参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回码：800表示成功，900表示失败 800 errorCode String 业务细分码，为product.module.code三段式码 Scaling.Group.NotFound 错误码 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 scaling group info not found description String 失败时的错误描述，一般为中文描述 未找到弹性伸缩组信息 returnObj Object 成功时返回的数据 returnObj

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回码：800表示成功，900表示失败 800 errorCode String 业务细分码，为product.module.code三段式码 Scaling.Group.NotFound 错误码 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 scaling group info not found description String 失败时的错误描述，一般为中文描述 未找到弹性伸缩组信息 returnObj Object 成功时返回的数据，参见表returnObj returnObj

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回码：800表示成功，900表示失败 800 errorCode String 业务细分码，为product.module.code三段式码 Scaling.Rule.NotFound 错误码 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 scaling rule info not found description String 失败时的错误描述，一般为中文描述 未找到弹性伸缩策略信息 returnObj Object 成功时返回的数据，参见表returnObj returnObj

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参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回码：800表示成功，900表示失败 800 errorCode String 业务细分码，为product.module.code三段式码 Scaling.Group.NotFound 错误码 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 the name of scaling rule conflicts description String 失败时的错误描述，一般为中文描述 未找到伸缩策略信息 returnObj Object 成功时返回的数据，参见表returnObj returnObj

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参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回码：800表示成功，900表示失败 800 errorCode String 业务细分码，为product.module.code三段式码 Scaling.RegionInfo.Empty 错误码 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 scaling group info not found description String 失败时的错误描述，一般为中文描述 未找到弹性伸缩组信息 returnObj Object 成功时返回的数据，参见表returnObj returnObj

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参数 参数类型 说明 示例 statusCode Integer 返回状态码（800为成功，900为失败） 800 message String statusCode为900时的错误信息; statusCode为800时为success, 英文 success description String statusCode为900时的错误信息; statusCode为800时为成功, 中文 成功 errorCode String statusCode为900时为业务细分错误码，三段式：product.module.code; statusCode为800时为SUCCESS SUCCESS returnObj Object 接口业务数据

本页介绍分布式融合数据库HTAP的功能特性。 一站式 HTAP 解决方案 采用独特的行列混合存储策略，将传统的行存储和高效的列存储智能融合，结合先进的MPP（大规模并行处理）架构和优化技术，为用户提供一站式的HTAP服务。用户可以在同一个系统中实时高效处理TP、AP混合负载，简化架构复杂性，降低管理成本。 弹性伸缩，灵活计费 基于存储计算分离架构的精心设计，支持用户根据实际需求灵活扩展存储和计算能力，无论是扩大存储容量还是增加计算资源，都能够轻松实现；提供包年包月和按需付费两种灵活的计费方式，让用户能够根据实际使用情况选择最适合的付费模式，实现资源成本的有效管理和控制。综合而言，不仅保障了高效的资源分配和优化，还显著降低了资源投入的总体成本。 多项企业级能力 提供丰富的企业级能力，帮助用户大幅降低运维成本，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。这些企业级能力，包括但不限于：实时监测系统的运行状态和性能指标，帮助用户迅速识别潜在问题，采取适当的措施以保障数据库的稳定性；提供参数模板功能，用户可以根据不同的业务需求灵活地管理和调整数据库参数，确保数据库持续高效运行；提供强大的用户管理和权限控制功能，确保数据访问安全且合规；提供灵活的安全审计功能，帮助用户追踪和监测数据访问情况，增强整体安全性。

