mysql的数据存储一定是基于硬盘的吗

分布式数据库表结构以id 为自增分布键 采用 hash 方式分布如何查看某个数据所在的存储位置 

我们经常会使用explain来分析sql，但是有时候它真的靠谱吗

在工作中不知道大家有没有update过全表，或者利用逻辑数据库去update所有实体表，引发过什么问题

在工作中，不小心在Navicat中直接将数据给删了，大家有什么好的恢复方法吗？

2024年12月数据库论坛热门问题合集主要是关于openGauss、PostgreSQL和GaussDB for MySQL的问题关于 openGauss问题 1: openGauss 支持哪些主要特性？答案: openGauss 支持多项高级特性，包括但不限于多核并行处理、高性能存储引擎、智能优化器、企业级安全机制（如数据加密）、高可用性解决方案（如主备复制）等。它还支持分布式事务处理和SQL兼容性。问题 2: 如何在 openGauss 中启用审计功能？答案: 在postgresql.conf文件中设置audit_enable = on来启用审计功能，并通过audit_directory指定审计日志存放目录。此外，可以通过audit_options配置具体的审计选项。关于 PostgreSQL问题 3: PostgreSQL 的流复制是如何工作的？答案: 流复制允许一个或多个备用服务器从主服务器实时接收写入操作的日志（WAL），从而保持数据的一致性和提供高可用性。主服务器发送WAL记录到备用服务器，备用服务器重放这些记录以保持与主服务器同步。问题 4: 如何在 PostgreSQL 中创建一个函数？答案: 使用CREATE FUNCTION语句定义函数。例如：CREATE OR REPLACE FUNCTION add_numbers(a integer, b integer) RETURNS integer AS $$ BEGIN RETURN a + b; END; $$ LANGUAGE plpgsql;关于 GaussDB for MySQL问题 5: GaussDB for MySQL 是否完全兼容MySQL协议？答案: 是的，GaussDB for MySQL旨在提供与MySQL的高度兼容性，使得大多数基于MySQL的应用程序无需修改即可运行在其上。问题 6: 如何在 GaussDB for MySQL 中进行时间点恢复？答案: 时间点恢复（PITR）通常需要结合全量备份和增量日志（binlog）。首先恢复全量备份，然后应用相应的binlog直到所需的时间点。这通常通过命令行工具如mysqlbinlog配合mysql客户端完成。问题 7: GaussDB for MySQL 支持哪些类型的索引？答案: GaussDB for MySQL支持多种类型的索引，包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引等，类似于标准的MySQL数据库。问题 8: 如何提高 GaussDB for MySQL 的查询性能？答案: 可以通过优化查询语句、增加索引、调整数据库参数（如缓冲池大小）、定期分析表统计信息以及使用分区表等方法来提高查询性能。问题 9: GaussDB for MySQL 是否支持读写分离？答案: 是的，GaussDB for MySQL支持读写分离，通过配置只读实例可以分散读取请求的压力，提高整体系统性能。问题 10: 如何在 GaussDB for MySQL 中执行计划分析？答案: 使用EXPLAIN命令可以查看SQL语句的执行计划。例如：EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;这将显示查询如何被优化器解析和执行的具体步骤，帮助开发者理解查询性能瓶颈所在。希望这些问题及答案能帮助你更好地理解和使用openGauss、PostgreSQL和GaussDB for MySQL。如果有更多具体需求或更深入的问题，欢迎继续提问！

