本文为您介绍文件复制的相关功能。 概述 文件复制，即数据从工作机到灾备机的复制“通道”。数据灾备的主要目的是通过将数据以及相关的增量变化实时地从工作机复制到灾备机。MDR程序以字节为最小单位，将数据的变化部分通过IP网络复制到灾备机，从而保证数据传输的高效、数据的完整性。文件复制中包含了实时数据复制及持续数据保护的功能。实时数据复制：字节级实时复制软件，广泛适用于文件系统、数据库系统、邮件系统等实时的容灾备份保护。通过部署在生产服务器上的轻量级客户端实时捕获字节级增量并实时传输到灾备服务器。 持续数据保护可以捕获或跟踪数据的变化，并将其独立存放在生产数据之外，以确保数据可以恢复到过去的任意时间点。持续数据保护可以为恢复对象提供足够细的恢复粒度，实现任意的恢复时间点。由于持续数据保护记录所有的修改操作以及数据的变化，所以占用的磁盘空间是比较大的。MDR程序独特的多Baseline支持可以提高配置的灵活性，以及持续数据保护恢复的速度。 持续数据保护功能主要包含两个步骤：添加节点和新增规则（见下方）。 添加节点包含工作机和灾备机。添加工作机，主要是指定需要保护的文件或目录；添加灾备机，主要是确定数据备份的存放目录；添加规则，或任务，即关联工作机和灾备机，通过设置各种参数实现不同的数据复制和保存效果，比如数据复制的映射关系、连续数据保护的保护策略和全副本的保留策略等。 恢复数据时，用户通过恢复管理菜单完成。控制台提供三种方式： 1）即时恢复，从灾备数据中将生产数据的实时副本恢复出来； 2）持续数据保护恢复，从数据备份历史中选择任意一个时间点实现细粒度的数据恢复，前提是创建复制规则的时候开启CDP选项； 3）快照恢复，即从数据生成的快照集合中，选择某一个快照所对应的数据切片进行恢复，前提是用户开启了快照选项（此快照功能针对Windows灾备机；Linux灾备机不支持此快照配置，建议使用CDP功能）。

数据空间新增成功后，如果需要对其描述信息进行修改，可参见本节进行处理。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 单击页面左上方的，选择“安全 > 态势感知（专业版）”，进入态势感知（专业版）管理页面。 3. 在左侧导航栏选择“工作空间 > 空间管理”，并在工作空间列表中，单击目标工作空间名称，进入目标工作空间管理页面。 4. 在左侧导航栏选择“日志审计 > 安全数据”，进入安全分析页面。 5. 在待编辑数据空间所在行“操作”列，单击“编辑”。 6. 在弹出编辑数据空间界面，修改数据空间描述信息。 7. 单击“确定”。

本章节主要介绍（可选）管理作业的复制作业。 本章节主要介绍如何复制一份作业。 前提条件 已完成作业开发。如何开发作业，请参见开发作业。 操作步骤 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. 在作业目录中选择需要要复制的作业，右键单击作业名称，选择“拷贝另存为”。 4. 在弹出的“另存为”页面，配置如下表所示的参数。 作业目录参数 参数 说明 作业名称 自定义作业的名称，只能包含英文字母、数字、中文、“”、“”、“.”，且长度为1～128个字符。 选择目录 选择该作业目录的父级目录，父级目录默认为根目录。 5. 单击“确定”，复制作业。

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何对实例数据授权。 操作场景 由于目前PaaS平台和组件控制台的数据权限未统一，可能会出现两边查询的实例列表情况不一致的情况，基于此目的新增了数据权限查询接口。 操作步骤 1. 进入控制台，在左侧导航树选择我的租户 > 数据权限管理 ，进入数据权限授权页面。 2. 单击按角色 页签，勾选实例授权给相应用户。 3. 授权后，该用户可以查看该实例信息。 4. 取消授权，用户无法查看该实例信息。

分布式表（Distributed Table） 分布式表是云数据库ClickHouse中本地表的集合，将多个本地表抽象为一张统一的表，对外提供写入和查询功能。当写入分布式表时，数据会被自动分发到集合中的各个本地表中；当查询分布式表时，集合中的各个本地表都会被分别查询，最终结果会被汇总后返回。分布式表具备良好的横向扩展能力，可以利用多台服务器的存储和计算资源来处理大规模数据。 表引擎 表引擎即表类型，决定数据的存储方式和位置、支持的查询以及访问、索引、主备复制等特性。云数据库ClickHouse提供了多种表引擎，主要为以下4个系列。MergeTree系列：核心存储引擎，最通用和功能最强大的表引擎，支持数据Replicated和Distributed。Log系列：功能相对简单，主要用于快速写入小表（1百万行左右的表），然后全部读出的场景。Integration系列：主要用于将外部数据如Kafka、HDFS、Mysql导入到云数据库ClickHouse中，或者在云数据库ClickHouse中直接操作外部数据源。Special系列：为特定场景而定制，如数据内存存储、为目标表配置buffer、数据存本地文件等。 单机表 单机表的数据只会存储在当前机器上，不会被复制到其他机器。单机表适用于对数据的冗余存储要求较低的场景，适合小规模数据集的处理和分析。 复制表 复制表的数据会被自动复制到多台机器上，形成多个副本。复制表通过数据冗余和备份提高数据的可靠性和容错能力。当其中一个副本节点出现故障时，系统可以切换到其他副本节点，确保数据的持久性和可用性。复制表适用于对数据可靠性和冗余要求较高的场景，确保数据的安全性和高可用性。

