参数 是否必选 说明 基本属性 表名 是 数据表的名称。只能包含英文字母、数字、“ ”，不能为纯数字，不能以“ ”开头，且长度为1~63个字符。 别名 否 数据表的别名，只能包含中文字符、英文字母、数字、“ ”，不能为纯数字，不能以“ ”开头，且长度为1~63个字符。 数据连接 是 选择数据表所属的数据连接。 数据库 是 选择数据表所属的数据库。 模式 是 选择数据库的模式。 表描述 否 数据表的描述信息。 高级选项 否 提供以下高级选项： 选择数据表的存储方式 − 行存模式 − 列存模式 选择数据表的压缩级别 − 行存模式：压缩级别的有效值为YES/NO。 − 列存模式：压缩级别的有效值为YES/NO/LOW/MIDDLE/HIGH，还可以配置列存模式同一压缩级别下不同的压缩水平03（数值越大，表示同一压缩级别下压缩比越大）。 表结构 列名 是 填写列名，列名不能重复。 数据分类 是 选择数据类型的类别： 数值类型 货币类型 布尔类型 二进制类型 字符类型 时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 文本搜索类型 UUID类型 JSON类型 对象标识符类型 类型 是 选择数据类型。 列描述 否 填写列的描述信息。 是否建ES索引 否 单击复选框时，表示需要建立ES索引。建立ES索引时，请同时在“CloudSearch集群名”中选择建立好的CSS集群。如何创建CSS集群，请参见《 ES索引数据类型 否 选择ES索引的数据类型： text keyword date long integer short byte double boolean binary 操作 否 单击 ，增加列。

本文通过示范举例，向您介绍天翼云云搜索服务Logstash实例可以提供的数据写入能力。 Logstash作为一个强大的数据收集和转发工具，可以从各种来源（如Kafka、数据库等）获取日志数据，并通过灵活的过滤器对数据进行清洗、格式转换和增强。经过处理后的数据可以被发送到多个目标系统，如Elasticsearch、OpenSearch或者其他数据库和分析平台，从而帮助企业在更短的时间内获取、分析和展示数据。这种处理方式对于日志分析、监控、事件追踪等场景尤为重要。 这里，我们以一个示范的例子读取Kafka中的数据转换后写入到Elasticsearch，向您简单介绍天翼云Logstash实例如何帮助企业实现高效的日志数据流处理。 前提条件 1. 已在同VPC下开通Kafka服务和Elasticsearch实例。 2. 获取相应内网地址和端口，例如192.168.XX.XX:9200。 操作步骤 创建Logstash实例 1. 在云搜索服务实例创建页面选择已经开通好的Elasticsearch实例，点击进入Elasticsearch实例，选择Logstash加装。 2. 订购周期、当前区域（即资源池）、可用区、填写实例名称、节点规格等基础配置信息后，按页面提示并根据需要进行配置，然后点击下一步。 3. 按页面提示，勾选相关协议，完成订单付款，即可完成订购，等待资源开通完成，对应实例处于“运行中”状态，即为开通成功。

总览页面分为云服务全景图（资产地图）、数据采集安全、数据传输/存储安全、数据使用安全和数据交换/删除安全共五大板块，实时呈现了用户资产的具体情况。 前提要求 已完成资产访问的授权，参考云资产委托授权/停止授权进行操作。 已完成添加数据库资产，参考数据库资产清单进行操作。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 单击左上角的，选择区域或项目。 3. 在左侧导航树中，单击，选择“安全> 数据安全中心”，进入数据安全中心总览界面。 4. 查看数据安全中心服务的总览—云服务全景图。 提供数据资产地图，帮助客户建立数据资产的全景视图，可视化呈现数据资产分布、数据敏感程度、当前的风险级别。 梳理云上数据资产：自动扫描并梳理云上数据资产，地图化展示资产分布，帮助用户解决数据在哪里的问题。 敏感数据展示：基于DSC的三层数据识别引擎、预置合规规则、自然语义识别技术、文件相似度检测技术，对数据资产进行分类分级。 对数据资产按照“风险VPC数”、“风险安全组数”、“风险主机数”、“风险RDS数”、“风险OBS数”进行分类展示。 每类资产按照“高危”、“中危”、“低危”、“未识别风险”对敏感数据进行分级定位。 风险监控和预警：基于风险识别引擎，对数据资产进行风险监控，展示每类资产的风险分布，并预警。 说明 将鼠标移动到数据资产图标处，可查看资产相关信息。 单击数据资产图标，在界面的右侧弹框中可详细查看该资产的“基本信息”、“风险信息”或者“风险安全组规则”等信息。 5. 查看数据安全中心服务的总览—数据采集安全。 DSC根据敏感数据规则对敏感数据进行识别和敏感等级分类，您可以在总览页面查看您资产中不同风险等级的数据的分布情况。 基于敏感字段在文件中出现的累计次数和敏感字段关联组来判断文件的敏感性，并根据文件的敏感程度将其划分为四个等级：“未识别风险”、“低风险”、“中风险”和“高风险”。风险等级依次递增。具体风险等级情况说明： 未识别风险：0级 低风险：1~3级 中风险：4~7级 高风险：8~10级 在柱状图中，不同高度代表该风险等级的资产数量。将鼠标箭头放置在柱状图上，可查看该风险等级的资产数量。 6. 查看数据安全中心服务的总览—数据传输/存储安全。 数据传输安全：DSC统计了以下可能存在传输安全的项，您可以直接单击具体项的名称，查看详细情况。 VPN连接数：您的资产中存在已创建的虚拟专用网络，具体的请参考《VPN服务用户指南》。 云专线连接数：您的资产中存在已创建的云专线物理连接，具体的请参考《云专线用户指南》。 ELB未采用加密通信的监听器：添加监听器时，未使用加密通信HTTPS协议的监听器数量的统计，建议您采用HTTS协议进行加密通信，具体的操作请参见修改监听器。 SSL证书订阅：您的资产中存在已购买或者已上传的证书数量，了解SSL证书请参考《SSL证书管理用户指南》。 WAF未采用加密通信的域名：WAF中添加域名时，未使用加密传输HTTPS协议的域名数量的统计，建议您采用HTTPS协议进行加密通信，具体的操作请参见修改服务器信息。 数据存储安全：该模块为您罗列了存在未加密的对象桶，为了防止您的资产存在不必要的存储安全，建议您单击对象桶名称，前往OBS界面，对未加密的对象桶进行加密。 7. 查看数据安全中心服务的总览—数据使用安全。 该模块统计了“近30分钟”、“近3小时”、“近24小时”、“近7天”、“近30天”内的数据使用安全信息。 未处理异常事件：按“数据访问异常”、“数据操作异常”、“数据管理异常”所占比例进行展示。同时，展示了异常事件总数、违例确认总数和违例排除总数。 单击“未处理异常事件”中的其中一个颜色区域，可查看指定数据异常占比。 当不需要展示某种类型的异常事件时，单击事件分布图右侧攻击类型对应的颜色方块，取消在事件分布圆环中的展示。 Top5访问源IP：前5的访问源IP的统计。 Top5被访问高风险对象：被访问的对象中，排在前5的高风险对象。 Top5访问帐号：前5的访问帐号的统计。 8. 查看数据安全中心服务的总览—数据交换/删除安全。 数据交换安全：展示了已创建的“静态脱敏任务数”以及“水印API调用次数”，如何创建数据脱敏任务请参考创建数据脱敏任务。 数据删除安全：DSC为您统计了数据库、ECS、OBS资产的当日删除数和总删除数。