本章节会介绍回收站的功能和策略 操作场景 RDS支持将删除的主备或者单机实例，加入回收站管理。通过在回收站中重建实例，将数据恢复到新实例上。新实例数据库引擎、数据库版本、存储类型与原实例相同，其他参数可以重新配置。默认可以恢复1~7天内删除的实例。 约束限制 RDS不回收只读实例，只有主备或者单机实例才会进入回收站。 已停止的实例被删除后不会进入回收站。 回收站策略机制默认开启，且不可关闭。设置保留天数为1天，该功能免费。 设置回收站策略 注意 回收站保留天数默认7天。修改回收站保留天数，仅对修改后新进入回收站的实例生效，对于修改前已经存在的实例，仍保持原来的回收策略，请您谨慎操作。 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 3、选择“数据库> 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 4、在左侧导航栏，单击“回收站”。 5、在“回收站”页面，单击“回收站策略”，设置已删除实例保留天数，可设置范围为1~7天。 6、单击“确定”，完成设置。 重建实例 在回收站保留期限内的主实例可以通过重建实例恢复数据。 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 3、选择“数据库> 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 4、在左侧导航栏，单击“回收站”。 5、在“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 6、在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。

天翼云针对不同客户的业务需求,提供了多种云硬盘配置规格以供客户选择。 天翼云云硬盘支持多种配置规格，可挂载至云主机用作数据盘和系统盘，根据性能将其分为以下几种规格，各规格云硬盘的使用场景如下表所示： 云硬盘规格 适用场景 普通IO 不常访问的工作负载，例如日常办公应用和轻载型开发测试等。 高IO 一般访问量的工作负载，例如普通开发测试和对存储容量和性能有平衡诉求的办公应用。 通用型SSD 高性价比的云硬盘，适合中等性能诉求的企业应用，例如大型开发测试、转码类业务、Web服务器日志和高性能系统盘等。 超高IO 适用于高IOPS、大带宽需求的读写密集型应用场景，例如高性能计算和IO密集时延敏感型数据库等。 极速型SSD 适用于超高IOPS、超大带宽和超低时延的应用场景，例如大型OLTP数据库、大型NoSQL数据库以及核心关键业务系统等。 XSSD0 容量与性能可解耦，适用于高吞吐和低时延的应用场景，例如中小型数据库、中小规模ELK日志集群。 XSSD1 容量与性能可解耦，适用于超高吞吐和超低时延的应用场景，例如超大带宽的读写密集型场景、中大型数据库。 XSSD2 容量与性能可解耦，适用于超高IOPS、超高吞吐量和超低时延的应用场景，例如高负载、核心关键业务系统、超大型数据库。 XSSD3 容量与性能可解耦，适用于极高性能场景，例如超大型OLTP数据库使用。

本文介绍如何创建MongoDB数据库备份。 操作场景 通过创建MongoDB备份任务来备份主机上的MongoDB数据库数据，并在需要时通过备份副本进行MongoDB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MongoDB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“MongoDB”或“MongoDBClient ”。 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 "MongoDB"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"MongoDB"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。

本节介绍态势感知（专业版）到期后，对资源的处理策略。 态势感知（专业版）到期后，不会继续收费。 若到期后，未及时续费，会根据“客户等级”和“订购方式”定义不同的保留期时长，保留期内不能访问及使用态势感知（专业版）资源，但对存储在态势感知（专业版）资源中的数据仍予以保留。 若保留期到期后，仍未及时续费，专业版会变为基础版。