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

备份和快照的区别是什么？ 备份和快照为存储在云硬盘中的数据提供冗余备份，确保高可靠性，两者的主要区别如下表所示。 指标 存储方案 数据同步 容灾范围 业务恢复 备份 与云硬盘数据分开存储，存储在对象存储（OBS）中，可以实现在云硬盘存储损坏情况下的数据恢复 保存云硬盘指定时刻的数据，可以设置自动备份。如果将创建备份的云硬盘删除，那么对应的备份不会被同时删除 与云硬盘位于同一个AZ内 通过恢复备份至云硬盘，或者通过备份创建新的云硬盘，找回数据，恢复业务。数据持久性高。 快照 与云硬盘数据存储在一起 说明 备份由于数据搬迁会耗费一定的时间，创建快照和回滚快照数据的速度比备份快。 保存云硬盘指定时刻的数据。如果将创建快照的云硬盘删除，那么对应的快照也会被同时删除 与云硬盘位于同一个AZ内 通过回滚快照至云硬盘，或者通过快照创建新的云硬盘，找回数据，恢复业务。 云主机备份和云硬盘备份有什么区别？ 两者的主要差异如下表所示。 对比维度 云主机备份 云硬盘备份 备份/恢复对象 服务器中的所有云硬盘（系统盘和数据盘） 指定的单个或多个磁盘（系统盘或数据盘） 推荐场景 需要对整个云主机进行保护 系统盘没有个人数据，因而只需要对部分的数据盘进行备份 优势 备份的同一个服务器下的所有磁盘数据具有一致性，即同时对所有云硬盘进行备份，不存在因备份创建时间差带来的数据不一致问题 保证数据安全的同时降低备份成本

本文介绍SQL Server的恢复方案概览。 场景 功能 相关操作 恢复数据 按备份集恢复数据 按备份集恢复数据 恢复数据 将数据恢复至指定时间点 将数据恢复至指定时间点 恢复数据 ZOS备份数据上云 ZOS备份数据上云 恢复数据 跨域恢复 跨域恢复

参数名 说明 取值样例 开始时间 查询的起始时间，格式为yyyyMMddHHmmdd的字符串或时间戳。 20180920145505 结束时间 可选参数，查询的终止时间，格式为yyyyMMddHHmmdd的字串或时间戳。 20180921145505 指标 输入迁移哪个指标的数据，或选择OpenTSDB中已存在的指标。 city.temp 聚合函数 输入聚合函数。 sum 标记 可选参数，如果这里有输入标记，则只迁移标记的数据。 tagk1:tagv1,tagk2:tagv2

本文介绍MySQL数据库、表、列、视图等细粒度级别的账密和权限管理。 前提条件 用户已登录数据管理服务。 在数据管理服务DMS中录入目标实例，数据库类型为MySQL。 登录实例的数据库用户具有管理数据库用户密码的权限。 操作步骤 1. 点击左侧菜单栏 数据资产 > 实例管理 进入实例列表页面。 2. 选择目标实例，点击操作菜单栏 登录 按钮。 3. 输入数据库的用户名和密码，完成该实例的登录。 4. 登录实例后，点击 更多 > 数据库用户管理 按钮。 功能介绍 数据库用户管理支持查看当前实例所有数据库账号、新建账号、删除账号、编辑账号。 账号列表 显示实例下所有账号信息，包括账号名、主机信息、权限等，支持按账号名模糊搜索。 注意 当前登录的数据库用户需要具备数据库账号管理权限，否则无法查看账号列表。 新建账号 1. 登录数据管理服务。 2. 从 数据资产 > 实例管理 进入实例列表页面。 3. 在实例列表页面点击 更多 > 数据库用户管理 按钮进入管理页面。 4. 点击创建账号按钮，输入账号名、密码等必填信息。 5. 点击 确定 按钮，生成创建账号的DDL语句。 6. 在DDL预览弹窗中，点击 执行 按钮即可完成账号的创建。 7. 可以为账号设置全局权限和对象权限，以及主机信息、每小时最大查询数、每小时最大更新数、每小时最大连接数、最大用户连接数等选项。在创建账号时，可以自动检测密码强度，提高安全性。 编辑账号 1. 登录数据管理服务。 2. 从 数据资产 > 实例管理 进入实例列表页面。 3. 在实例列表页面点击 更多 > 数据库用户管理 按钮进管理页面。 4. 点击列表操作菜单的 编辑 按钮，进入编辑页面。 5. 按需修改所需要的属性内容。 6. 点击 确定 按钮，生成修改账号的DDL语句。 7. 在DDL预览弹窗中，点击 执行 按钮即可完成账号的修改。 8. 可以编辑修改账号的账密、全局权限、对象权限，以及主机信息、每小时最大查询数、每小时最大更新数、每小时最大连接数、最大用户连接数等选项。 注意 注意不支持修改用户名。

本节主要介绍创建灾备任务 使用场景 为了解决地区故障导致的业务不可用，数据复制服务推出灾备场景，为用户业务连续性提供数据库的同步保障。当主实例所在区域发生突发生自然灾害等状况无法连接时，可将异地灾备实例切换为主实例，在应用端修改数据库链接地址后，即可快速恢复应用的业务访问。数据复制服务提供的实时灾备功能，可实现主实例和跨区域的灾备实例之间的实时同步。 一次完整的数据灾备，是以任务作为导向，依次进行灾备进度观察、灾备日志分析、灾备数据一致性对比等多项操作。通过多项指标和数据的对比分析，可以帮助您实现不同业务系统间的数据同步。 使用流程 数据灾备的使用流程如下： 图 数据灾备流程 步骤一：创建灾备任务。根据需要，选择业务数据库和灾备数据库，创建灾备任务。 步骤二：查询灾备进度。灾备过程中，可以通过查看灾备进度了解数据灾备完成情况。 步骤三：查看灾备日志。灾备日志包含告警、错误和提示等类型的信息，可根据此类信息分析系统存在的问题。 步骤四：对比灾备项。数据灾备提供对比功能，可根据需要查看对象级对比、数据级对比等，来确保业务数据库和灾备数据库的数据一致性。 本章节将以MySQL到RDS for MySQL的灾备场景为示例，介绍在公网网络场景下，通过数据复制服务管理控制台配置数据灾备任务的流程，其他存储引擎的配置流程类似。 在数据复制服务中，数据库灾备是通过任务的形式完成的，通过创建任务，可以完成任务信息配置、任务创建。灾备任务创建成功后，您也可以通过数据复制服务管理控制台，对任务进行管理。