本页介绍了如何登录文档数据库服务。 前提条件 在登录并使用TeleDB数据库控制台前，您需要预先购买文档数据库服务实例，实例购买页面会提供版本、规格等多样参数供您选择，您可以根据业务需求选择最适合您的数据库规格。 控制中心方式登录控制台 1. 打开天翼云官网，并登录。 2. 单击页面右上方“控制中心”，进入天翼云管理控制台页面。 3. 右上角根据您的需要切换到对应企业项目。 4. 左上角可切换您需要购买文档数据库服务的区域和资源池。 5. 选择资源池后信息，在页面找到“数据库”专栏，点击“文档数据库“，即可进入文档数据库服务管理控制台页面。 产品详情页方式登录登录控制台 1. 打开天翼云官网，并登录。 2. 从官网首页依次选择“产品” > “数据库” > “NoSQL数据库”并点击“文档数据库服务”。 3. 进入到“文档数据库服务”产品详情页，点击页面中的“管理控制台”按钮，即可进入到TeleDB数据库控制台页面，点击“DDS”>“实例管理”进入文档数据库服务控制台。 4. 在页面左上角可切换已购买实例的区域和资源池。

本文介绍如何创建SQL Server数据库备份。 操作场景 通过创建SQL Server备份任务来备份SQL Server的数据，并在需要时通过备份副本进行SQL Server数据库文件的恢复，再导入数据库。 约束与限制 存储库需要和安装了客户端的备份主机在同一地域（网络可达）。 支持在能连接上SQL Server数据库主机上安装客户端，进行备份。 单个客户端同一时刻最多同时执行2个任务（含1个备份任务和1个恢复任务，超出该数量的任务将按时间先后排队执行）。 前提条件 已创建存储库。 主机客户端状态为“在线”。 主机内配置了SQL Server数据源。 主机内的服务已经启动VSS服务启动。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心左上角选择地域，此处选择华东华东1。 3. 选择“存储>云备份”，进入云备份控制台，单击左侧“混合备份（存储版）”按钮，进入混合备份界面。 4. 单击“主机列表”，选择对应主机，点击更多下的“新建任务”或者“任务列表”的"新建备份任务"按钮进入备份任务界面。 5. "SQL Server"可在备份界面点击快照备份，选择对应需要备份的"SQL Server"其中之一的数据库或者全部数据库进行备份；也可以选择"添加资源"，选择"SQL Server"连接，输入对应的参数，确认连接。 6. 选择需要备份的数据库内容，点击下一步。 7. 选择备份的目标存储库并配置备份周期、导出目录、最大版本数等备份策略，点击“下一步”。 8. 自定义备份任务名称，确认备份信息无误后，点击“提交”，完成任务创建。

本文介绍如何创建MySQL数据库备份。 操作场景 通过创建MySQL备份任务来备份主机上的MySQL数据库数据，并在需要时通过备份副本进行MySQL数据库文件的恢复，再导入数据库。 约束与限制 存储库需要和安装了客户端的备份主机在同一地域（网络可达）。 支持在能连接上MySQL数据库主机上安装客户端，进行备份。 单个客户端同一时刻最多同时执行2个任务（含1个备份任务和1个恢复任务，超出该数量的任务将按时间先后排队执行）。 前提条件 已创建存储库。 主机客户端状态为“在线”，具体步骤参见安装客户端。 主机内安装了“MySQL Client ”。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心左上角选择地域，此处选择华东华东1。 3. 选择“存储>云备份”，进入云备份控制台，单击左侧“混合备份（存储版）”按钮，进入混合备份界面 4. 单击“主机列表”，选择对应主机，点击更多下的“新建任务”或者“任务列表”的"新建备份任务"按钮进入备份任务界面。 5. 点击 “添加资源”，添加 "MySQL "连接，输入对应参数，确认后创建连接，可点击“连接”按钮确认数据库连接状态。 6. 选择创建好的"MySQL "连接，点击下一步。 7. 选择需要备份的数据库内容，点击下一步。 8. 选择备份的目标存储库并配置备份周期、导出目录、最大版本数等备份策略，点击“下一步”。 9. 自定义备份任务名称，确认备份信息无误后，点击“提交”，完成任务创建。

本文介绍如何创建PostgreSQL数据库备份。 操作场景 通过创建PostgreSQL备份任务来备份主机上的PostgreSQL数据库数据，并在需要时通过备份副本进行PostgreSQL数据库文件的恢复，再导入数据库。 约束与限制 存储库需要和安装了客户端的备份主机在同一地域（网络可达）。 支持在能连接上PostgreSQL数据库主机上安装客户端，进行备份。 单个客户端同一时刻最多同时执行2个任务（含1个备份任务和1个恢复任务，超出该数量的任务将按时间先后排队执行）。 前提条件 已创建存储库。 主机客户端状态为“在线”，具体步骤参见安装客户端。 主机内安装了“PostgreSQL Client ”。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心左上角选择地域，此处选择华东华东1。 3. 选择“存储>云备份”，进入云备份控制台，单击左侧“混合备份（存储版）”按钮，进入混合备份界面。 4. 单击“主机列表”，选择对应主机，点击更多下的“新建任务”或者“任务列表”的"新建备份任务"按钮进入备份任务界面。 5. 点击 “添加资源”，添加 "PostgreSQL"连接，输入对应参数，确认创建连接，可点击“连接”按钮确认数据库连接状态。 6. 选择创建好的"PostgreSQL"连接，点击下一步。 7. 选择需要备份的数据库内容，点击下一步。 8. 选择备份的目标存储库并配置备份周期、导出目录、最大版本数等备份策略，点击“下一步”。 9. 自定义备份任务名称，确认备份信息无误后，点击“提交”，完成任务创建。

