备份不会被删除。 实例中表的数量会影响备份速度，表数量上限为50万。 全量备份时，会连接备份所属的实例，校验该实例的状态。如果校验存在以下两种情况，则校验不通过，会自动进行校验重试。如果重试结束后，仍然无法满足，则备份失败。 − 备份所属的实例正在执行DDL操作。 − 从备份所属的实例获取备份锁失败。 备份期间会消耗内存资源，当用户表数量较多而剩余内存较少时，可能导致备份任务失败，需要用户降低表数量或者扩大实例规格。 方式一 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域。 步骤 3 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 步骤 4 在“实例管理”页面，选择指定的实例，在操作列选择“更多 > 创建备份”。 步骤 5 在创建备份弹出框中，命名该备份，并添加描述，单击“确定”，提交备份创建，单击“取消”，取消创建。 备份名称的长度在4~64个字符之间，必须以字母开头，区分大小写，可以包含字母、数字、中划线或者下划线，不能包含其他特殊字符。 备份描述不能超过256个字符，且不能包含回车和>!<"&'特殊字符。 手动备份创建所需时间由数据量大小决定。 步骤 6 手动备份创建成功后，用户可在“备份管理”页面，对其进行查看并管理。 也可在“实例管理”页面，单击实例名称，在左侧导航栏，单击“备份恢复”，对其进行查看并管理。 结束

展示该应用实例/数据库等涉及的调用链信息,包括TraceID、产生时间、接口名称、耗时、状态信息。 功能入口 1. 选择目标资源池，并登录APM组件控制台。 2. 在左侧导航栏中选择「应用监控」「应用列表」。 3. 在应用列表中选择您想查看的应用，点击「应用名称」打开新的应用详情链接。 4. 在左侧导航栏中选择「 应用详情 」或「 数据库调用 」等其他维度分析视角，您可以在应用详情页面切换至「 调用链查询 」页签，在左侧关键指标中 选择不同的应用实例/数据库等 ，可查看该应用实例/数据库相应的调用链信息。 功能说明 显示筛选时间段内，该应用实例/SQL涉及的调用链信息。 产生时间 ：该调用链产生的时间点。 接口名称 ：显示发起API调用时的接口名称，完整调用链中涉及的接口信息在trace详情中查看。 所属应用 ：显示当前应用实例所属应用的名称，该调用链涉及的其他应用信息在trace详情中查看。 耗时 ：一个完整的链路调用所消耗的时间。 状态 ：与HTTP状态码对应。 TraceID ：调用链的唯一标识。点击显示详情弹窗如“Trace详情”。

日志审计 通过主被动结合的方式，实时不间断地采集用户网络中各种不同厂商的安全设备、网络设备、主机、操作系统、以及各种应用系统产生的海量日志信息，并将这些信息汇集到审计中心，进行集中化存储（可根据日志规模大小进行分布式存储，支持水平弹性扩展和数据高可靠性存储）、索引、备份、全文检索、实时搜索、审计、告警、响应，并出具丰富的报表报告，获悉全网的整体安全运行态势，实现全生命周期的日志管理。 数据库审计 通过Agent抓包方式旁路部署，提供数据库审计、SQL注入攻击检测、风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。 数据分类分级 通过自动发现与多行业法规模板实现用户数据的精准识别和风险分级，支持自定义规则并按库表列维度生成可视化资产台账，助力精细化安全管理； 内置分类框架及多维条件组合规则，结合交互式图表报告直观呈现数据分布与敏感占比，确保合规治理与动态防护的有效平衡。 数据脱敏与水印 采用240余种算法防止敏感数据共享泄露，支持40余类数据库及文件的数据源脱敏，并嵌入水印实现泄漏溯源。 依托内容识别与自定义规则自动发现敏感信息，突破元数据依赖，覆盖主流关系库、国产库及非结构化文件的全场景防护体系。

锁分析功能支持对数据库实例进行死锁分析、阻塞分析。 前提条件 仅限来源为天翼云RDS的PostgreSQL数据库。 死锁信息采集仅支持西南1、华东1、上海36、华北2、长沙42、华南2、长沙42、青岛20、南昌5、西安7、杭州7资源池。 已录入DMS中，且实例状态正常的数据库实例。 注意事项 开启采集仅影响死锁分析列表，不影响死锁次数监控。 操作步骤 1. 登录数据管理服务。 2. 在左侧导航栏中，单击 智能运维 > 锁分析，进入锁分析界面。 3. 选择目标PostgreSQL实例，单击即可查看死锁信息、阻塞分析。 功能介绍 锁分析功能支持对数据库实例进行死锁分析、阻塞分析。 死锁分析 死锁分析功能支持死锁次数趋势和死锁分析列表，其中，死锁分析列表需要开启采集。 功能名称 功能介绍 死锁次数趋势 支持查看7天内用户选择时间范围内的死锁次数趋势。 死锁分析列表 支持查看7天内用户选择时间范围内的死锁信息；点击详情可查看原始日志内容。 阻塞分析 阻塞分析支持采集当前阻塞链信息、以及查看历史阻塞信息、支持查看阻塞的会话关系链。 功能名称 功能介绍 关系图 支持直观展示阻塞会话之间的阻塞关系。 会话列表 支持查看阻塞会话的详细会话信息。 、