本页简要介绍分布式数据库V2.0.0版本更新说明。 版本说明 V2.0.0版本说明 组件名称 版本号 发布时间 TeleDBXCore 2.0 2021年 07 月 新增和优化特性： 1. 新增软件包管理模块，包括查看软件包列表、上传软件包、删除软件包、搜索软件包和增加对软件包进行md5校验。 2. 新增主机管理模块，包括添加服务器、查看服务器列表、删除服务器列表、测试服务器连通性、检测服务器状态接口、编辑服务器信息和根据IP地址搜索服务器。 3. 新增资源模版管理，包括新建资源模版、查看模版列表、编辑资源模版、删除资源模版、检测模版是否被使用和根据模版名称搜索模版。 4. 新增服务器指标，包括服务器CPU使用率、服务器CPU负载、服务器内存占用率、服务器平均每次设备I/O操作服务时间、服务器平均设备I/O队列、服务器设备I/O操作等待时间、服务器入流量、服务器出流量、服务器TCP连接数、服务器数据库文件句柄数和服务器进程数。 5. 新增实例管理模块，包括实例操作、节点操作和健康检查。 6. 支持用户登录和退出数据库管理平台。 7. 新增参数管理和鉴权配置，包括查看数据库参数、自定义配置数据库参数、支持批量修改数据库参数、查看鉴权配置、修改鉴权配置、增加鉴权配置和删除鉴权配置。 8. 新增监控模块，包括集群预览、集群监控和节点监控。 9. 支持任务管理、用户管理和租户管理。 10. 新增备份恢复模块，包括备份策略、备份管理和恢复管理。 11. 新增分布式数据库能力，包括引入TeleDB分布式数据库内核和优化Oracle兼容性。 12. 优化Oracle兼容性。 修复漏洞 CVE20181115 漏洞名称：TeleDB：Quest DR Series Disk Backup软件操作系统命令注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE20181058 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 提权漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE202132029 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201810915 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL SQL注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201910208 漏洞名称：TeleDB：Postgresql PostgreSQL SQL注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201712172 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201715098 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201715099 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE20201720 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201910130 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 访问控制错误漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE20181052 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 修复缺陷 1. 在indexonly场景下，修复删除数据脱敏列功能不生效的问题。 2. 修复在聚合操作（带有去重）下添加一个排序节点的操作。 3. 在cn上vacuum表时，有cn计算frozenxid，保证集群范围内的统一xid回卷。 4. 修复因为释放的指针未置空导致coredump；优化过程中不能正确获取表的行数导致执行计划不准确的问题。 5. squeue故障时，consuer退出，CN回滚事务时，置空连接状态，避免无限的嵌套循环。 6. 修复查询串格式化时可能导致coredump的问题。 7. 修复等待轻量级锁（lwlock）的进程不进入pgstaterror处理的问题。 8. 修复分布式事务prepare时，未持久化2pc的上下文信息，导致pgclean无法清理一些二阶段事务问题。 9. 考虑空值和已删除的列，将已删除的属性、空值（NULL）以及缺失的值设置为NULL值。 10. 修复没有删除列的之间映射的bug。 11. 在pgsubscriptiontable中同步修改的bug。 12. 逻辑复制在master上新加入的表的数据变更到消费端直接被丢弃。 13. 逻辑复制ALTER SUBSCRIPTION xxx REFRESH PUBLICATION相关BUG。 14. 去掉Pooler调试过程无必要的sleep逻辑。 15. 确保在连接到连接池之前进行事务处理，并确保当前的事务状态是正确的。 16. 删除子表回归测例缺失。 17. 使用GCC版本7.3时遇到编译器错误。 18. 数据节点上通过VACUUM分区表产生的错误的索引信息。 19. 为gtm的 synchronousstandbynames 修正警告信息的if条件。 20. 修复TOAST表相关问题。 21. 修复空指针导致的core dump。 22. 修复一条日志"skip delete portal resowner"打印的if条件。 23. 修复一个在处理Gather 节点的左子树时，未能正确将目标（target）添加到其目标列表（targetlist）中的问题。 24. 在rtables（关系表列表）中搜索之前，没有正确检查变量的层级（level）的bug。如果变量是分布式列，并且其层级正确，那么函数返回 true。 25. 在构建初始快照时，避免recovery时的重复XIDs。 26. 在子事务precommit时使用独立的memorycontext，避免类似plpsql场景下因为子事务导致OOM。 27. 在cn节点调用pgclearnodecoldaccess函数会产生coredump。 28. 在poolerasyncbuildconnection中，在建立连接前检查管道中空间的bug。 29. 增加一条LOG信息，用于记录关于逻辑复制应用在特定数据库和表上的错误或问题的详细信息。 30. 支持在聚合算子下面增加sort算子。 31. 指针和数据的使用不当。 32. 指针和数据的释放函数使用不当。 33. copy tuple时置分片id相关问题。 34. FlushXlogTrack的coredump。 35. 修复GTM备机每次收到主机的时间戳位置都进行持久化的问题。 36. 修复GUC中的coordinatorlxid参数由于超出INTMAX的范围而导致的溢出问题。 37. 修复MergeAppend/Append算子下推时，如果有一个子算子下推到所有DN(nodes为NULL)，在通过并集计算之后反而会丢失部分DN节点，从而导致查询结果不完整的问题。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的产品优势。 翼MapReduce（简称：“翼MR”）服务，历经集团和云公司的大规模集群和业务打磨，提供全年多级用户SLA保障。 翼MR具有如下优势： 高安全 翼MR服务拥有企业级的大数据多租户权限管理能力，拥有企业级的大数据安全管理特性；使用Kerberos和Ranger安全技术实现全组件的认证和授权；支持库、表、字段级数据权限管控。 优开源 基于Hadoop3.3.3等开源最新组件，保证版本性能的同时，优化了底层资源占用，对任务和引擎进行定制化管控。 高可靠 完成对开源组件100+次的代码及配置优化，实现高SLA；支持节点组采用反亲和技术，虚拟机分布在不同物理机上，以保证服务高可用。 易运维 翼MR提供可视化的大数据集群运维管理平台，全链路可视化操作降低运维门槛，助力实现90%日常运维场景便捷操作，提升运维效率。 低成本 翼MR集群基于多样化的云基础设施，提供了丰富的计算、存储设施的选择，可以用时再创建、用时再扩容，用完就销毁，确保成本最优。