此小节介绍云堡垒机功能特性。 云堡垒机不仅拥有传统4A安全管控的基本功能特性，包括身份认证、账户管理、权限控制、操作审计四大功能。还拥有高效运维、工单申请等特色功能。 身份认证 采用多因子认证和远程认证技术，加强用户身份认证管理。 引用多因子认证技术，包括手机短信、手机令牌、USBKey、动态令牌等方式，安全认证登录用户身份，降低用户帐号密码风险。 对接第三方认证服务或平台，包括AD域、RADIUS、LDAP、Azure AD远程认证，支持远程认证用户身份，防止身份泄露。并支持一键同步AD域服务器用户，复用原有用户部署结构。 账户管理 集中管理系统用户和资源帐号信息，对帐号全生命周期建立可视、可控、可管运维体系。 用户帐号管理 系统用户帐号全生命周期管理，用户使用唯一帐号登录系统，解决共享帐号、临时帐号、滥用权限等问题。 批量导入 通过同步第三方服务器用户，以及批量导入用户，支持一键同步并导入已有用户信息，无需重复创建用户。 用户组 用户帐号按属性分组管理，可实现对同类型用户按用户组赋予权限。 批量管理 支持批量管理用户帐号，包括删除、启用、禁用、重置密码、修改用户基本配置等。 权限控制 集中管控用户访问系统和资源的权限，对系统和资源的访问权限进行细粒度设置，保障了系统管理安全和资源运维安全。 系统访问权限 从单个用户帐号属性出发，控制用户登录和访问系统权限。 用户角色 通过为每个用户帐号分配不同的角色，赋予用户访问系统不同模块的权限，对系统用户身份进行分权。系统支持自定义角色，自定义角色中可以自选添加系统模块，实现角色多样化模式。 组织部门 通过为每个用户划分部门，采用部门组织树形结构，不限制部门层级，可将用户按部门分层级管理。 登录限制 通过设置用户登录配置，从登录有效期、登录时间、多因子认证、登录IP限制、登录MAC限制等维度，赋予用户登录系统的权限。 资源访问权限 按照用户、用户组与资源账户、账户组之间的关联关系，建立用户对资源的控制权限。 访问控制 通过设置访问控制权限，从访问有效期、登录时间、IP限制、上传/下载、文件传输、剪切板、显示水印等维度，赋予用户访问资源的权限。通过设置双人或多人授权审核，需要授权人实时授权才能访问资源，保障敏感核心资源绝对安全。 命令拦截 通过设置命令控制策略或数据库控制策略，对服务器或数据库中敏感、高危操作，强制阻断、告警及二次复核，加强对关键操作的管控。

本章节会介绍如何设置数据库监控告警规则。 操作场景 通过设置关系型数据库告警规则，用户可自定义监控目标与通知策略，及时了解关系型数据库运行状况，从而起到预警作用。 设置关系型数据库的告警规则包括设置告警规则名称、服务、维度、监控对象、监控指标、告警阈值、监控周期和是否发送通知等参数。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 选择“管理与部署 > 云监控”。 步骤 3 在左侧导航树栏，选择“告警 > 告警规则”。 在“告警规则”界面，单击“创建告警规则”进行添加。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的术语解释。 节点 翼MR集群中每个节点即为一台云服务器，节点类型及节点功能如下所示。 节点类型 功能 master节点 翼MR集群管理节点，用于管理集群服务，主要负责ResourceManager和NameNode等控制进程的部署。master节点组默认采用反亲和技术，以此保证业务高可用性。 core节点 翼MR集群工作节点，主要负责存储和计算数据。 task节点 翼MR集群计算节点，主要负责计算数据，不存储数据（如HDFS 数据）。默认不开启，按需使用。 Doris Apache Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Elasticsearch Elasticsearch是一个开源的、高扩展性的分布式全文检索引擎，能够近乎实时地存储、检索数据。它能集中存储您的数据，提供快速搜索、精细调整的相关性和强大的分析能力。 HBase HBase提供业务键值数据的结构化存储与检索能力，主要包括键值数据存储、键值数据查询功能，提供键值数据管理和键值数据库监测功能。兼容社区HBase接口，提供Java API，Restful接口形式。是一个分布式、数据多版本、面向列的NoSQL数据库。提供可弹性扩展的多维表格键值存储和即席查询能力。支持上亿行、可扩展列，具备强一致性、高扩展、高可用的特性。

本章节主要介绍数据管理的新建数据库操作。 数据连接创建完成后，您可以基于数据连接，通过可视化模式或SQL脚本方式新建数据库。 （推荐）可视化模式：您可以直接在DataArts Studio数据开发模块通过No Code方式，新建数据库。 SQL脚本方式：您也可以在DataArts Studio数据开发模块或对应数据湖产品的SQL编辑器上，开发并执行用于创建数据库的SQL脚本，从而创建数据库。 本章节以可视化模式为例，介绍如何在数据开发模块新建数据库。 前提条件 已开通相应的云服务。 已新建数据连接，请参见新建数据连接。 MRS API方式连接不支持通过可视化模式管理数据库，建议通过SQL脚本方式进行创建。 删除数据库时，请确保该数据库未被使用，且没有关联数据表。 新建数据库（可视化模式） 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 > 脚本开发”或“数据开发 > 作业开发”。 3. 在左侧菜单选择，右键单击数据连接名称，选择“新建数据库”，配置如下表所示的参数。 下表：新建数据库 参数 是否必选 说明 数据库名称 是 数据库的名称，命名要求如下： DLI：数据库名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 DWS：数据库名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 MRS Hive：只能包含英文字母、数字、“”，只能以数字和字母开头，不能全部为数字，且长度为1~128个字符。 描述 否 数据库的描述信息，填写要求如下： DLI：最大长度为256个字符。 DWS：最大长度为1024个字符。 MRS Hive：最大长度为1024个字符。 4. 单击“确定”，新建数据库。

海光系列为国产云主机,搭载Hygon C86处理器,分为海光通用型、海光计算型、海光内存型、海光网络增强型和海光安全增强型。 邀测型号：hc4t、hm4t 在售型号：hc3xne、hm3xne、hs3xne、hc3x、hm3x、hs3x、hc1、hm1、hs1 停售型号：hc3、hm3、hs3 海光通用型 海光通用型搭载海光处理器，云主机实例共享CPU。提供基础计算能力，可满足基础业务上云需求。 海光通用型适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 规格特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 海光通用型hs3x 1.CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 2.vCPU数量范围：132 3.处理器：Hygon C86 7493 4.基频：2.9GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.XSSD0、XSSD1、XSSD2 1.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 2.最大网络收发包：180万PPS 3.最大内网带宽：12Gbps 海光通用型hs3（停售） 1.CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 2.vCPU数量范围：132 3.处理器：Hygon C86 7493 4.基频：2.9GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 1.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 2.最大网络收发包：180万PPS 3.最大内网带宽：12Gbps 海光通用型hs1 1.CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 2.vCPU数量范围：116 3.处理器：Hygon C86 7285或Hygon C86 7380 4.基频：2.0GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 1.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 2.最大网络收发包：100万PPS 3.最大内网带宽：6Gbps