本文主要介绍MySQL数据迁移后sql执行速度慢的原因分析及解决方案。 场景描述 数据迁移至MySQL实例后，sql语句执行明显慢于原数据库。 原因分析 数据迁移至MySQL实例后，第一次执行的sql比在原数据库执行的性能差， 是由MySQL的bufferpool机制决定的：sql语句第一次执行时，由于执行计划和查询数据等信息未加载至bufferpool中，需要生成执行计划，并从磁盘加载数据，磁盘IO读写性能明显差于内存bufferpool的读写性能，因为第一次执行速度会慢很多；sql第一次执行完后，读取的数据会被存放于内存的bufferpool中，当第二次执行相同语句时，数据直接从bufferpool中读取，因此数据的访问速度明显快于第一次从磁盘访问数据速度。 该场景中，在原数据库中执行sql读取的数据一般来源于bufferpool，访问速度极快。当数据迁移到云上MySQL时，第1次执行同样的sql语句，需要从磁盘读取，就会访问较慢，当再次执行相同sql会从内存读取，执行速度就会恢复正常。 解决方案 该场景属于正常现象，在同一个数据库中，第1次执行sql时很慢，但再次执行由于数据已经被加载到bufferpool中，执行速度会明显提升。

本节主要介绍计费模式概述。 云数据库GaussDB提供包年/包月、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。一般适用于设备需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付费模式，即先使用再付费，按照云数据库实际使用时长计费，秒级计费，按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费按照订单的购买周期结算。 后付费按照云数据库实际使用时长计费。 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 实例规格（vCPU和内存）、存储空间、备份空间、弹性公网IP 实例规格（vCPU和内存）、存储空间、备份空间、弹性公网IP 变更规格 支持变更实例规格。 支持变更实例规格。 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。对于长期使用者，推荐该方式。 适用于计算资源需求波动的场景，可以随时开通，随时删除。

产品类型 GeminiDB Influx 产品 GeminiDB Influx存储 计费模式 按需 资源名称/ID GeminiDB Influx的名称和ID例如：nosqlb388，21e8811a64bf4de88bc2e2556da17983in12 规格 GeminiDB Influx存储 使用量类型 按需计费GeminiDB Influx的使用量类型为“时长” 单价 按需计费模式为简单定价（使用量单价）时提供单价信息，其他的定价（如EIP公网带宽的阶梯定价）等不提供单价。按需计费GeminiDB Influx属于简单定价，您可以在云数据库 GeminiDB价格详情中查中查询单价。 单价单位 在云数据库GeminiDB价格详情中查中查询到的单价单位：元/GB/小时 使用量 按产品单价单位显示使用量，GeminiDB Influx的单价单位为元/GB/小时，因此使用量以小时为单位。本例中，2023/04/08 10:09:06 ~ 2023/04/08 12:09:06时段总计使用量为2小时。 使用量单位 小时 官网价 官网价使用量 单价 容量本例中，使用量为2小时，单价可在云数据库 GeminiDB价格详情中查中查询，以0.00378元/GB/小时为例，容量为40GB，那么官网价 0.00378 40 0.3024 元。 优惠金额 用户使用云服务享受折扣优惠如商务折扣、伙伴授予折扣以及促销优惠等减免的金额。基于官网价的优惠金额。 应付金额 用户使用云服务享受折扣优惠后需要支付的费用金额。

本节主要介绍重启实例。 操作场景 出于维护目的，您可能需要重启数据库实例。 使用须知 实例状态为“正常”、“异常”、“恢复检查中”，支持重启实例。 重启实例会导致服务中断，请谨慎操作。 重启实例后，该实例下所有节点将会被重启。 开启操作保护的用户，在进行敏感操作时，通过进行二次认证再次确认您的身份，进一步提高账号安全性，有效保护您安全使用云产品。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB”。 3. 在“实例管理”页面，选择兼容类型为InfluxDB的指定实例，选择操作列“更多 > 重启实例”。 您也可以在“实例管理”页面，单击指定实例的名称，在页面右上角，单击“重启实例”。 4. 若您已开启操作保护，在“重启实例”弹出框，单击“去验证”，跳转至验证页面，单击“免费获取验证码”，正确输入验证码并单击“认证”，页面自动关闭。 5. 在弹出框中，单击“是”重启实例。 对于GeminiDB Influx集群实例，您可以根据业务需求，选择节点同时重启或者节点逐个重启。 图1 重启GeminiDB Influx实例 对于GeminiDB Influx单节点实例，直接点击是即可。 图2 重启GeminiDB Influx单节点实例