审计参数 auditsystemobject 作用：该参数决定是否对数据库对象的CREATE、DROP、ALTER操作进行审计。数据库对象包括DATABASE、USER、schema、TABLE等。通过修改该配置参数的值，可以只审计需要的数据库对象的操作,在主备强制选主场景建议。 影响：不当修改该参数会导致丢失DDL审计日志，请在客服人员指导下进行修改。 锁管理 updatelockwaittimeout 设置并发更新同一行数据时单个锁的最长等待时间，当申请的锁等待时间超过设定值时系统会报错。0表示不会超时，默认值为2min。 连接与认证 sessiontimeout 表明与服务器建立连接后，不进行任何操作一定时间后超时的限制，0表示关闭超时设置。 failedloginattempts 设置密码错误次数上限，输入密码错误的次数达到该参数所设置的值时，账户将会被自动锁定，配置为0时表示不限制密码输入错误的次数。 passwordeffecttime 设置帐户密码的有效时间，0表示不开启有效期限制功能。 passwordlocktime 设置账户被锁定后的自动解锁时间，单位为天。

索引名称 索引的默认名称是索引键和索引中每个键的方向(即1或1)的连接，使用下划线作为分隔符。例如，在 { item : 1, quantity: 1 }上创建的索引名称为item1quantity1。 您可以创建具有自定义名称的索引，比如比默认名称更易于阅读的索引。例如，考虑一个经常查询products集合以填充现有库存数据的应用程序。下面的createIndex() 方法在名为查询的商品和数量上创建一个索引: db.products.createIndex( { item: 1, quantity: 1 } , { name: "query for inventory" }) 您可以使用 db.collection.getIndexes()方法查看索引名称。一旦创建索引，您将无法重命名。相反，您必须删除并使用新名称重新创建索引。 文档数据库服务提供了许多不同的索引类型来支持特定类型的数据和查询。 创建索引 在文档数据库服务中，可以使用 createIndex() 方法来创建索引。下面是创建索引的一般步骤： 1. 连接到文档数据库服务的数据库。 2. 选择要创建索引的集合。 3. 使用 createIndex() 方法创建索引。createIndex() 方法接受两个参数： 1. 索引键（Index Keys）：一个包含一个或多个字段的文档，用于指定要在哪些字段上创建索引。可以使用对象字面量或字符串表示法指定索引键。 2. 选项（Options）：一个包含一个或多个选项的文档，用于指定索引的属性和行为。可以省略选项对象，使用默认值。 以下是一些常用的可选参数： 1. background：指定创建索引时是否在后台运行。如果设置为 true，则创建索引的过程将在后台运行，不会阻塞其他操作。默认值为 false。 2. unique：指定索引是否唯一。如果设置为 true，则索引键值必须唯一。默认值为 false。 3. sparse：指定索引是否稀疏。如果设置为 true，则只有包含索引键的文档才会被索引。默认值为 false。 4. name：指定索引的名称。如果未指定名称，则文档数据库服务将自动生成一个唯一的索引名称。 5. expireAfterSeconds：对于 TTL 索引而言，指定文档应在多长时间后过期（以秒为单位）。 6. partialFilterExpression：指定一个筛选器表达式，该表达式将被应用于索引的文档子集。只有满足表达式的文档才会被包含在索引中。 7. collation：指定索引应使用的排序规则。可以使用排序规则来控制大小写、重音符号和特定字符的排序方式。 8. storageEngine：指定索引应使用的存储引擎。可以使用存储引擎来控制索引的存储方式和性能 例如，以下是在 users 集合中为 username 字段创建一个升序索引的示例： db.users.createIndex({ username: 1 }) 如果要在 users 集合中为 username 和 email 字段创建一个复合索引，可以使用以下代码： db.users.createIndex({ username: 1, email: 1 }) 需要留意的是，创建索引可能需要一些时间，具体时间取决于集合的大小和索引的复杂度。在创建索引时，可以使用 explain() 方法来查看查询计划和性能统计信息，以便评估索引的效果和性能。