本文介绍了数据管理服务在使用上的限制情况。 数据管理服务在使用过程中存在一些限制，目前正在持续迭代，以增加对多种数据库来源、更多数据库类型的支持，满足更多用户的需求。 以下是对这些限制的详细说明。 数据库来源 目前，数据管理服务主要支持公网/直连数据库、天翼云数据库、AOne环境数据库等数据库来源。 说明 当数据来源选择天翼云数据库时，目前DMS仅支持添加管理以下资源池的天翼云数据库：华东1、上海36、西南1、长沙42、华北2、华南2、南昌5、青岛20、南宁23、郑州5、武汉41、太原4、杭州7、西南2贵州、庆阳2、西安7、苏州、广州4、乌鲁木齐7、呼和浩特3、芜湖4、佛山7、香港2、河北张家口IT上云1、印尼1，另外还有ecx郑州4、ecx北碚1、北京行业云20资源池仅限特定用户可见，更多资源池支持正在不断更新中。 数据库类型 数据管理服务目前主要支持MySQL、PostgreSQL、SQLServer、DRDS、MongoDB、DDS、ClickHouse、Oracle等数据库类型。 浏览器兼容性 数据管理服务兼容的浏览器与版本信息如下：Chrome浏览器（版本号大于90），FireFox浏览器（版本号大于88），Safari浏览器（版本号大于15），Edge浏览器（版本号大于141）。 各类型数据库支持的功能模块 以下是各类型数据库在DMS的功能支持情况。 菜单 功能模块 MySQL PostgreSQL SQL Server DRDS MongoDB DDS ClickHouse Oracle 查询窗口 SQL执行 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 查询窗口 脚本保存 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 查询窗口 格式化 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 查询窗口 执行计划 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 查询窗口 SQL诊断 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 查询窗口 语法帮助 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 查询窗口 智能提示 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 查询窗口 执行历史 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 查询窗口 结果集可视化编辑 支持 支持 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 查询窗口 结果集导出 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 查询窗口 表结构可视化编辑 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 查询窗口 管理员模式 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 数据导出 整表导出 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 数据导出 SQL导出 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 数据导出 集合导出 不支持 不支持 不支持 不支持 支持 支持 不支持 不支持 数据导入 CSV导入 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 数据导入 SQL导入 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 数据导入 TXT导入 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 数据导入 JSON导入 不支持 不支持 不支持 不支持 支持 支持 不支持 不支持 数据导入 EXCEL导入 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 结构对比 结构对比 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 数据对比 数据对比 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 SQL变更 SQL变更 支持 支持 不支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 数据资产 实例管理 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 支持 数据资产 敏感数据保护 支持 支持 不支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 数据资产 数据权限管理 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 实例概览 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 实例画像 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 一键诊断 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 会话管理 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 SQL限流 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 实时性能 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 诊断报告 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 空间分析 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 锁分析 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 性能洞察 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 数据追踪 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 智能运维 异常管理 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 SQL治理 慢SQL 支持 不支持 不支持 支持 不支持 支持 不支持 不支持 SQL治理 SQL审计 支持 支持 支持 不支持 不支持 支持 不支持 不支持 SQL治理 SQL规范 支持 支持 不支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 SQL治理 SQL风险 支持 支持 不支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 SQL治理 SQL审核 支持 支持 不支持 支持 不支持 不支持 不支持 支持 安全协作 DMS SQL审计 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 安全协作 DMS 操作审计 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 AI智能 SQL生成 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持 AI智能 SQL纠错 支持 支持 支持 支持 不支持 不支持 不支持 不支持

天翼云数据传输服务DTS(TeleDB DTS)是一种集数据迁移和数据实时同步于一体的数据传输服务。它支持关系型数据库、NoSQL数据库间的数据传输,致力于解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。

本页为您介绍天翼云数据传输服务DTS支持的数据库。 数据传输服务支持多种数据源之间的数据迁移和同步，不同数据库的支持情况如下所示。 数据迁移 源库类型及版本 目标库类型及版本 迁移类型 备注 RDS for MySQL、自建MySQL 5.6部分版本/5.7/8.0 RDS for MySQL 5.7/8.0 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持分区表。 RDS for MySQL、自建MySQL 5.6部分版本/5.7/8.0 RDS for PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 仅支持表同步。 增量同步表必须有主键。 整库迁移不支持库表名映射。 RDS for MySQL、自建MySQL 5.6部分版本/5.7/8.0 云数据库ClickHouse 22.8.9.24 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 仅支持表同步。 增量同步表必须有主键。 若源库为空库（该库下未创建任何表），不支持作为待迁移对象。 RDS for PostgreSQL、自建PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 RDS for PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持分区表。 增量迁移表必须有主键。 整库迁移不支持库表名映射。 RDS for PostgreSQL、自建PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 RDS for MySQL 5.7/8.0 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 支持表、部分索引、约束、comment迁移。 不支持pgtoast，pgtemp1，pgtoasttemp1，pgcatalog，informationschem等系统模式的迁移。 每次至多同步一个库（database），同步多个库需要创建多个DTS任务。 DDS 3.4/4.0（副本集） 自建MongoDB 3.4/4.0/4.2/4.4/5.0/6.0（副本集） DDS 3.4/4.0（副本集） 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持集合级（指定集合对象）、库级（整库迁移）迁移。 支持索引的结构迁移。 库、集合支持做名称映射。 不支持迁移admin和local库中的数据。 数据迁移仅针对数据源中的用户数据库，而系统库confilg、local、admin会被自动过滤。 DDS 3.4/4.0（副本集） 自建MongoDB 3.4/4.0/4.2/4.4/5.0/6.0（副本集） DDS 3.4/4.0（分片集群） 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持集合级（指定集合对象）、库级（整库迁移）迁移。 支持索引的结构迁移。 库、集合支持做名称映射。 不支持迁移admin和local库中的数据。 数据迁移仅针对数据源中的用户数据库，而系统库confilg、local、admin会被自动过滤。 DDS 3.4/4.0（分片集群） 自建MongoDB 3.4/4.0/4.2/4.4/5.0/6.0（分片集群） DDS 3.4/4.0（分片集群） 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持集合级（指定集合对象）、库级（整库迁移）迁移。 支持索引的结构迁移。 库、集合支持做名称映射。 不支持迁移admin和local库中的数据。 数据迁移仅针对数据源中的用户数据库，而系统库confilg、local、admin会被自动过滤。 RDS for SQL Server 、自建SQL Server 2016 标准版/2016 企业版 /2019 标准版/2019 企业版 /2022 标准版/2022 企业版 RDS for SQL Server 2016 标准版/2016 企业版 /2019 标准版/2019 企业版 /2022 标准版/2022 企业版 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持数据库、模式、分区表、索引、约束（外键、唯一、排他）、视图、存储过程、函数、触发器的迁移。 每次至多迁移一个库（DATABASE），迁移多个库需要创建多个DTS任务。 分区表需要在迁移前提前到目标库建立存储目录以及文件，否则仅支持primary分区。 不支持系统模式、临时表、用户自定义列的迁移。 暂不支持名称映射。 注意 目前DTS的DDS/MongoDB迁移链路暂不支持分片集群到副本集的迁移。