本节主要介绍了GeminiDB Redis产品的收费模式。 包年包月 1.收费方式 预付费方式：用户需先登录天翼云用户中心进行充值，系统会根据用户选购的实际资源对用户云账户中的金额进行扣除。 计费周期：按月计费，以自然月为计费单位，包年享受官网对应的折扣。 2、升级规则 GeminiDB Redis产品升级时间不满整月的，升级后配置按当月实际发生天数计费。 变更实例规格：您可以根据业务需求变更GeminiDB Redis实例规格，变更后即刻按照变更后的实例规格的价格计费。 扩容及缩小存储空间：您可以根据业务需求增加或减少您的存储空间，变更后即刻按照新的存储空间计费。您每次扩容或缩容的最小容量为10GB。 3、续订规则 续订数据库，续费按原订购模式按月方式进行续费。续订费用按照续订时刻的产品价格进行计费。 4、退订规则 退订云数据库，不满整月的按当月实际发生天数收费费用。 退订云数据库后实例会进入冻结状态，冻结周期为15天，冻结期过后如不续费会删除实例。 5、提醒/通知规则 到期通知：服务到期前7天、3天邮件通知，到期前1天、当天邮件通知和短信提醒。 超期通知：服务超期1天邮件通知，超期3天、7天邮件通知和短信提醒。

本文介绍DRDS的性能测试指标和测试结果。 测试工具 Sysbench是一个基于LuaJIT的，模块化、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同参数环境下的数据库负载情况。 测试环境 区域：华东1。 逻辑表数量：10。 分片数：2。 数据量：单表记录500w，2个分片，每个物理分片表记录250w；10张表总数据量5000w。 压力机： 1台sysbench，配置为4C8G。 压测时间：单次120S。 实例规格： DRDS规格 MySQL规格 基础版12C24G 2台配置为16C32G，500G SSD盘。 中级版24C48G 2台配置为16C32G，500G SSD盘。 高级版48C96G 2台配置为16C64G，500G SSD盘。 测试参数 压测表结构 plaintext CREATE TABLE IF NOT EXISTS sbtest1 ( id int(10) unsigned NOT NULL, k int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', c char(120) NOT NULL DEFAULT '', pad char(60) NOT NULL DEFAULT '', KEY xid (id) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8; 测试模型 Sysbench OLTP场景默认提交的事务中包含20条SQL语句，具体如下 : 主键SELECT语句：10条。 范围SELECT语句：4条。 UPDATE语句：2条。 DELETE语句：2条。 INSERT语句：2条。 测试指标 TPS：Transaction Per Second，数据库每秒执行的事务数，每个事务中包含20条SQL语句。 QPS：Query Per Second，数据库每秒执行的SQL数，包含insert、select、update、delete等。

本页介绍天翼云TeleDB数据库应急方案的目标和组织。 目标 服务连续性： 通过人员、资源等的及时调配和安排，确保TeleDB服务的连续性和服务质量。 降低风险： 应急方案必须采取各种措施，尽快解决发生的问题，将由故障产生的影响降到最低。 减少损失： 对于可能产生的影响，提出技术和管理方面的改进建议，尽量将各种损失减少到最低。 应急保障小组 为保障节点及重大活动顺利开展，应提前成立应急保障小组，随时待命： 1. 项目经理：负责整个项目协调和管理工作。 2. 网络工程师：负责网络巡检和相关问题处理。 3. 数据库工程师：负责TeleDB数据库巡检和相关问题处理。 4. 操作系统工程师：负责操作系统巡检和相关问题处理。 同时安排后端相关专家人员，随时待命，有问题可随时介入。 相关人员A/B角配置 1. 应急小组成员，都需要按AB角色配置，互相补位，当工程师A某种原因无法及时提供服务时，由项目经理，在区域范围内安排合适的备份工程师B进行相关的服务； 2. 如果区域人员无法满足要求，由项目经理向技术支持中心经理申请专家技术支持。 3. 专家参与事件不能按时完成情况，则由项目经理申请更高级别技术支持。 下文是TeleDB服务出现故障时的常见应急处理方案，更多故障处理参数故障处理手册。

分布式数据库通过在不同物理位置的多个节点上存储数据来提高系统的可用性和可扩展性。而分布式事务则需要确保这些节点上数据的一致和完整。 分布式事务全局一致性面临挑战 为实现分布式事务全局数据一致性，我们将面临如下挑战： 数据分散 分布式事务需要满足事务的ACID的特性，而业务数据分散存储在网络中的多个节点上。因此，分布式数据库在进行事务的分发，协同多节点完成业务请求过程中，如何确保所有节点上数据同步更新将是一大挑战。 网络延迟与故障 跨网络多节点需要协调配合，协调能否正常、顺利作业是关键，这决定了业务数据的一致性和请求响应的及时性。网络时延、异常、主机故障和操作系统调度异常等不确定因素，都会给分布式事务一致性带来诸多挑战。而数据库需要在异常发生后，能够快速自愈，并能保证异常期间事务的完整性（不出现数据丢失、错乱）和一致性将又是另一大挑战。 并发控制 在多个事务并发执行时，如何避免数据冲突和死锁也是一大难题。 分布式事务全局一致性实现策略 TeleDB引入全局事务管理节点（GTM），专门处理分布式事务一致性工作。它通过全局时钟（Global Timestamp）和两阶段提交（Two Phase Commit）两种策略，使分布式环境下的事务保持一致成为可能。