本页面主要介绍数据库代理如何查看监控数据、支持的监控指标以及修改监控频率。 操作场景 提供数据库代理相关监控以及数据库代理关联节点的情况。 数据库代理：需要关注代理的CPU等指标情况。 代理关联节点：需要关注代理关联的节点加入或者剔除情况。 支持的监控指标 CPU 服务端连接数 客户端连接数 总CPU使用率 内存使用率 数据库节点状态 数据库节点剔除/加入状态 查看监控信息 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 > 关系数据库MySQL版 ，进入关系数据库MySQL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MySQL > 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，选择需要查看监控的数据库代理，单击操作 列的监控 ，进入数据库代理监控页面。 您可以查看数据库代理的CPU、服务端连接数、客户端连接数、总CPU使用率和内存使用率等指标。 说明 您也可以在实例列表中找到目标数据库代理，单击数据库代理名称，进入数据库代理的基本信息 页面后，单击连接地址 区域的查看监控。 4. 单击代理关联节点页签。 您可以查看代理所关联的节点的加入和剔除情况。 设置监控频率 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 > 关系数据库MySQL版 ，进入关系数据库MySQL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MySQL > 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，选择需要查看监控的数据库代理，单击操作 列的监控 ，进入数据库代理监控页面。 4. 在监控信息上方，单击设置监控频率。 5. 在对话框中配置监控频率，然后单击确定。 支持配置的监控频率如下： 5秒/次 注意 为避免造成性能影响，仅8C以上的实例规格才支持设置为5秒/次 。如需设置为该频率，请先扩容数据库代理规格。 30秒/次

本文主要介绍元数据锁MDL导致无法操作数据库的解决方法以及如何避免元数据锁阻塞。 MetaData Lock主要为了保证元数据的一致性，用于处理不同线程操作同一数据对象的同步与互斥问题。MySQL 5.5版本开始，引入了MDL锁，MDL锁是表级别的锁，有些类型的MDL锁会导致读写操作都无法进行，导致SQL的阻塞。 操作步骤 1. 连接MySQL实例。具体操作请参见实例连接方式介绍，通过内网和公网连接实例。 2. 在SQL窗口执行如下SQL查看数据库所有线程状态。 show full processlist 3. 查看State列是否出现大量Waiting for table metadata lock，即表示出现阻塞，在对应的Info列可以查看到对应表的操作，找到正在对该表进行操作的会话Id。 4. 在SQL窗口执行如下命令解锁MDL锁。 kill id 如何避免元数据锁阻塞 MDL 锁一旦发生会对业务造成极大影响，因为后续所有对该表的访问都会被阻塞，造成连接积压。所以日常要尽量避免 MDL 锁阻塞的发生，下面给出几点优化建议可供参考： 开启 metadatalocks 表记录 MDL 锁。 设置参数 lockwaittimeout 为较小值，使被阻塞端主动停止。 规范使用事务，及时提交事务，避免使用大事务。 DDL 操作及备份操作放在业务低峰期执行。