应用场景 通过一套汽车零部件配件电子商城示例代码“凤凰商城”，以及“DevOps全流程样例项目”，介绍如何使用软件开发生产线实现HE2E DevOps框架。该方案适用于敏捷/Scrum研发项目。 方案架构 “凤凰商城”示例程序架构 “凤凰商城”示例程序的架构图如下图所示。 凤凰商城技术架构图 示例程序由下表中的5个可以独立开发、测试和部署的微服务组件构成。 凤凰商城微服务组件表 微服务组件 说明 Web用户端服务器（对应样例代码中的“Vote”功能） 业务逻辑：用户可以通过浏览器访问此服务的WebUI。当用户在特定商品上单击“Like”时，服务将用户所选择物品的记录保存在Redis缓存中。 技术栈：Python、Flask框架。 应用服务器：Gunicorn。 Web管理端服务器（对应样例代码中的“Result”功能） 业务逻辑：用户可以通过浏览器访问此服务的WebUI，会动态显示用户端UI上用户单击“Like”的统计数据，此数据来自PostgreSQL数据库。 技术栈：Node.js、express框架。 应用服务器：server.js。 后台订单批处理程序（对应样例代码中的“Worker”功能） 业务逻辑：此服务为后台进程，会监控Redis缓存中物品记录，并将新纪录取出并保存在PostgreSQL数据库中，以便管理端UI可以抽取数据进行统计显示。 技术栈：.net core或者Java（此服务提供两种技术栈实现了同样的功能，可根据需要修改配置选择其中一个作为运行时进程）。 订单缓存 业务逻辑：此服务作为用户端UI服务的数据持久化服务存在。 技术栈：Redis 订单数据库 业务逻辑：此服务作为管理端UI服务的数据源。 技术栈：PostgreSQL “DevOps全流程样例项目”构成 “DevOps全流程样例项目”是一个Scrum类型的模板项目，项目中预置了部分服务的使用模板。项目实践过程中涉及到的产品及服务如下表。 实践涉及产品/服务列表 服务 说明 ::: 软件开发生产线 需求管理 预置3个已规划并已完成的迭代、项目的模块设置、以及若干统计报表。 软件开发生产线 代码托管 预置代码仓库“phoenixsample”，存放项目示例代码。 软件开发生产线 代码检查 预置4个任务，任务详情介绍请参见步骤四：检查代码。 软件开发生产线 编译构建 预置5个任务，任务详情介绍请参见步骤五:构建应用。 软件开发生产线 制品仓库 用于存储通过构建任务生成的软件包。 软件开发生产线 部署 预置3个应用，应用详情介绍请参见步骤六：部署应用CCE篇。 软件开发生产线 测试计划 功能测试用例库，预置十余个测试用例。 软件开发生产线 流水线 预置5条流水线，流水线详情介绍请参见步骤八：配置流水线，实现持续交付。 其它组件和服务 统一身份认证服务 用于管理帐号。 其它组件和服务 容器镜像服务 用于存放构建任务生成的Docker镜像。 其它组件和服务 云容器引擎 用于软件包部署，与ECS部署属于两种不同的部署方式。 其它组件和服务 云主机 用于软件包部署，与CCE部署属于两种不同的部署方式。

环境要求 实时迁移对环境有一些特定的要求，请确保环境配置满足以下条件。该类型的要求系统会自动检查，并给出处理建议。 类型名称 使用限制 （DRS自动检查） 数据库权限设置 全量迁移最小权限要求： 源数据库帐户需要具备如下权限： SELECT、SHOW VIEW、EVENT。 目标数据库帐号必须拥有如下权限： SELECT、CREATE、ALTER、DROP、DELETE、INSERT、UPDATE、INDEX、EVENT、CREATE VIEW、CREATE ROUTINE、TRIGGER、WITH GRANT OPTION。 全量+增量最小迁移权限要求： 源数据库帐户需要具备如下权限： SELECT、SHOW VIEW、EVENT、LOCK TABLES、REPLICATION SLAVE、REPLICATION CLIENT。 目标数据库帐号必须拥有如下权限： SELECT、CREATE、ALTER、DROP、DELETE、INSERT、UPDATE、INDEX、EVENT、CREATE VIEW、CREATE ROUTINE、TRIGGER、WITH GRANT OPTION。 用户迁移最小权限要求： 用户迁移时，当源数据库为非阿里云数据库时，帐户需要有mysql.user的SELECT权限，源数据库为阿里云数据库，则帐户需要同时具有mysql.user和mysql.userview的SELECT权限。 目标数据库帐户需要有mysql库的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE权限。 迁移对象约束 支持数据库、表、视图、索引、约束、函数、存储过程、触发器（TRIGGER）和事件（EVENT）的迁移。 不支持系统库的迁移以及事件状态的迁移。 不支持非MyISAM和非InnoDB表的迁移。 源数据库要求 源数据库中的库名不能包含：' /"以及非ASCII字符。 源数据库中的表名、视图名不能包含：'<>/"以及非ASCII字符。 源数据库中的库名不允许为iblogfile。 MySQL源数据库的binlog日志必须打开，且binlog日志格式必须为Row格式。 在磁盘空间允许的情况下，建议源数据库binlog保存时间越长越好，建议为3天。 源数据库expirelogsdays参数值为0，可能会导致迁移失败。 增量迁移时，必须设置MySQL源数据库的serverid。如果源数据库版本小于或等于MySQL5.6，serverid的取值范围在2－4294967296之间；如果源数据库版本大于或等于MySQL5.7，serverid的取值范围在1－4294967296之间。 MySQL源数据库建议开启skipnameresolve，减少连接超时的可能性。 源数据库GTID状态建议为开启状态。 源库不支持mysql binlog dump命令。 源数据库和目标数据库字符集需保持一致，否则迁移失败。 源数据库logslaveupdates参数需设置为开启状态，否则会导致迁移失败。 源数据库的binlogrowimage参数需设置为FULL，否则会导致迁移失败。 源数据库MySQL8.0目前不支持参数lowercasetablenames等于0的迁移。 目标数据库要求 不支持从高版本迁移到低版本。 建议MySQL目标库的binlog日志格式为Row格式，否则增量迁移可能出错。 目标数据库实例的运行状态必须正常。 目标数据库实例必须有足够的磁盘空间。 除了MySQL系统数据库之外，目标数据库不能包含与源数据库同名的数据库。 建议目标库的事务隔离级别至少保证在已提交读。 DRS迁移时会有大量数据写入目标库，目标库maxallowedpacket 参数过小会导致无法写入，建议将目标库maxallowedpacket参数值设置大一点，使其大于100MB。 目标数据库GTID状态建议为开启状态。 源数据库和目标数据库的参数serveruuid相同, 将导致增量迁移失败。 源数据库和目标数据库的参数collationserver需保持一致，否则可能导致迁移失败。 所选迁移对象和外键依赖的表需一起进行迁移，否则会导致迁移失败。 源数据库和目标数据库的参数timezone需保持一致，否则可能导致迁移失败。 源数据库和目标数据库的sqlmode参数值需保持一致，否则可能导致迁移失败。 迁移的对象中包含引擎为MyISAM的表，则目标数据库sqlmode不能包含noenginesubstitution参数，否则可能会导致迁移失败。 源数据库和目标数据库的innodbstrictmode参数值需保持一致，否则可能导致迁移失败。 目标数据库和源数据库的lowercasetablenames参数需保持一致，否则可能导致迁移失败。 目标数据库的logbintrustfunctioncreators参数需设置为on，否则可能导致迁移失败。