本节主要介绍创建手动备份 文档数据库服务支持对可用的实例创建备份，用户可以通过备份恢复数据，保证数据可靠性。 手动备份说明 备份类型： 全量备份：全量备份表示对所有目标数据进行备份。全量备份总是备份所有选择的目标，即使从上次备份后数据没有变化。 备份方式： 物理备份：通过物理拷贝磁盘文件的方式进行备份。 DDS支持的手动备份方法如下表所示。 备份方法 实例类型 备份方式 备份类型 集群 物理备份 全量备份 副本集 物理备份 全量备份 计费说明 购买实例存储空间后，文档数据库服务将同比例赠送备份存储空间，用于存储备份数据。当备份数据超出赠送的免额空间时，将按需进行收费。例如，您购买的实例存储空间为100GB时，会得到赠送的100GB备份存储空间。当备份数据没有超出100GB，将免费存储在OBS上；当备份数据超出100GB，超出部分将按需计费，具体收费请参见价格详情。 您可以在“费用中心 > 费用账单”页面，选择产品为“DDS云备份”来查看备份产生的费用。 使用须知 备份过程，对业务无影响。 当文档数据库实例被删除时，该实例下的自动备份将被同步删除，手动备份不会被删除。 账户余额大于等于0元，才可以创建手动备份。

本章节为您介绍数据安全专区的产品优势。 多维度的数据资产快速梳理 快速识别网络中的个人信息、重要数据、行业敏感数据，掌握数据的分布情况、存储方式和数据量级，生成数据保护对象清单 。 采用自动发现、人工录入等方式，对数据库、数据表、数据字段进行管理，支持对敏感数据分类分级自动梳理 。 采用自动发现、人工录入等方式，对应用系统资产、API接口进行管理，并形成数据链路刻画 。 采用自动发现、人工录入等方式，对网络主机资产信息进行统一梳理 。 丰富的数据源支持 系统适配关系型数据库、国产数据库、MPP数据库、数仓、大数据组件等合计超40+数据源类型，同时支持word、pdf、txt等非结构化数据的分类分级。 基于业务系统的数据流动全链路监控 围绕业务场景开展的数据流动安全监管，将业务场景分解到业务系统上的数据流和数据节点进行细粒度的监控，实现基于业务规则的数据流动安全监管。包括全局性敏感数据的违规访问、调用、泄露等；基于业务特性的数据异常情况监控。 智能灵活的分析建模引擎 规则引擎内置 200+ 模型规则，涵盖常见安全攻击行为特征；支持规则模型、统计模型、关联模型以及智能AI模型，并可通过图形化方式进行配置编排，可通过不同规则组合以满足复杂的告警场景需求。

本章节介绍关系型数据库按需计费的模式。 1、收费方式 （1）预存后付费方式：提前充值现金到天翼云账户中，现金账户余额不低于100元，之后系统按照用户实际使用量进行结算。 （2）计费周期：按小时计费，以自然小时为计费单位（均以北京时间为准），不满一小时按照一小时计费。费用从用户账户现金余额中扣费。开通时间建议整点开通，开通不足一个自然小时，按一小时收费。提前删除也按照自然小时收费。 例如：如果您在1点01分开通，那么时间到2点就算做一个自然小时；如果您在1点58分开通，那么时间到2点也算做一个自然小时，都是按照1个小时收费。所以为了避免您的时间损失，建议您整点后几分钟内开通，在整点前几分钟删除。 2 、删除规则 （1）删除关系型数据库时，数据库的CPU、内存的费用停止计费，其他关联资源继续计费。 （2）数据库删除后，数据不会保留会立即释放资源。 3 、账户欠费 如用户账户出现欠费，账户一旦充值，系统将会自动优先扣除欠费金额。 4 、提醒/通知规则 （1）账户欠费通知：当用户欠费时，系统会向用户发送1次欠费提醒，并在欠费的第2天、第4天、第6天各发送1次欠费提醒。

本节介绍了如何导出云数据库TaurusDB实例的备份信息。 操作场景 TaurusDB服务支持导出备份，用户可以通过导出备份功能将备份信息（实例名称，备份ID、备份名称、备份类型、备份开始时间，备份结束时间，备份状态，备份大小、描述）导出到Excel中，方便用户查看并分析备份信息。 约束限制 TaurusDB不支持下载自动备份和手动备份文件。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台右上角的，选择Region。 步骤 3 在页面左上角单击，选择“数据库 > 云数据库TaurusDB”。 步骤 4 在左侧导航栏，单击“备份恢复管理”，在“备份恢复管理”页面，勾选需要导出的备份，在页面右上角单击，导出备份信息。 您也可以在“实例管理”页面，单击实例名称，进入“基本信息”页面，在左侧导航栏，单击，在“全量备份”页签下，勾选需要导出的备份，单击“导出”，导出备份信息。 目前只可导出当前页面的备份，不可跨页面导出。 导出的备份信息列表为Excel汇总表格，您可以对其进行分析，以满足业务需求。 步骤 5 查看导出的TaurusDB备份。