本页介绍天翼云TeleDB数据库备份概述。 TeleDB支持数据库实例的备份与恢复，以保证数据的可靠性。备份存储方式可根据业务需求设置加密或不加密。TeleDB数据库实例的备份包括物理备份和逻辑备份。 备份的目的 当数据库被恶意或误删除，虽然TeleDB支持高可用，但备机数据库会被同步删除且无法还原。因此，数据被删除后只能依赖于实例的备份保障数据安全。 全量备份 全量备份表示对所有目标数据进行备份，包含备份时刻点上数据库的全量数据，耗时时间长（和数据库数据总量成正比），自身即可恢复出完整的数据库。 增量备份 只包含从指定时刻点之后的增量修改数据，耗时时间短（和增量数据成正比，和数据总量无关），但是必须要和全量备份数据一起才能恢复出完整的数据库。 自动备份 TeleDB会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。 手动备份 用户还可以创建手动备份对数据库进行备份，手动备份是由用户启动的数据库实例的全量备份，会一直保存，直到用户手动删除。 对象存储备份 数据库对象存储备份是一种数据备份策略，‌其中数据库数据被存储在对象存储‌系统中。‌这种备份方法利用对象存储的特性和优势，‌为数据库提供连续的数据保护和低成本的备份服务。‌对象存储作为一种存储架构，‌以对象为单位处理、‌存储和检索数据，‌每个对象包含数据本身、‌元数据以及一个全局唯一的标识符。‌这种存储方式特别适合存储大量非结构化的数据，‌并且能够通过API进行数据的读写。

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

本节介绍了冷热数据性能相关问题与处理方法。 冷热数据问题导致SQL执行速度慢 场景描述 从自建MySQL或友商MySQL迁移到云上TaurusDB实例，发现同一条SQL语句执行性能远差于原数据库。 原因分析 同一条SQL语句在数据库中执行第一次和第二次可能会性能差异巨大，这是由数据库的bufferpool机制决定的： 第一次执行时，数据在磁盘上，称之为冷数据，读取需要一定的耗时。 读取完，数据会被存放于内存的bufferpool中，称为热数据，读取迅速；对于热数据的访问速度极大的超过冷数据，所以当数据是热数据时，SQL语句的执行速度会远快于冷数据。 该场景中，源端数据库中常用的数据一般是热数据，所以访问时速度极快。当数据迁移到云上TaurusDB时，第一次执行同样的SQL语句，很可能是冷数据，就会访问较慢，但再次访问速度就会得到提升。 解决方案 该场景是正常现象，在同一个数据库中，我们经常会遇到第一次执行一条语句时很慢，但再次执行就很快，也是因为受到了bufferpool的冷热数据原理的影响。 复杂查询造成磁盘满 场景描述 主机或只读节点偶尔出现磁盘占用高或磁盘占用满，其他只读节点磁盘空间占用正常。 原因分析 MySQL内部在执行复杂SQL时，会借助临时表进行分组（group by）、排序（order by）、去重（distinct）、Union等操作，当内存空间不够时，便会使用磁盘空间。

实际场景举例 如：每天大概有500GB的日志数据写入，日志数据需要在线保存7天。根据存储容量规划公式，500GB的原始数据需要1500GB的磁盘空间。7天就是10TB。16 核 64G的数据节点单节点磁盘最大容量（日志）为2TB，所以需要购买5台规格为16 核 64G+2TB存储的Elasticsearch/OpenSearch实例。 规划节点类型 在订购天翼云云搜索服务时，正确规划集群节点类型非常重要。 目前天翼云云搜索服务支持数据节点、专属master节点、专属协调节点、冷数据节点四种节点类型。 数据节点 数据节点就是Elasticsearch/OpenSearch的data节点。数据节点是实例的核心数据存储和计算单元，负责分片存储、索引/搜索执行、聚合计算等基础操作。如果没有购买专属master节点，数据节点也会承担master节点的工作。 专属master节点 专属master节点负责集群元数据管理、分片分配、节点状态监控等核心控制任务，不存储数据。 部署必要性 小型实例（≤10节点）：可不单独配置Master节点，由普通节点兼任。 中大型集群实例：必须独立部署，避免元数据操作与数据计算争抢资源导致性能抖动。 高可用配置 数量要求：至少3个且为奇数，防止单点故障和脑裂问题。 规格建议：选择低配机型（如 esearch4c16g），因其不参与数据计算，资源消耗较低。 专属协调节点 接收用户请求并分发至数据节点，汇总结果返回客户端，缓解数据节点的负载压力。