本章介绍关系数据库的实例规格支持情况。 通用增强型和通用增强II型实例性能强劲稳定，提供更高的网络性能，满足不同场景需求。 1. 通用增强型实例是新推出的一系列性能更高、计算能力更稳定的实例规格，搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器，配套高性能网络，综合性能及稳定性全面提升，满足对业务稳定性及计算性能要求较高的企业级应用诉求。 2. 通用增强II型实例搭载第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器，多项技术优化，计算性能强劲稳定，配套25GE智能高速网卡，提供超高网络带宽和PPS收发包能力。 数据库实例规格请以实际环境为准。 规格 vCPU(个) 内存(GB) 支持的数据库引擎 :::: 通用增强型 2 4 MySQL 通用增强型 2 4 PostgreSQL 通用增强型 2 8 MySQL 通用增强型 2 8 PostgreSQL 通用增强型 2 16 MySQL 通用增强型 2 16 PostgreSQL 通用增强型 4 8 MySQL 通用增强型 4 8 PostgreSQL 通用增强型 4 8 Microsoft SQL Server 通用增强型 4 16 MySQL 通用增强型 4 16 PostgreSQL 通用增强型 4 16 Microsoft SQL Server 通用增强型 4 32 MySQL 通用增强型 4 32 PostgreSQL 通用增强型 4 32 Microsoft SQL Server 通用增强型 8 16 MySQL 通用增强型 8 32 MySQL 通用增强型 8 32 PostgreSQL 通用增强型 8 32 Microsoft SQL Server 通用增强型 8 64 MySQL 通用增强型 8 64 PostgreSQL 通用增强型 8 64 Microsoft SQL Server 通用增强型 16 64 MySQL 通用增强型 16 64 Microsoft SQL Server 通用增强II型 2 4 MySQL 通用增强II型 2 4 PostgreSQL 通用增强II型 2 8 MySQL 通用增强II型 2 8 PostgreSQL 通用增强II型 2 16 MySQL 通用增强II型 2 16 PostgreSQL 通用增强II型 4 8 MySQL 通用增强II型 4 8 PostgreSQL 通用增强II型 4 16 MySQL 通用增强II型 4 16 PostgreSQL 通用增强II型 4 32 MySQL 通用增强II型 4 32 PostgreSQL 通用增强II型 8 16 MySQL 通用增强II型 8 16 PostgreSQL 通用增强II型 8 32 MySQL 通用增强II型 8 32 PostgreSQL 通用增强II型 8 64 MySQL 通用增强II型 8 64 PostgreSQL 通用增强II型 16 32 MySQL 通用增强II型 16 32 PostgreSQL 通用增强II型 16 64 MySQL 通用增强II型 16 64 PostgreSQL 通用增强II型 16 128 MySQL 通用增强II型 16 128 PostgreSQL 通用增强II型 32 64 MySQL 通用增强II型 32 64 PostgreSQL 通用增强II型 32 128 MySQL 通用增强II型 32 128 PostgreSQL 通用增强II型 64 128 MySQL 通用增强II型 64 128 PostgreSQL 通用增强II型 64 256 MySQL 通用增强II型 64 256 PostgreSQL 通用增强II型 64 512 MySQL 通用增强II型 64 512 PostgreSQL

关系数据库MySQL版单机实例规格及价格对应。 说明 天翼云关系数据库MySQL版对Ⅰ类型资源池和Ⅱ类型资源池的价格有所区分。 本次价格调整及包年折扣变更主要针对Ⅱ类型资源池的主机资源，将分为通用型和独享型两种类型，两种类型价格不同，独享型包含计算增强型和内存优化型。 存储、备份资源价格及优惠维持不变。 Ⅰ类型资源池价格及优惠维持不变，不区分类型。 部分Ⅱ类型资源池已加载国产化处理器，相关价格见下方说明。 具体资源池类型请见 Ⅱ类型资源池 天翼云提供了多种规格的MySQL单机实例，区分通用型和独享型（独享型包含计算增强型和内存优化型）。 通用型价格 CPU（核） 内存（GB） 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) 2 4 0.31 150 2 8 0.38 185 4 8 0.74 360 4 16 0.99 480 8 16 1.50 730 8 32 1.97 960 16 32 3.33 1620 16 64 4.34 2110 32 64 7.98 3885 32 128 10.15 4940 包年预付费优惠政策：1年65折，2年55折，3年45折，4年35折，5年3折。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的产品定义、架构与优势。 产品定义 翼MapReduce（简称：“翼MR”），是基于当前开源新版本大数据组件进行产品化封装，可以为客户提供快速部署、便捷维护的HDFS、YARN、Spark、Flink、Hive、Doris、Kafka、HBase等高性能的大数据组件以及运维管理平台，同时产品默认提供强安全验证能力，具备高安全、高扩展、快捷运维等特色，支持批量数据处理、流式数据处理、离线数据分析、在线查询等场景。 产品架构 翼MR集群各个版本组件情况请参见版本概述。 详见下图：翼MR架构图 翼MR架构包括了基础设施和大数据处理流程各个阶段的能力。 ● 基础设施 基于天翼云弹性云主机CTECS构建的大数据集群，整体集群的高可靠和高安全能力可以得到虚拟化底层的充分保证。 虚拟私有云（CTVPC）为每个租户提供虚拟的内部网络，默认与其他网络隔离，同时通过配套的安全组访问控制确保网络层面的安全性。 云硬盘（CTEVS）提供不同规格和性能表现的高可靠存储能力。 弹性云主机（CTECS）提供的弹性可扩展虚拟服务器，结合上述的CTVPC、安全组、CTEVS数据多副本和灾备能力为客户打造一个高效、可靠、安全的业务集群环境。 物理机服务（CTDPS）是基于天翼云软硬结合技术研发的一款拥有极致性能的裸金属服务器，兼具云主机的灵活弹性、物理机的稳定，提供算力强劲的计算类服务，提供专属的云上物理服务器，为大数据、核心数据库、高性能计算等业务提供服务稳定、数据安全、性能卓越的算力服务。 ● 数据集成 数据集成层提供了客户的数据集成进翼MR集群的能力，包括：Kafka、Logstash、SeaTunnel、Flume，支持各种数据源导入数据到翼MR大数据集群中。 ● 数据存储 翼MR支持结构化和非结构化数据在集群中的存储，并且支持多种高效的格式来满 足不同计算引擎的要求。 – HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 – Doris是实时数据仓库服务，具有高并发、低延迟的特点。 – HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 – Elasticsearch支持结构化/非结构化数据的检索、分析场景。 ● 数据调度和计算处理 – 翼MR提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、 Spark（内存计算）、Flink（流计算），满足多种离线或实时大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。 – 基于预设的数据模型，使用易用SQL的数据分析，用户可以选择Hive（数据仓库），SparkSQL以及Trino交互式查询引擎。 ● 翼MR Manager 为确保大数据组件服务的高可用性，以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均需要以分布式的方式进行部署，涉及其中的部署、管理和运维复杂度要求较高。翼MR提供了统一的运维管理平台翼MR Manager，包括可视化引导式部署集群能力。同时翼MR Manager还提供了租户与资源管理能力，以及翼MR中各类大数据组件的运维，并提供监控、告警、配置等一站式运维能力。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的游标使用方法。 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2));