本页介绍天翼云TeleDB数据库数据恢复相关操作。 操作场景 当在使用过程中出现数据损毁，您可使用恢复功能进行实例恢复。期间TeleDB对用户数据不会做任何更改。它是基于数据备份和日志备份进行实时数据恢复。 说明 您在使用物理备份恢复功能时，请注意以下几点： 该功能只支持整实例恢复，不支持指定数据库、指定表恢复。 该功能只支持状态为运行中的实例恢复数据。 该功能只支持时间点备份（全量备份和增量备份）恢复，不支持全量备份恢复。 若要恢复到其他实例功能，请保证源实例、目标实例字符集、引擎版本兼容、节点数量一致。 恢复至其他实例会覆盖目标实例数据，请谨慎操作 。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航树上选择备份与恢复 ，在当前实例 下拉框选择目标实例，选择数据恢复 页签。 2. 创建恢复任务 1. 单击实例恢复 ，出现实例恢复对话框。 2. 选择目标实例，设置期望恢复时间点，勾选可恢复时间点，单击校验，出现校验实例对话框。 3. 在校验实例对话框，所有检查项检查结果通过，单击确定完成数据恢复。 3. 查看恢复任务详情 1. 单击目标实例所在行操作列的详情 ，出现恢复详情对话框。 2. 在恢复详情对话框，您可查看详情。

本页介绍天翼云TeleDB数据库生命周期政策。 各版本生命周期策略 为了适配不同用户需求和使用场景，该产品共发行如下几个版本。 正式发布版本 （Release）：指经过一系列测试和验证之后最终交付用户使用的版本。 客户定制版本 （Customized）：指根据客户需求的特定功能或场景进行定制的版本。 其它版本 ：包括 内部测试版本 (Alpha)、 公开测试版本 (Beta)、客户验证 版本 （Proof of Concept，POC）和 发行候选版本 （Release Candidate，RC）等。 内部测试版本 (Alpha)：指主要以实现软件功能为主的内部测试版本。 公开测试版本 (Beta)：指比Alpha版本更稳定，但仍需继续完善的公开测试版本。 客户验证版本 （Proof of Concept，POC）：指用户对具体应用的验证性测试的版本。 发行候选版本 （Release Candidate，RC）：指正式发布版本的前一个版本。 本政策仅适用于 正式发布版本（Release） 。客户定制版本生命周期由与客户签订的服务协议来决定。其它版本如内部测试版本、公开测试版本、POC版本和发行候选版本等随版本发布决定。 本政策仅适用于以软件形态销售的天翼云数据库软件，具体请参照 天翼云数据库软件产品协议的许可范围 。 不包括在软件许可范围内的组件。我们根据实际情况提供支持服务，具体内容和费用根据与客户签订的服务协议来决定。

krbserverkeyfile (string) 设置Kerberos 服务器密钥文件的位置。这个参数只能在 postgresql.conf文件中或服务器命令行上进行设置。 krbcaseinsusers (boolean) 设置Kerberos 和 GSSAPI 用户名是否应区分大小写。默认是off（区分大小写）。这个参数只能在 postgresql.conf文件中或服务器命令行上进行设置。 dbusernamespace (boolean) 允许针对每个数据库的用户名。默认是关闭的。这个参数只能在postgresql.conf文件中或服务器命令行上进行设置。如果打开这个参数，你应该以username@dbname的方式创建用户。 当一个username被连接着的客户端传递时，@和数据库名被增加到用户名中并且那个数据库相关的用户名会被服务器查找。注意，当你在 SQL 环境里创建包含@的用户名时， 你需要用引号包围用户名。打开这个参数之后，你还是能够创建普通的全局用户。只要在客户端指定用户名时附加一个@，例如joe@。 在服务器查找这个用户名之前，这个@会被剥除。dbusernamespace导致客户端和服务器的用户名表示变得不同。 认证检查总是使用服务器用户名来完成，因此认证方法必须为服务器的用户名配置，而不是客户端的用户名。因为在客户端和服务器上md5都使用用户名作为盐粒，md5不能和dbusernamespace一起使用。

说明：本章节会介绍如何设置MySQL本地Binglog 操作背景 RDS for MySQL支持设置本地Binlog日志的清理，所有需要清理的本地日志都会在Binlog备份成功后删除，您可以根据需求灵活设置本地Binlog保留时长，合理利用实例使用空间。 Binlog本地保留时长，可设置范围为0~724小时。 本地Binlog日志清理规则如下： 1. 所有需要清理的本地日志都会在Binlog备份成功后删除。 2. 清理Binlog日志时，不会清理主备复制所需的Binlog日志，保证主备（包括只读）复制正常，即使设置保留时长为0，RDS也会保留主备复制所需的Binlog日志。 3. 当本地空间使用率超过80%时，会忽略本地保留时长的设置时长，当本地空间使用率超过90%时，会强制清理已备份完成的所有Binlog日志。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击实例名称，进入实例的“基本信息”页签。 在左侧导航栏，单击“备份恢复”，在“Binlog备份”子页签下，单击“Binlog本地设置”。 在“Binlog本地设置”弹出框中，设置保留时长，单击“确定”。