目标库ClickHouse表结构说明 迁移到ClickHouse的表结构和ClickHouse的部署架构有关： 集群部署，单副本 在集群的每个节点上创建一个本地表和一个分布式表。分布式表的名称与源端表名映射后的名字一致，本地表的名称为 +local，本地表使用ReplacingMergeTree引擎。 集群部署，多副本 在集群的每个节点上创建一个本地表和一个分布式表。分布式表的名称与源端表名映射后的名字一致，本地表的名称为 +local，本地表使用ReplicatedReplacingMergeTree引擎。 此外，DTS会在目标表(包括本地表和分布式表)中添加两个字段： ctyundtsversion ，类型为UInt64，默认值为now()，记录了数据插入的时间戳； ctyundtssign，类型为Int8，默认值为0，标记数据的存在性，0表示数据存在，1表示数据已逻辑删除。 用户可使用where条件过滤掉ClickHouse被逻辑删除的数据，例如：select from tablename final where ctyundtssign< 1，其中，表名后的final字段可以过滤相同排序键的数据。 名称 数据类型 默认值 说明 ctyundtssign Int8 0 记录是否被删除： Insert：记录为0。 Delete：记录为1。 Update:：记录为0。 ctyundtsversion UInt64 now() 数据写入ClickHouse的时间戳。 操作须知 DTS迁移过程一般包含四个阶段：预检查阶段、结构迁移阶段、全量阶段、增量阶段。为了确保数据迁移各个阶段的平顺，在创建迁移任务前，请务必阅读以下使用须知。 待迁移对象不支持无主键的表。 在库表结构迁移阶段，DTS会在目标表中添加字段ctyundtsversion和ctyundtssign。若您配置迁移类型时未勾选库表结构迁移，则需要手动在目标端创建接收数据的表，并在表中添加额外的字段。根据目标端ClickHouse的部署架构，需要创建的表结构也不相同，具体请查看“目标库ClickHouse表结构说明”章节。 如迁移对象为表级别，则单次迁移任务仅支持迁移最多10000张表。当超出数量限制，任务会在提交后会请求报错。如果遇到这种情形，建议您拆分待迁移的表，分批配置成多个任务，或者配置为整库迁移。 目标库若已存在行数据，DTS在增量迁移过程中源库相同主键的数据将覆盖目标库已存在的数据，因此在启动迁移任务前需要用户自行判断数据是否需要清除，建议用户在迁移前自行清空目标库。 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7天。否则DTS在增量迁移时可能因无法获取Binlog而导致任务失败。由于您所设置的Binlog日志保存时间低于DTS要求的时间进而导致的问题，不在DTS的SLA保障范围内。 在任务进入增量迁移阶段之前，不建议对源数据库做DDL操作，这样可能会引起任务迁移失败。 迁移过程中，请勿修改、删除提供给DTS连接访问的源库和目标库及用户名、密码、权限，或修改源库和目标库的端口号；若用户源库、目标库的密码发生变化，请先暂停任务再修改DTS配置的连接源库、目标库的密码。 选择表级对象迁移时，增量迁移过程中不建议对表进行重命名操作。 增量迁移场景下，不支持源数据库进行恢复操作。 增量迁移并开启增量DDL支持的场景下，当前暂不支持在结构迁移与全量迁移详情页面显示增量阶段新增的表。 若源表使用了外键约束如FOREIGN KEY REFERENCES ON DELETE CASCADE或FOREIGN KEY REFERENCES ON UPDATE CASCADE时，当删除或更新父表的数据时，子表关联的数据会被自动删除或更新，但这些子表的删除或更新操作并不会记录到源库的二进制日志（Binlog）中，从而导致迁移后数据不一致的问题。为解决该问题，可在使用DTS迁移数据前在源库创建触发器实现关联子表的数据操作，确保所需执行的删除或更新都可以记录到Binlog中，从而保证迁移前后的数据一致性。

名称 描述 Account 发出请求的账户名。 UserName 发出请求的用户名。如果根用户发送的该请求，则UserName为root。 StorageClass 存储类型： ALL：所有存储类型。 STANDARD：标准存储。 STANDARDIA：低频访问存储。 TimeZone 返回数据的时区，统一为UTC +0800。 InternetType 返回的请求次数网络类型互联网/非互联网： all：互联网请求次数和非互联网请求次数。 internet：互联网的请求次数。 noninternet：非互联网的请求次数。 RequestsType 请求类型： all：所有类型的请求次数。 get：get类型的请求次数。 head：head类型的请求次数。 put：put类型的请求次数。 post：post类型的请求次数。 delete：delete类型的请求次数。 others：除上述外的其他类型的请求次数。 Freq 返回数据的频率： by5min：每5分钟统计1次。 byHour：每1小时统计1次。 byDay：每天统计1次。 BucketName Bucket名字。如果用户在请求中没有携带Bucket参数，BucketName为空。 RegionName 数据位置，如果用户在请求中没有携带Region参数，RegionName为空。 Statistics.Date 返回结果对应的时间： 当请求参数Freq为by5min或byHour时，返回格式为yyyyMMdd HH:mm。 当请求参数Freq为byDay时，返回格式为yyyyMMdd。 Statistics.Requests 请求次数。 Statistics.Data.Internet.GetRequest 标准存储数据的互联网的Get请求次数。 Statistics.Data.Internet.HeadRequest 标准存储数据的互联网的Head请求次数。 Statistics.Data.Internet.PutRequest 标准存储数据的互联网的Put请求次数。 Statistics.Data.Internet.PostRequest 标准存储数据的互联网的Post请求次数。 Statistics.Data.Internet.DeleteRequest 标准存储数据的互联网的Delete请求次数。 Statistics.Data.Internet.OthersRequest 标准存储数据的互联网的Others请求次数。 Statistics.Data.NonInternet.GetRequest 标准存储数据的非互联网的Get请求次数。 Statistics.Data.NonInternet.HeadRequest 标准存储数据的非互联网的Head请求次数。 Statistics.Data.NonInternet.PutRequest 标准存储数据的非互联网的Put请求次数。 Statistics.Data.NonInternet.PostRequest 标准存储数据的非互联网的Post请求次数。 Statistics.Data.NonInternet.DeleteRequest 标准存储数据的非互联网的Delete请求次数。 Statistics.Data.NonInternet.OthersRequest 标准存储数据的非互联网的Others请求次数。 Statistics.Standardia.Internet.GetRequest 低频访问存储数据的互联网的Get请求次数。 Statistics.Standardia.Internet.HeadRequest 低频访问存储数据的互联网的Head请求次数。 Statistics.Standardia.Internet.PutRequest 低频访问存储数据的互联网的Put请求次数。 Statistics.Standardia.Internet.PostRequest 低频访问存储数据的互联网的Post请求次数。 Statistics.Standardia.Internet.DeleteRequest 低频访问存储数据的互联网的Delete请求次数。 Statistics.Standardia.Internet.OthersRequest 低频访问存储数据的互联网的Others请求次数。 Statistics.Standardia.NonInternet.GetRequest 低频访问存储数据的非互联网的Get请求次数。 Statistics.Standardia.NonInternet.HeadRequest 低频访问存储数据的非互联网的Head请求次数。 Statistics.Standardia.NonInternet.PutRequest 低频访问存储数据的非互联网的Put请求次数。 Statistics.Standardia.NonInternet.PostRequest 低频访问存储数据的非互联网的Post请求次数。 Statistics.Standardia.NonInternet.DeleteRequest 低频访问存储数据的非互联网的Delete请求次数。 Statistics.Standardia.NonInternet.OthersRequest 低频访问存储数据的非互联网的Others请求次数。