本页介绍天翼云TeleDB数据库的游标使用方法。 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2));

本页介绍天翼云TeleDB数据库的游标使用方法。 环境准备 drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2));

本文介绍如何创建Oracle数据库备份。 操作场景 通过创建Oracle备份任务来备份Oracle的数据，并在需要时通过备份副本进行Oracle数据库文件的恢复，再导入数据库。 约束与限制 存储库需要和安装了客户端的备份主机在同一地域（网络可达）。 支持在能连接上Oracle数据库主机上安装客户端，进行备份。 单个客户端同一时刻最多同时执行2个任务（含1个备份任务和1个恢复任务，超出该数量的任务将按时间先后排队执行）。 前提条件 已创建存储库。 主机客户端状态为“在线”，具体步骤参见安装客户端。 主机内安装了 "Oracle" 或者 "Oracle Client"。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心左上角选择地域，此处选择华东华东1。 3. 选择“存储>云备份”，进入云备份控制台，单击左侧“混合备份（存储版）”按钮，进入混合备份界面 4. 单击“主机列表”，选择对应主机，点击更多下的“新建任务”或者“任务列表”的"新建备份任务"按钮进入备份任务界面。 5. 点击 “添加资源”，添加 "Oracle"连接，输入对应参数，确认创建连接，可点击“连接”按钮确认数据库连接状态。 6. 选择创建好的"Oracle"连接，点击下一步。 7. 选择需要备份的数据库内容，点击下一步。 8. 选择备份的目标存储库并配置备份周期、导出目录、最大版本数等备份策略，点击“下一步”。 9. 自定义备份任务名称，确认备份信息无误后，点击“提交”，完成任务创建。

本章节主要介绍数据治理中心的配置Oracle数据库连接功能。 连接Oracle数据库时，详见下表： Oracle数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 oraclelink 数据库服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或域名。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 默认端口：1521 数据库连接类型 选择Oracle数据库连接类型： Service Name：通过SERVICENAME连接Oracle数据库。 SID：通过SID连接Oracle数据库。 SID 实例名称 配置Oracle实例ID，用于实例区分各个数据库。“数据库连接类型”选择“SID”时才有该参数。 dbname 数据库名称 配置为要连接的数据库名称。“数据库连接类型”选择“Service Name”时才有该参数。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户密码。 使用Agent 是否选择通过Agent从源端提取数据。 是 Agent 单击“选择”，选择管理Agent中已创建的Agent。 Oracle版本 创建Oracle连接时才有该参数，根据您Oracle数据库的版本来选择。当出现“java.sql.SQLException: Protocol violation异常”时，可以尝试更换版本号。 高于12.1 一次请求行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 Oracle到DWS迁移时，可能出现目的端写太久导致迁移超时的情况。此时请减少Oracle源端“一次请求行数”参数值的设置。 1000 连接属性 可选参数，单击“添加”可增加多个指定数据源的JDBC连接器的属性，参考对应数据库的JDBC连接器说明文档进行配置。 说明 CDM作业默认打开了useCursorFetch开关，即JDBC连接器与关系型数据库的通信使用二进制协议。 开源MySQL数据库支持useCursorFetch参数，无需对此参数进行设置。 阿里云AnalyticDB(ADB)数据库对useCursorFetch参数有兼容问题，在配置与ADB连接时需要关闭useCursorFetch开关，即添加连接属性“useCursorFetch”，对应属性值设置为“false”。如不进行此设置，会出现日期转换出错的情况。 sslmoderequire 引用符号 可选参数，连接引用表名或列名时的分隔符号，参考对应数据库的产品文档进行配置。 '

本节描述了搭建容灾的操作场景、实现原理、注意事项、操作步骤等内容。 操作场景 建立跨Region容灾关系，当主实例所在区域发生突发性自然灾害等状况，主节点无法连接，可将异地灾备实例升为主实例，在应用端修改数据库连接地址后，即可快速恢复应用的业务访问。 实现原理 在两个数据中心独立部署RDS for PostgreSQL实例，通过RDS的容灾功能将生产中心主实例中的数据同步到灾备中心灾备实例中，实现主实例和跨Region灾备实例数据之间的实时同步。 拓扑图 注意事项 使用该功能前，必须要确保跨Region数据库实例之间的网络打通（可考虑VPN连接产品）。 使用该功能前，确保主实例和灾备实例状态正常，主实例和灾备实例在不同Region上，且主实例为主备实例，灾备实例为单机实例。 灾备实例的CPU和内存规格以及磁盘容量要大于或等于主实例的规格以及磁盘容量。 灾备实例的底层架构和数据库大版本要与主实例一致。 不支持跨大版本建立跨云或跨Region容灾关系。 调用配置主实例容灾接口后直至成功搭建容灾关系，不能进行规格变更、主备倒换操作。 搭建容灾后，灾备实例支持变更CPU和内存规格。 修改主实例的端口或内网地址后需要重新搭建灾备关系。 灾备实例搭建成功后，不能进行小版本升级。 RDS for PostgreSQL 12及以上支持建立跨Region容灾关系。 主实例参数被修改后，灾备实例无法同步修改该参数，需结合业务自行修改灾备实例参数。 RDS for PostgreSQL灾备实例不支持PITR恢复，如需使用此功能，请在主实例上完成。