本文介绍如何通过JDBC的方式连接RDSPostgreSQL实例。 用户可以通过JDBC的方式连接RDSPostgreSQL实例，以供用户的应用进行使用。 前提条件 用户需要具备以下技能： 熟悉计算机基础知识。 了解java编程语言。 连接JDBC基础知识。 驱动获取及使用 JDBC驱动下载可前往PostgreSQL官网下载相关版本驱动。 JDBC接口使用指南可参考PostgreSQL官网查看相关指南。 通过JDBC连接数据库 java代码JDBC连接数据库示例如下： String url "jdbc:postgresql:// : / "; Properties props new Properties(); props.setProperty("user", " "); props.setProperty("password", " "); Connection conn DriverManager.getConnection(url, props); 参数说明： ：目标实例的连接ip。 ：目标实例的服务端口，默认6543。 ：需要连接的数据库名。 ：连接用户名。 ：连接用户密码。

云数据库审计，有没有数据库实例数量的限制？ 数据库实例是128个数量上限。 云堡垒机，有没有录屏功能？ 有的，有录屏功能。 安全管理中心，主机漏描和WEB漏描，是包含在内的功能吗？和传统漏洞扫描有无区别？ 管理中心包含主机漏扫和WEB漏扫功能；和传统漏洞扫描的区别：无需客户对漏洞扫描设备运维，无需维护更新漏洞扫描的漏洞库，简化操作及用户体验，由安全管理中心统一维持漏洞库更新。 套餐类型不同，对应产品的功能和性能是否一致？ 一致的，各个套餐的区别是组件的数量不一样，但是各个套餐对应的组件功能和性能是一致的（组件规格配置相同的情况下）。 组件能升级吗？ 组件本身库可联网升级，组件系统版本更新暂不支持，如后期有组件新版本暂由安全专区工程师接入手工升级。

本节介绍了如何查看云数据库TaurusDB实例的监控指标。 操作场景 云监控服务可以对TaurusDB的运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看TaurusDB的各项监控指标。通过监控数据库运行时的系统资源利用率，您可以识别出什么时间段资源占用率最高，然后到错误日志或慢日志中分析可能存在问题的SQL语句，从而优化数据库性能。 前提条件 TaurusDB常运行。 故障、删除状态的TaurusDB，无法在云监控中查看其监控指标。当TaurusDB再次启动或恢复后，即可正常查看。 说明 故障24小时的TaurusDB，云监控将默认该TaurusDB不存在，并在监控列表中删除，不再对其进行监控，但告警规则需要用户手动清理。 TaurusDB已正常运行一段时间（约10分钟）。 对于新创建的TaurusDB，需要等待一段时间，才能查看上报的监控数据和监控视图。 查看节点监控指标 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在页面左上角单击，选择“管理与部署 > 云监控服务”，进入“云监控服务”信息页面。 步骤 3 在左侧导航栏选择“云服务监控 > 云数据库TaurusDB”。 步骤 4 选择目标实例，单击实例名称左侧的，选中一个目标节点，单击操作列的“查看监控指标”，查看此节点的监控指标。 您还可以通过如下方式跳转到云监控服务页面查看监控指标： 在TaurusDB的“实例管理”页面，单击目标实例名称进入基本信息页面，在页面右上角，单击“查看监控指标”，跳转到云监控服务页面，查看监控指标。 在TaurusDB的“基本信息”页面底部，节点信息对应的操作列下，单击“查看监控指标”，跳转到云监控服务页面，查看监控指标。 步骤 5 在Cloud Eye页面，可以查看实例监控信息。 Cloud Eye支持的性能指标监控时间窗包括：近1小时、近3小时、近12小时、近24小时、近7天。