本章节介绍DWS和DDS创建的云数据库数据添加到DSC。 前提条件 已完成数据库资产委托授权，参考云资源委托授权/停止授权进行操作。 已开通DWS或者DDS服务，且DWS或者DDS中已有资产，且对应子网下含有可用的IP配额。 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. 在左侧导航树中选择“资产列表”，并选择“数据库 > 未授权”，进入未授权数据库资产列表页面。 5. 在数据库资产列表左上角，单击“添加云数据库”。 6. 在弹出的“添加云数据库”对话框中，参考下表配置数据库参数。 参数名称 参数说明 举例 资产名称 自定义参数。 dsctest 区域 默认为当前帐号登录的区域。 云数据库类型 可选择“DWS实例”和“DDS实例”。 DWS实例 DWS实例 “云数据库类型”选择“DWS实例”时，配置此参数。 在下拉框中选择本帐号下已在DWS里创建的数据库实例。 DDS实例 “云数据库类型”选择“DDS实例”时，配置此参数。 在下拉框中选择本帐号下已在DDS里创建的数据库实例。 版本 已选数据库实例对应的版本号，默认参数，不支持修改。 5.7 主机 在下拉框中选择数据库服务器IP地址。 192.168.0.233 端口 数据库服务器的端口号，默认参数，不支持修改。 3306 数据库名称 在DWS里创建的数据库，支持下拉框选择和手动输入。 用户名 输入访问数据库服务器的用户名，与DWS里创建的保持一致。 密码 输入访问数据库服务器的密码，与DWS里创建的保持一致。 7. 单击“确定”，数据库添加完成，并展示在已授权的数据库列表中。 数据库添加完成后，该数据库的“连通性”为“检查中”，此时，DSC会测试数据库的连通性。 DSC能正常访问已添加的数据库，该数据库的“连通性”状态为“成功”。 若DSC不能正常访问已添加的数据库，该数据库的“连通性”状态为“失败”。单击“原因”查看失败的原因或者参照如何排查添加数据库连通性失败？解决。