迁移规则须知 暂不支持同步包含TTL（Time To Live）索引的集合。若待同步的数据库中包含TTL索引，则可能会由于源库和目标库时区、时钟等的不一致，导致数据不一致。 不保留事务信息，即源库中的事务同步到目标库时会转变为单条的记录。 源端的分片信息会作为目标端分片的依据进行分片键的处理。 用户手动配置的任务为主任务，DTS会自动为源端每个分片建立独立的迁移子任务，在主任务详情中可以通过主子任务列表查询每个分片的迁移子任务信息。 操作须知 源库须开启Oplog日志。 源端、目标端实例的运行状态、复制状态必须正常。 在迁移时，如果源库、目标库进行主备切换，将会导致任务异常。 选择表级对象迁移时，增量迁移过程中不允许对表进行重命名操作。 如迁移对象为表级别，则单次迁移任务仅支持迁移最多1000张表。当超出数量限制，任务可能会报错。如果遇到这种情形，建议您拆分待迁移的表，分批配置成多个任务，或者配置为整库迁移。 在DTS迁移期间，不允许有除DTS外的数据写入目标库，否则会导致源库与目标库数据不一致。 目标库若已存在行数据，DTS在增量迁移过程中源库相同主键的数据将覆盖目标库已存在的数据，因此在迁移前需要用户自行判断数据是否需要清除，建议用户在迁移前自行清空目标库。 在磁盘空间允许的情况下，建议源数据库oplog保存大小或时间越大越好。否则DTS在增量迁移时可能因无法获取oplog而导致任务失败。如果由于您所设置的oplog日志保存策略低于DTS要求的时间进而导致的问题，不在DTS的SLA保障范围内。 迁移过程中，不允许修改、删除连接源和目标数据库的用户的用户名、密码、权限，或修改源和目标数据库的端口号。 全量初始化会并发执行INSERT操作，导致目标数据库的集合产生碎片，因此全量初始化完成后目标实例的集合空间比源实例的集合空间大。建议目标库的存储空间比源库大10%以上。 建议源和目标库的MongoDB的数据库版本保持一致，或者从低版本同步到高版本以保障兼容性。如为高版本同步至低版本，可能存在数据库兼容性问题。 执行数据迁移前需评估源库和目标库的性能，同时建议业务低峰期执行数据迁移，否则全量数据初始化时将占用源库和目标库一定的读写资源，可能会导致数据库的负载上升。

本页介绍天翼云TeleDB数据库备份概述。 TeleDB支持数据库实例的备份与恢复，以保证数据的可靠性。备份存储方式可根据业务需求设置加密或不加密。TeleDB数据库实例的备份包括物理备份和逻辑备份。 备份的目的 当数据库被恶意或误删除，虽然TeleDB支持高可用，但备机数据库会被同步删除且无法还原。因此，数据被删除后只能依赖于实例的备份保障数据安全。 全量备份 全量备份表示对所有目标数据进行备份，包含备份时刻点上数据库的全量数据，耗时时间长（和数据库数据总量成正比），自身即可恢复出完整的数据库。 增量备份 只包含从指定时刻点之后的增量修改数据，耗时时间短（和增量数据成正比，和数据总量无关），但是必须要和全量备份数据一起才能恢复出完整的数据库。 自动备份 TeleDB会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。 手动备份 用户还可以通过手动方式对数据库进行备份。手动备份是共享备份策略设置的保留份数，超过也会自动删除备份文件。 对象存储备份 数据库对象存储备份是一种数据备份策略，‌其中数据库数据被存储在对象存储‌系统中。‌这种备份方法利用对象存储的特性和优势，‌为数据库提供连续的数据保护和低成本的备份服务。‌对象存储作为一种存储架构，‌以对象为单位处理、‌存储和检索数据，‌每个对象包含数据本身、‌元数据以及一个全局唯一的标识符。‌这种存储方式特别适合存储大量非结构化的数据，‌并且能够通过API进行数据的读写。