本页介绍了如何创建文档数据库服务集合。 创建集合 在文档数据库服务中，创建集合的步骤如下： 1. 首先使用或者创建数据库。 use mydatabase 2. 创建集合使用 db.createCollection()方法。 db.createCollection("authors") 3. 也可以在插入文档时动态创建集合。 db.authors.insertOne({name: "John"}) 上述语句中，authors集合会在插入文档时自动创建。 4. 指定可选参数来创建集合。 db.createCollection( , { capped: ,//是否创建固定大小的集合，默认为false autoIndexId: ,//若指定为false，表示禁止自动在id字段创建索引 size: ,//如果创建的是固定大小的集合，指定集合的大小，单位为字节，默认为4096字节 max: ,//如果创建的是固定大小的集合，指定集合中文档的最大数量，默认为无限制 storageEngine: ,//指定集合的存储引擎，例如WiredTiger或MMAPv1等 validator: ,//指定集合的验证器，用于验证插入或修改的文档是否符合指定的规则 validationLevel: ,//validationLevel这个选项用于指定对集合文档的校验级别，默认值为off(关闭文档验证)，还有moderate(基本文档结构验证)和strict(严格模式验证)可选值 validationAction: ,//用于指定文档验证失败时的行为,默认值为error(文档验证失败时报错，不允许写入)。还有一个warn(文档验证失败时发出警告,但仍允许写入) indexOptionDefaults: ,//指定集合中索引的默认选项，例如唯一性、稀疏性和过期时间等 viewOn: ,//如果创建的是视图集合，指定视图的来源集合 pipeline: ,//如果创建的是视图集合，指定视图的聚合管道，用于对来源集合进行聚合操作 collation: ,//用于指定集合的校对规则 writeConcern: //用于指定集合操作的写入关注级别 } ) 回显信息如下表示创建成功： { "ok" : 1 } 5. 查看当前数据库中的所有集合。 show collections 6. 删除集合使用 db.collection.drop()。 db.authors.drop() 7. 重命名集合使用 db.renameCollection()。 db.renameCollection("oldCollection", "newCollection") 创建集合时请留意： 集合名不能以 “system”、“.”或 “$”开始。 集合名不应超过128字节。 集合名不能包含“.”。

如果您的DRDS实例性能不能满足您的业务需求，您可以手动修改已有DRDS实例的规格以满足业务需求。本文为您介绍DRDS的规格变更功能。 前提条件 实例状态为运行中。 注意事项 实例规格变更期间服务会短暂中断，建议在业务空闲时变更。 注意 变更华北2资源池的实例规格时，支持在线变更，即变更规格过程中无需重启实例，保证服务可用性。 一旦执行变更操作后不可撤销，如果需要修改，需要在当前变更操作结束后，重新提交变更操作。 操作步骤 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库 ，进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击管理控制台 ，进入概览页面。 2. 在左侧导航栏，选择DRDS > 实例管理，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在实例列表中，找到目标实例，然后在操作 列，选择更多 > 规格变更。 4. 在规格变更页面，配置所需的规格。 对于2025年4月25日00:00之前创建的实例： 1. 查看当前实例规格，选择所需的实例类型，支持选择基础版 、中级版 和高级版。 2. 选择所需的节点数量。 注意 规格变更操作只支持扩容，不支持缩容。 不支持修改单节点规格。 如需对计算节点数量扩容，可以单击更多 > 规格变更，选择更多节点数量。 对于2025年4月25日00:00及以后创建的实例： 查看当前实例规格，选择所需的单节点实例规格。 注意 您可以根据需要对当前实例规格进行扩容或缩容。如果您的实例规格为最小的2C4G规格，则只能进行扩容操作。 如需增加计算节点数量，可以在DRDS > 实例管理 页面，选择更多 > 添加节点进行配置。 5. 在页面右下角阅读并勾选协议后，单击提交。 按照界面提示，完成相应的支付操作后，返回DRDS > 实例管理 页面，查看当前实例状态 ，显示为扩容中。

本页介绍天翼云TeleDB数据库高效的分布式关联能力。 分布式关联是指在不同节点或服务器上存储的数据表之间的关联操作。这种关联操作涉及到跨多个物理位置的数据处理，需要在逻辑上保持数据的一致性和完整性，同时确保查询的高效执行。分布式关联的实现依赖于分布式数据库管理系统（DDBMS）的功能，该系统能够协调和管理分布在多个地点的数据，使得用户或应用程序可以像操作单一数据库一样操作分布式数据库‌。 如，TBLA、TBLB两表关联，其中TBLA和TBLB都有f1，f2两列，其两表分布式关联分为如下三种场景。 场景一：两表关联，关联条件与两张表的分布键相同，都是f1 select from TBLA join TBLB on TBLA.f1 TBLB.f1; 由于两张表的数据分布算法一致，相同f1的数据位于同一个DN节点中，那么只需要在每个DN节点内完成关联，将结果返回CN汇总即可，SQL可以下推DN执行。 场景二：TBLB关联字段没有用到分布键，TBLB很小 select from TBLA join TBLB on TBLA.f1 TBLB.f2; 两张表的数据分布算法一致，相同f1的数据位于同一个DN节点中，由于TBLB的关联字段为f2，TBLA关联需要的TBLB数据,和TBLB数据在DN上的分布情况不一致，不能下推到DN执行。 解决方案： 将TBLB定义为复制表（在每个DN都有一个完整的副本）。此时，每个DN上都有TBLA关联TBLB所需要的数据，关联可以在每个DN节点内完成，SQL就可以下推DN执行。