本章介绍关系数据库的引擎和版本支持情况。 关系型数据库服务目前支持的数据库引擎和版本如下表所示。 新应用上线，建议您使用数据库引擎对应的最新大版本，以RDS for MySQL为例，建议您选择MySQL 8.0； 用户创建实例时，不可选择小版本，如MySQL 8.0.17，RDS会提供最优的小版本； 实例创建成功，您可在console“实例管理”页面实例列表中的“数据库引擎版本”列，查看具体的小版本号。 数据库引擎和版本请以实际环境为准。 数据库引擎和版本 数据库引擎 单机实例 主备实例 集群版实例 :::: MySQL引擎 8.0 5.7 5.6 8.0 5.7 5.6 暂不支持 MySQL引擎 8.0 5.7 5.6 8.0 5.7 5.6 暂不支持 MySQL引擎 8.0 5.7 5.6 8.0 5.7 5.6 暂不支持 PostgreSQL引擎 14 13 12 11 10 9.6 9.5 14 13 12 11 10 9.6 9.5 暂不支持 PostgreSQL引擎 14 13 12 11 10 9.6 9.5 14 13 12 11 10 9.6 9.5 暂不支持 PostgreSQL引擎 14 13 12 11 10 9.6 9.5 14 13 12 11 10 9.6 9.5 暂不支持 PostgreSQL引擎 14 13 12 11 10 9.6 9.5 14 13 12 11 10 9.6 9.5 暂不支持 PostgreSQL引擎 14 13 12 11 10 9.6 9.5 14 13 12 11 10 9.6 9.5 暂不支持 PostgreSQL引擎 14 13 12 11 10 9.6 9.5 14 13 12 11 10 9.6 9.5 暂不支持 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版 Microsoft SQL Server引擎 2017 标准版 2017 web版 2016 企业版 2016 标准版 2016 web版 2014 企业版 2014 标准版 2014 web版 2012 企业版 2012 标准版 2012 web版 2017 标准版 2016 企业版 2016 标准版 2014 企业版 2014 标准版 2012 企业版 2012 标准版 2017 企业版

该页面主要介绍关系数据库SQL Server版的SDK，您可以根据实际业务需求进行集成。 各语言SDK下载及使用 支持语言 SDK附件 Java sqlserverjavasdk.zip（v1.0.0） Go sqlservergosdk.zip（v1.0.0）

本节为您介绍云迁移服务CMS中数据库迁移工具数据订阅快速配置，包括注意事项及操作步骤。 注意事项 本文仅简单介绍数据订阅的通用配置流程，不同情况下的高级配置请阅读数据订阅。 操作步骤 1. 进入数据订阅的任务列表界面。 2. 单击“创建订阅”按钮，进入订阅任务配置界面。 3. 填写订阅任务的参数信息。 4. 填写好源库信息后，单击测试连接按钮。 5. 通过连接测试后点击“下一步：选择订阅对象”。 6. 将需要订阅的表选中，并点击“>”箭头，将表移到右侧已选对象框中。 7. 确定需要订阅的表后，点击“下一步:启动”，启动订阅任务。 8. 启动订阅任务后，即可查看订阅任务实时进度。

本章节介绍云主机网络丢包故障演练。 背景介绍 网络拥塞、物理链路故障、设备缓冲区溢出或配置错误，都可能导致数据包在传输过程中被丢弃。对于 TCP 连接，丢包会触发超时重传机制，导致通信延迟增加和有效吞吐量下降；对于 UDP 连接，丢包则意味着数据的永久丢失。本演练模拟网络丢包场景，帮助您评估应用的容错能力、检验超时和重传策略的有效性，并验证监控告警的灵敏度。 基本原理 预先在探针管理处将内部自研Agent安装至云主机上，使用管控通道下发动作执行命令。 原理是通过增加TC和Netem规则模拟主机内网络丢包。 注意 只对出方向流量生效，不会影响入流量；如果系统已配置有TC规则，动作执行会失败。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择云主机 ，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标云主机 实例，单击确定。 2、编排演练任务 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 演练管理 页面，单击新建演练。 2. 在基本信息 页面，按提示填写演练名称和描述，然后单击下一步。 3. 在演练对象配置页面： 配置动作组 ：为动作组 命名，资源类型选择云主机。 添加实例 ：单击添加实例 ，勾选上一步中添加的云主机实例。 添加故障动作 ：单击立即添加 ，在列表中选择网络丢包动作。 4. 在弹出的参数配置框中，配置所需参数，然后单击确定。 持续时间：故障动作持续时间。 本地端口：仅对源端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您对外提供服务的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 远程端口：仅对目标端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您的应用访问数据库的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 排除端口：排除指定端口的流量。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 22,8000 或者 80008010。 这个参数不能与本地端口或者远程端口参数一起使用。 目标IP： 支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 网卡设备：指定在哪个网络接口上实施故障，网卡可通过ifconfig命令查询，例如 eth0。 排除IP：排除受影响的 IP，支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 丢包百分比：数据包被丢弃的概率（取值 0100）。例如，设置为 10 表示每100个包中约有10个会被丢弃。

本章节介绍云主机网络丢包故障演练。 背景介绍 网络拥塞、物理链路故障、设备缓冲区溢出或配置错误，都可能导致数据包在传输过程中被丢弃。对于 TCP 连接，丢包会触发超时重传机制，导致通信延迟增加和有效吞吐量下降；对于 UDP 连接，丢包则意味着数据的永久丢失。本演练模拟网络丢包场景，帮助您评估应用的容错能力、检验超时和重传策略的有效性，并验证监控告警的灵敏度。 基本原理 预先在探针管理处将内部自研Agent安装至云主机上，使用管控通道下发动作执行命令。 原理是通过增加TC和Netem规则模拟主机内网络丢包。 注意 只对出方向流量生效，不会影响入流量；如果系统已配置有TC规则，动作执行会失败。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择云主机 ，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标云主机 实例，单击确定。 2、编排演练任务 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 演练管理 页面，单击新建演练。 2. 在基本信息 页面，按提示填写演练名称和描述，然后单击下一步。 3. 在演练对象配置页面： 配置动作组 ：为动作组 命名，资源类型选择云主机。 添加实例 ：单击添加实例 ，勾选上一步中添加的云主机实例。 添加故障动作 ：单击立即添加 ，在列表中选择网络丢包动作。 4. 在弹出的参数配置框中，配置所需参数，然后单击确定。 持续时间：故障动作持续时间。 本地端口：仅对源端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您对外提供服务的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 远程端口：仅对目标端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您的应用访问数据库的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 排除端口：排除指定端口的流量。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 22,8000 或者 80008010。 这个参数不能与本地端口或者远程端口参数一起使用。 目标IP： 支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 网卡设备：指定在哪个网络接口上实施故障，网卡可通过ifconfig命令查询，例如 eth0。 排除IP：排除受影响的 IP，支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 丢包百分比：数据包被丢弃的概率（取值 0100）。例如，设置为 10 表示每100个包中约有10个会被丢弃。

本节主要介绍产品定义。 GeminiDB Influx接口是一款基于计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。 GeminiDB Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。 高写入性能 数据按“时间Range + 时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 典型应用 IoT传感器时序数据分析 物联网应用，规模和可靠性至关重要。GeminiDB Influx接口提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应时间来支持大量的连接。因此非常适合要求苛刻的物联网应用。 优势 ： 超强写入：小批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的4.5倍，大批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的3.3倍。 弹性扩展：基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。