本章主要介绍清空实例数库 Redis 4.0及以上版本的实例，支持在控制台执行“清空实例数据”的功能。 数据清空操作无法撤销，且数据被清空后将无法恢复，请谨慎操作 。 前提条件 只有当Redis版本为4.0、5.0和Redis 6.0的实例处于“运行中”状态，才能执行此操作。 操作步骤 1. 登录分布式缓存服务管理控制台。 2. 在管理控制台左上角单击，选择区域和项目。 3. 单击左侧菜单栏的“缓存管理”。 4. 勾选“名称”栏下的相应实例名称左侧的方框，可选一个或多个。 5. 单击信息栏左上侧的“ 数据清空”。 6. 单击“是”，清空实例数据。

对比项 标准存储 低频存储 归档存储 存储成本 中等 较低 非常低 访问频率 高 低 非常低 数据可用性 高 高 低 数据访问延迟 低 较高 高 最小存储期限 无 30天 90天 数据安全性 高 高 高 数据存储用途 经常访问的数据 低频访问的数据 长期存档和备份 适用场景 实时数据、热门内容 冷数据、备份和归档 长期存储、合规性要求高的数据

本文主要介绍插入变量 添加请求信息时，在输入框内输入“$”，支持插入变量。 “变量类型”为“自定义变量”时，需要设置如下参数： 变量范围：选择变量范围。 变量名称：自定义变量名称。自定义变量名称为添加变量时为变量取的名称。 “变量类型”为“系统变量”时，需要选择函数名称： 身份证号：随机生成一个身份证号。 手机号：随机生成一个手机号。 区间随机数：根据用户输入区间，随机生成区间内的任一整数。 随机字符串：根据用户输入的位数（132），随机生成小写字母和数字混合的字符串。 时间戳：根据用户选择（秒（s）/毫秒（ms）），生成执行时当前时间戳（秒（s）对应10位，毫秒（ms）对应13位）。 UUID：随机生成一个32位的字符串。 “变量类型”为“加密函数”时，需要选择加密类型和变量插入的位置，加密类型如下： MD5：对val数据进行md5加密，返回加密后的数据字符串。 MD5BASE64：对val数据进行MD5BASE64编码，返回编码后的数据字符串。 SHA1：对输入的数据进行SHA1加密，返回加密后的数据字符串。 SHA224：对输入的数据进行SHA224加密，返回加密后的数据字符串。 SHA256：对输入的数据进行SHA256加密，返回加密后的数据字符串。 SHA384：对输入的数据进行SHA384加密，返回加密后的数据字符串。 SHA512：对输入的数据进行SHA512加密，返回加密后的数据字符串。 BASE64编码：对输入的数据进行BASE64编码，返回编码后的数据字符串。 BASE64解码：对输入的数据进行BASE64解码，返回解码后的数据字符串。

数据打标 新增分类分级任务 1.使用安全管理员账号登录数据分类分级实例。 2.在左侧导航栏选择“分类分级任务 > 结构化数据”即可进入“结构化数据”页面。 3.在页面上方选择“数据打标”页签，进入数据打标页。 4.单击页面左上角的“新增”按钮，开始新增分类分级任务。 配置内容 说明 任务名称 填写任务名称。 数据源 选择所需数据源；数据源来自数据源管理中添加的数据源，已添加分类分级任务的数据源无法再次添加分类分级任务； 系统默认选择最新添加且尚未被添加分类分级任务的数据源。 行业模板 显示选中数据源对应的行业模板；该模板与新增数据源时设置的行业模板保持一致，如需修改，请至数据源管理页面编辑对应数据源配置。 抽样策略 填写每张表抽取数据数量（默认值100条，可设置100–1000之间的整数），设置一个较小的数值，有利于提升扫描性能； 执行逻辑 选择执行逻辑，用户可以选择使用规则/模型/框架扫描，默认勾选规则扫描和框架扫描；使用模型扫描或框架扫描时，支持设置置信度，使得字段分类分级结果的置信度超过该数值时，字段梳理状态自动从“未梳理”变更为“已梳理” 打标方式 选择打标方式 一次处理模式：该模式将根据用户配置的执行逻辑，将所有的数据进行分析处理，处理完成后无后续步骤； 多轮迭代模式（默认使用）： 该模式为表打标模式，具体如下： 表打标模式：按照系统推荐的数据表顺序，对系统自动打标结果进行批量梳理和确认，用户可以设置每轮打标数量（默认值100张，可设置11000之间的整数）。 执行周期和执行次数 执行周期：指数据源同步的周期，可选项包括手动执行（默认状态）、每天、每周、每月。当周期为“每天”时，可以设置具体执行时间（精确到分钟）；当周期为“每周”“每月”时，可以设置具体的执行日期和时间（精确到分钟）； 执行次数：默认为“手动执行”；支持自定义执行次数。其中，“0”表示已执行次数，“1”表示自定义执行次数。 5.填写完成后单击“保存”，即可新建分类分级任务。

索引位置 索引位置是指存放文件数据索引信息的位置，在创建存储桶时指定索引位置，创建成功后不能再对存储桶的索引位置进行更改。 数据位置 数据位置是指存放文件数据的位置。 如果用户选择“就近写入” ，那么文件数据将被存储在距离写入点最近的数据位置。 如果用户选择“指定位置”，那么用户可以指定多个数据位置存放文件数据，OOS将按用户指定的位置顺序存储文件。 数据调度策略 OOS可以根据用户选择地区的实际使用情况，自动进行数据存储位置的调度，以便为用户提供更快的访问速度。