分析DDS数据库的慢请求 文档数据库服务默认开启了慢请求Profiling ，系统自动将请求时间超过500ms的执行情况记录到对应数据库下的“system.profile”集合中。 1. 通过Mongo Shell连接DDS实例。 开通公网访问的实例 具体请参见： 通过公网连接集群实例 通过公网连接副本集实例 未开通公网访问的实例 具体请参见： 通过内网连接集群实例 通过内网连接副本集实例 2. 执行以下命令，进入指定数据库，以“test”为例。 use test 3. 查看是否生成慢sql集合“system.profile”。 show collections; 回显中有“system.profile”，说明产生了慢SQL，继续执行下一步。 mongos> show collections system.profile test 回显中没有“system.profile”，说明未产生慢SQL，该数据库不涉及慢请求分析。 mongos> show collections test 4. 查看数据下的慢请求日志。 db.system.profile.find().pretty() 5. 分析慢请求日志，查找CPU使用率升高的原因。 下面是某个慢请求日志示例，可查看到该请求进行了全表扫描，扫描了1561632个文档，没有通过索引进行查询。 { "op" : "query", "ns" : "taiyiDatabase.taiyiTables$10002e", "query" : { "find" : "taiyiTables", "filter" : { "filed19" : NumberLong("852605039766") }, "shardVersion" : [ Timestamp(1, 1048673), ObjectId("5da43185267ad9c374a72fd5") ], "chunkId" : "10002e" }, "keysExamined" : 0, "docsExamined" : 1561632, "cursorExhausted" : true, "numYield" : 12335, "locks" : { "Global" : { "acquireCount" : { "r" : NumberLong(24672) } }, "Database" : { "acquireCount" : { "r" : NumberLong(12336) } }, "Collection" : { "acquireCount" : { "r" : NumberLong(12336) } } }, "nreturned" : 0, "responseLength" : 157, "protocol" : "opcommand", "millis" : 44480, "planSummary" : "COLLSCAN", "execStats" : { "stage" : "SHARDINGFILTER", [3/1955] "nReturned" : 0, "executionTimeMillisEstimate" : 43701, "works" : 1561634, "advanced" : 0, "needTime" : 1561633, "needYield" : 0, "saveState" : 12335, "restoreState" : 12335, "isEOF" : 1, "invalidates" : 0, "chunkSkips" : 0, "inputStage" : { "stage" : "COLLSCAN", "filter" : { "filed19" : { "$eq" : NumberLong("852605039766") } }, "nReturned" : 0, "executionTimeMillisEstimate" : 43590, "works" : 1561634, "advanced" : 0, "needTime" : 1561633, "needYield" : 0, "saveState" : 12335, "restoreState" : 12335, "isEOF" : 1, "invalidates" : 0, "direction" : "forward", "docsExamined" : 1561632 } }, "ts" : ISODate("20191014T10:49:52.780Z"), "client" : "172.16.36.87", "appName" : "MongoDB Shell", "allUsers" : [ { "user" : "system", "db" : "local" } ], " 在慢请求日志中，您需要重点关注以下关键字。 全集合（全表）扫描：COLLSCAN 当一个操作请求（如query、update、delete）需要全表扫描时，将大量占用CPU资源。在查看慢请求日志时，发现COLLSCAN关键字，很可能是这些查询占用了CPU资源。 如果该类操作请求较为频繁，建议您对查询的字段建立索引进行优化。 全集合（全表）扫描：docsExamined 通过查看参数“docsExamined”的值，可以查看一个查询扫描了多少文档。该值越大，请求的CPU使用率越高。 不合理的索引：IXSCAN、keysExamined 说明 索引不是越多越好，过多索引会影响写入和更新的性能。 如果您的应用偏向于写操作，建立索引可能会降低写操作的性能。 通过查看参数“keysExamined”的值，可以查看一个使用了索引的查询，扫描了多少条索引。该值越大，请求的CPU使用率越高。 如果索引建立不太合理，或者匹配的结果很多。该场景下，即便使用了索引，请求的CPU使用率也不会降低很多，执行的速度也会很慢。 示例：对于某个集合的数据，a字段的取值很少（只有1和2），而b字段的取值很多。 { a: 1, b: 1 } { a: 1, b: 2 } { a: 1, b: 3 } ...... { a: 1, b: 100000} { a: 2, b: 1 } { a: 2, b: 2 } { a: 2, b: 3 } ...... { a: 1, y: 100000} 如下所示，要实现{a: 1, b: 2} 这样的查询。 db.createIndex( {a: 1} ) 效果不好，因为a相同取值太多 db.createIndex( {a: 1, b: 1} ) 效果不好，因为a相同取值太多 db.createIndex( {b: 1 } ) 效果好，因为b相同取值很少 db.createIndex( {b: 1, a: 1 } ) 效果好，因为b相同取值少 关于{a: 1}与{b: 1, a: 1}的区别，可参考官方文档。 大量数据排序：SORT、hasSortStage 当查询请求中包含排序时，“system.profile”集合中的参数“hasSortStage”的值为“true”。如果排序无法通过索引实现，将在查询结果中进行排序。由于排序将占用大量CPU资源，该场景下，需要通过对经常排序的字段建立索引进行优化。 当您在“system.profile”集合中发现SORT关键字时，可以考虑通过索引来优化排序。 其他操作如建立索引、Aggregation（遍历、查询、更新、排序等动作的组合）也可能占用大量CPU资源，但本质上也适用以上几种场景。更多Profiling的设置，请参见官方文档。