本页简要介绍了分布式融合数据库HTAP的产品定义。 分布式融合数据库HTAP是既支持在线事务处理 (OLTP) 又支持在线分析处理 (OLAP) 的融合型云原生分布式数据库，具有兼容MySQL协议、高性能、实时分析的特点，适用于数据规模大、高可用、高吞吐等业务场景。 分布式融合数据库HTAP主要由管理节点、计算节点和存储节点组成，整体技术架构如下： 管理节点：整个集群的元信息管理模块，负责存储集群元信息（包括整体拓扑结构和节点实时的数据分布情况），为分布式事务分配事务 ID，同时还会根据存储节点实时上报的数据分布状态，下发数据调度命令给具体的存储节点。管理节点集群由 3 个管理节点构成，具备高可用能力。 计算节点：SQL 层，支持 MySQL 协议，负责接收客户端的连接，执行 SQL 解析和优化，最终生成分布式执行计划，将实际的数据读取请求转发给底层的存储节点。计算节点本身是无状态的，多个计算节点构成计算节点集群，通过负载均衡组件（如 LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。 存储节点 行存节点：一个支持事务的分布式KeyValue存储引擎，负责存储数据。数据按范围分片存储，每个数据分片负责存储一段 Key 范围（从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的数据，每个行存节点会负责多个数据分片。行存节点 API 原生支持分布式事务，默认提供了 SI (Snapshot Isolation) 的隔离级别，是SQL 层支持分布式事务的核心基础。SQL 层做完 SQL 解析后，会将 SQL 的执行计划转换为对行存节点 API 的实际调用。另外，行存节点中的数据都会自动维护多副本（默认为三副本），天然支持高可用和自动故障转移。 列存节点：一类可选的存储节点，其内部以列式的形式存储数据，主要的功能是为分析型的场景加速。

说明：本章节会介绍如何开启数据库SQL审计日志 当您开通SQL审计功能，系统会将所有的SQL操作记录下来存入日志文件，方便用户5.12.5 下载SQL审计日志并查询。 RDS for MySQL默认关闭SQL审计功能，打开可能会有一定的性能影响，本章节指导您如何打开、修改或关闭SQL审计日志。 仅如下版本支持SQL审计功能 MySQL 5.6.43及其以上版本 MySQL 5.7.23及其以上版本 MySQL 8.0版本 当您开通SQL审计功能，系统会将所有的SQL操作记录下来，并半小时或累积到100M上传存入日志。 操作步骤 步骤1 登录管理控制台。 步骤2 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 步骤3 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 步骤4 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击实例名称，进入实例的“基本信息”页签。 步骤5 在左侧导航栏单击“SQL审计”，单击“设置SQL审计”，在弹出框中设置SQL审计日志保留策略，单击“确定”，保存设置策略。 开启或修改SQL审计 ： 单击设置为，开启SQL审计日志保留策略。 保留天数默认为7天，可设置范围为1~732天。 关闭SQL审计： 单击设置为，关闭该SQL审计。 勾选“确认关闭审计日志后，所有审计日志文件将立即删除。”复选框，表示同意删除审计日志。 SQL审计关闭后，所有审计日志都会被立即删除，不可恢复，请您谨慎操作。 不勾选“确认关闭审计日志后，所有审计日志文件将立即删除。”复选框，SQL审计关闭前的审计日志会被继续保留。

本页面介绍云数据库ClickHouse实例管理方面的常见问题。 云数据库ClickHouse实例开通后的管理类常见问题总结： 实例开通后能否扩容? 是的,云数据库ClickHouse实例开通后支持以下三种扩容方式: 存储空间扩容 用户可以在选择相应实例,进入“扩容”页面提交扩容申请。系统会在后台扩充数据盘,实现用户数据存储能力的扩展。 计算节点CPU/内存升级 用户可以选择将实例进行升级，将内存容量升级大一倍等。系统会在后台对选定计算节点进行硬件资源的扩充升级。 增加计算节点数量 当数据量或并发访问压力增大时，用户可以通过在添加更多计算节点的方式来扩充整体处理能力。系统会自动完成新节点的部署与旧数据同步。 以上三种扩容均需在控制台上提交申请,系统后台会根据申请内容完成自动化处理，存储和计算资源的扩充能有效满足业务规模的扩张。 实例扩容对运行中实例的影响有哪些? 存储空间扩容过程中: 数据访问速度会短期下降,读写性能受到一定影响。 计算节点CPU/内存升级过程中: 相关节点会进入升级流程，此期间读写操作会失败。 增加计算节点过程中： 不对现有数据进行迁移，故影响最小，线上业务无感知，仅同步数据库中已有结构及元数据到新节点。 计算资源不足时,应该选择哪种扩容方式? 当实例计算资源(如CPU、内存)不足导致查询性能下降时,可以考虑以下扩容方式: 对已有计算节点进行升级：仅影响该节点短暂下线,对其他节点和业务整体影响小，扩充节点计算能力,提升实例整体处理性能，成本相对较低,是第一选择。 增加计算节点数量：新节点随即上线,不影响线上业务，性能上升程度受新节点规格限制，成本随增加节点数成比例增长。 所以,计算资源不足时,优先考虑对现有节点进行升级,其次增量增加计算节点数量。两种方式结合还可获得最大利益。