索引位置 索引位置是指存放文件数据索引信息的位置，在创建存储桶时指定索引位置，创建成功后不能再对存储桶的索引位置进行更改。 数据位置 数据位置是指存放文件数据的位置。 如果用户选择“就近写入” ，那么文件数据将被存储在距离写入点最近的数据位置。 如果用户选择“指定位置”，那么用户可以指定多个数据位置存放文件数据，OOS将按用户指定的位置顺序存储文件。 数据调度策略 OOS可以根据用户选择地区的实际使用情况，自动进行数据存储位置的调度，以便为用户提供更快的访问速度。

本章节主要介绍数据治理中心DataArts Studio如何修改作业日志存储路径。 作业日志和DLI脏数据默认存储在以dlflog{Project id}命名的OBS桶中，您也可以自定义日志存储路径，数据开发模块支持您基于工作区全局配置OBS桶。 约束限制 该功能依赖于OBS服务。 OBS路径仅支持OBS桶，不支持并行文件系统。 前提条件 修改工作空间的用户账号，需要满足如下任一条件： DAYU Administrator 或Tenant Administrator账号。 DAYU User账号，但为当前工作空间的管理员。 修改方法 步骤 1 登录DataArts Studio管理控制台。 步骤 2 在“空间管理”页签，单击列表中相应工作空间后的“编辑”，弹出“空间信息”弹窗。 图1 空间信息 步骤 3 在“空间信息”中，单击“作业日志OBS路径”和“DLI脏数据OBS路径”后的“请选择”按钮，选择日志和DLI脏数据存储路径，可选择某个具体的目录。 图2 修改日志和DLI脏数据存储路径 步骤 4 修改完成后，单击“确定”，即完成作业日志和DLI脏数据存储路径的修改。

本页介绍如何通过数据库管理服务DMS查看文档数据库服务DDS慢日志。 操作场景 在成功创建文档数据库服务DDS实例后，您可以登录数据库管理服务DMS，对数据库实例进行慢日志查询操作。 前置条件 已完成文档数据库服务DDS实例的快速创建。详情参考 快速创建文档数据库服务DDS实例。 操作步骤 1. 进入TeleDB数据库控制台。 2. 依次点击“DDS”>“实例管理”，通过控制台登录DMS（具体操作可参考通过DMS登录DDS实例文档）。 3. 进入DMS页面后，在左侧导航栏中选择“SQL治理”>“慢SQL”，进入慢SQL管理页面。 4. 选择需要查看的DDS实例，即可查看该实例的慢日志趋势图及相关慢日志列表。 说明 目前并非所有资源池都支持DDS直接登录数据管理服务DMS的功能，当前支持该功能的资源池参考数据管理服务产品介绍使用限制。后续将持续加载其他资源池，敬请解DMS相关功能，请参见：数据管理服务产品介绍。

本文介绍SQL风险管控规则集中导出数据操作类型对应的规则,该种规则会匹配DMS用户的数据导出操作并识别出风险等级,进而决定该操作是否需要进行审批。 前提条件 组织版本为企业版。 目前只会对关系型数据库的实例的导出数据操作进行风险管控。 用户需要具有进入SQL风险页面的菜单权限。菜单权限请参考权限说明。 操作步骤 用户以超级管理员身份登录DMS系统。 在左侧菜单栏依次点击 SQL治理 > SQL风险 。 在规则集列表界面点击编辑 按钮，在规则集配置界面点击导出数据按钮。 注意事项 数据导出的风险拦截规则只对关系型数据库生效。 功能介绍 导出数据的风险识别规则会拦截用户导出操作，并识别出其中的风险等级，匹配到对应的审批模板，走工单审批流程。若该行为不需要进行审批，则可以直接执行。用户可以自定义导出数据类型不同风险等级需要通过的审批流程。导出数据类型支持的风险管控因子如下： 导出行数 导出行数支持的运算符为，!，>， >，<，<。 因子值为正整数，由用户输入。 库/模式名称 库/模式支持的运算符为，!，in， contain，startWith，endWith。 因子值为字符串，由用户输入。 pg系实例会匹配模式名称，其他类型实例匹配库名称。

本章节将介绍如何创建MRS脱敏任务。 创建MRS脱敏任务后，可以对指定数据的敏感信息脱敏。 前提条件 已在“资产列表”中完成了云资源委托授权。 已添加MRS资产，具体请参见添加MRS资产章节。 已在“敏感数据识别”中完成了敏感数据识别，具体操作请参见创建敏感数据识别任务章节。 创建数据库脱敏 1. 单击左上角的，选择区域或项目。 2. 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。 3. 在左侧导航树中选择“数据脱敏”，并选择“MRS脱敏”页签，进入“MRS脱敏”页面。 4. 在“MRS脱敏”页签中，单击，将“MRS脱敏”设置为，开启MRS脱敏。 5. 单击“新建任务”，进入“数据源配置”页面，如下图所示，具体参数说明如下表所示。 参数名称 参数说明 任务名称 您可以自定义脱敏任务的名称。 任务名称需要满足以下要求： 1~255个字符。 字符可由中文、英文字母、数字、下划线或中划线组成。 数据源选择 选择数据来源。仅支持“MRSHIVE”。 数据源 说明 说明 如果没有可使用的云数据，可单击“添加云数据库”，添加云数据库资产，具体的操作可参见添加MRS资产。 数据库实例：选择脱敏数据所在的数据库实例。 数据源 说明 说明 如果没有可使用的云数据，可单击“添加云数据库”，添加云数据库资产，具体的操作可参见添加MRS资产。 数据库名：选择脱敏数据所在的数据库名称。 数据源 说明 说明 如果没有可使用的云数据，可单击“添加云数据库”，添加云数据库资产，具体的操作可参见添加MRS资产。 数据表名：选择脱敏数据所在的数据表名称。 数据源 说明 说明 如果没有可使用的云数据，可单击“添加云数据库”，添加云数据库资产，具体的操作可参见添加MRS资产。 数据类型：勾选后将该列数据拷贝到目标数据库。 此处还显示数据列的“目标数据类型”，“风险等级”。 6. 单击“下一步”，进入“脱敏算法配置”页面。 1. 勾选需要脱敏的数据列。 2. 选择脱敏算法。脱敏算法更多详细信息请参见配置脱敏规则章节。 7. 单击“下一步”，进入“脱敏周期”页面，配置脱敏周期。 选择并设置脱敏任务的执行周期： 手动：由用户自行启动的，且基于脱敏规则执行脱敏任务。 每小时：每几个小时执行一次脱敏任务。 示例：如果需要每2小时执行一次脱敏任务，则此处设置为：02:00 每天：每天几点几分执行一次脱敏任务。 示例：如果需要每天12:00执行一次脱敏任务，则此处设置为：12:00:00 每周：每周几的几点几分执行一次脱敏任务。 示例：如果需要每周一的12:00执行一次脱敏任务，则此处设置为：每周一12:00:00 每月：每月几日几时执行一次脱敏任务。 示例：如果需要每月12日的12:00执行一次脱敏任务，则此处设置为：每月12日12:00:00 说明 如果设置每月31日执行一次脱敏任务，在当月日期少于31日的情况下，系统自动在当月最后一日执行任务。 8. 单击“下一步”，进入“数据目标配置”页面。 1. 选择数据库实例、数据库名，并输入数据表名。 如果输入的数据表名已存在，系统将刷新目标数据库中该数据表中的数据。 如果输入的数据表名不存在，系统将自动在目标数据库中新建该名称的数据表。 注意 如果需要填写已有的数据表，请勿选择业务数据表，以免影响业务。 2. 设置数据目标列名。 系统默认将生产与数据源列相同的名称，您可以保持默认名称，也可以根据需要进行修改。 9. 单击“完成”。

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。

项目 描述 数据目录 单机版：所有数据目录所在磁盘已用容量总和、剩余容量总和、磁盘空间利用率，以及状态为健康、警告和错误的数据目录数量。 集群版：基础存储池所有数据目录所在磁盘已用容量总和、剩余容量总和、磁盘空间利用率，以及状态为健康、警告和错误的数据目录数量。 系统健康情况 许可证 软件许可证情况。 系统健康情况 存储池（仅集群版支持） 包括存储池的数量和基础存储池的基本信息。 存储池的基本信息包括： 基础存储池名称。 故障域级别。 状态为健康、警告和错误的故障域数量。 数据健康度：正常、降级、错误的比例。 如果存在降级状态的数据，会显示数据重建进度和预计剩余时间。 系统健康情况 卷 各类型卷（缓存卷、存储卷、本地卷）对应的个数及总容量、卷数据健康度（正常、降级、错误的比例）。 如果存在降级状态的数据，会显示数据重建进度和预计剩余时间。 系统带宽 读带宽 客户端从HBlock读取数据的带宽。 系统带宽 写带宽 客户端从HBlock写入数据的带宽。 系统带宽 总带宽 客户端从HBlock之间的总带宽。 系统IOPS 读IOPS 客户端从HBlock读取数据的IOPS。 系统IOPS 写IOPS 客户端从HBlock写入数据的IOPS。 系统IOPS 总IOPS 客户端从HBlock之间的总IOPS。 系统时延 读时延 客户端从HBlock读取数据的时延。采集周期内，系统中所有卷读时延的平均值。 系统时延 写时延 客户端向HBlock写入数据的时延。采集周期内，系统中所有卷写时延的平均值。 系统时延 总时延 客户端与HBlock之间的总时延。采集周期内，系统中所有卷读写时延的平均值。 上云带宽 上传带宽 HBlock向云上传数据的带宽。 上云带宽 下载带宽 HBlock向云上传数据的带宽。 上云带宽 总带宽 HBlock与云之间的总带宽。 告警信息 告警信息列表。

数据盘加密场景 数据盘可以跟随弹性云主机一起购买，也可以单独购买。数据盘是否加密主要涉及如下场景： 购买方式 数据源 说明 随弹性云主机一起购买数据盘 不选择数据源 随弹性云主机一起购买的空白数据盘，可以选择加密或不加密。 创建完成后不可更改加密属性。 单独购买数据盘 不选择数据源 创建的空白数据盘，可以选择加密或不加密。 创建完成后不可更改加密属性。 单独购买数据盘 从备份创建（备份源云硬盘加密） 通过加密云硬盘创建的备份属性为加密。 使用加密备份作为数据源创建的云硬盘继承备份的加密属性和加密密钥。 单独购买数据盘 从备份创建 （备份源云硬盘未加密） 通过未加密云硬盘创建的备份为未加密备份。 使用未加密备份作为数据源创建的云硬盘未加密。 单独购买数据盘 从快照创建（快照源云硬盘加密） 通过加密云硬盘创建的快照为加密快照。 使用加密快照作为数据源创建的云硬盘继承快照的加密属性和加密密钥。 单独购买数据盘 从快照创建 （快照源云硬盘未加密） 通过未加密云硬盘创建的快照为未加密快照。 使用未加密快照作为数据源创建的云硬盘未加密。 单独购买数据盘 从镜像创建 （数据盘镜像不支持加密） 仅未加密云硬盘可以创建数据盘镜像。 使用未加密镜像作为数据源创建的云硬盘未加密。