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的原理结合了信息检索与文本生成的优势，旨在通过检索外部知识库来增强大语言模型（LLM）的生成能力，从而提高生成内容的准确性和丰富性。以下是RAG技术原理的详细介绍：一、基本概念RAG，全称Retrieval-Augmented Generation，中文译为“检索增强生成”。它是一种结合了信息检索与文本生成优势的模型架构，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文输入给生成模型，从而生成最终的答案或文本。二、工作原理RAG技术的工作原理主要分为两个阶段：检索阶段和生成阶段。检索阶段：在这一阶段，RAG模型使用高效的检索算法（如Dense Passage Retrieval，DPR等）从外部知识库中查找与输入查询最相关的文本片段。这些文本片段可以是文档、段落或句子，它们与输入查询在语义上高度相关，为后续的生成阶段提供了丰富的上下文信息。生成阶段：在生成阶段，RAG模型利用大型语言模型（如GPT-3、BERT等）的生成能力，结合检索到的信息，生成回答或执行任务。生成模型将检索到的信息作为输入的一部分，与原始查询一起构成扩展的上下文，然后基于这个上下文生成最终的输出。三、技术特点向量化表示：RAG技术通常将文本转换为向量形式，便于计算相似度，从而快速检索到最相关的信息。这种向量化表示方法使得RAG模型能够高效地处理大规模文本数据，并快速找到与输入查询最相关的文本片段。上下文感知：RAG模型能够理解和利用上下文信息，生成更加连贯和准确的内容。通过引入检索到的信息作为上下文，RAG模型能够生成与输入查询更加相关和准确的回答。端到端的训练：RAG模型通常采用端到端的训练方法，优化检索和生成两个阶段的性能。这种训练方法使得RAG模型能够在整个流程中保持一致性，并提高生成内容的准确性和可靠性。四、应用场景RAG技术因其独特的优势，在多个应用场景中展现出巨大的潜力。这些应用场景包括但不限于：问答系统：RAG技术可用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题，通过检索大规模文档集合来提供准确的答案。聊天机器人：在聊天机器人中，RAG技术可以帮助机器人更好地理解用户的意图，生成更加个性化和准确的回复。内容创作与编辑：RAG技术可以辅助创作者检索相关资料，节省研究时间，并确保内容的准确性。在线教育平台：在线教育平台可以利用RAG为学习者提供定制化的学习材料和答案。新闻摘要与报道：新闻机构可以利用RAG快速生成新闻摘要或报道。技术支持：在技术支持领域，RAG技术可以辅助技术人员快速定位问题并提供解决方案。综上所述，RAG技术通过结合信息检索与文本生成的优势，显著提高了生成内容的准确性和丰富性。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RAG技术有望在更多领域发挥重要作用。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成技术，在自然语言处理领域具有显著的优势，同时也存在一些局限性。以下是对RAG技术的优缺点详细介绍：优点提高答案准确性：RAG技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其与语言模型的生成能力结合，显著提升了生成答案的准确性。这种准确性的提升尤其体现在知识密集型任务中，如专业领域的问答系统。增加用户信任：生成的答案可以附带对应的引用来源，用户可以轻松验证模型回答的准确性，从而增加对模型输出的信任。特别是在需要权威性和准确性的场景中，如新闻报道、学术研究等，RAG技术能够提高用户对生成内容的信任度。便于知识更新：RAG技术结合了外部知识库的信息，使得生成的内容能够保持与时俱进。通过更新外部知识库，可以快速引入新的信息和知识，避免了传统生成技术因模型固定而导致的知识更新困难。引入特定领域知识：RAG技术能够针对特定领域进行定制化的优化，通过构建特定领域的知识库，使得生成的内容更加符合该领域的专业性和准确性。这对于专业领域的应用场景，如医疗、法律等，具有重要意义。避免模型幻觉：传统生成技术有时会出现“模型幻觉”问题，即生成的内容与事实不符或存在逻辑错误。而RAG技术通过引入外部知识库的信息，可以有效地避免这种问题，确保生成的内容与事实相符，提高生成内容的真实性和可信度。优化成本效益：RAG技术主要是优化了模型的输入过程，通过丰富输入信息的方式，来增强模型的输出质量。它并不改变模型本身的推理能力，也不会改变模型任何的参数，因此是一种成本效益较高的解决方案。局限性准确率问题：目前RAG模型的准确率约为70%，这远低于许多应用场景的预期。这可能是由于模型对特定类型的数据不够敏感或者对复杂查询的处理不足。数据敏感性不足：大模型在处理涉及日期或具体数值的查询时容易出错，表明模型在理解和处理具体、细节化信息方面存在不足。嵌入方法的局限性：目前的嵌入方法可能无法充分处理所有输入信息，导致关键信息丢失。检索效率和准确性的矛盾：对于某些关键性问题和低容错率的场景，目前的RAG模型在检索效率和准确性方面仍需依赖传统的数据库检索方法。对表格数据的处理不足：RAG模型对于表格数据的处理不够敏感，特别是当表格被切分后，模型的处理效果大幅下降。文档拆分问题：在拆分文档时，相关要点容易被分离，使得穿越整个文档的概念被割裂。用户查询质量：用户提出的查询质量不高，例如问题过短或使用过多缩写，会影响模型的理解和回应效率。综上所述，RAG技术在自然语言处理领域具有广泛的应用前景，但同时也存在一些局限性需要克服。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RAG技术有望在更多领域发挥重要作用。

向量数据库RAG入门分析在人工智能和自然语言处理领域，向量数据库（Vector Database）与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术的结合正在逐渐成为研究和应用的热点。本文将带您入门向量数据库RAG，探讨其基本概念、工作原理、应用场景以及优势与挑战。一、向量数据库与RAG简介向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。传统的数据库主要侧重于存储和查询结构化数据，而向量数据库则专注于处理和索引高维度向量数据。它能够高效地存储和检索大规模向量数据，主要用于相似性搜索、推荐系统、嵌入式向量存储以及聚类和分类等任务。RAG是一种基于检索增强生成的模型架构，用于自然语言处理任务。它结合了检索模型和生成模型的优势，旨在提供更准确、连贯和信息丰富的回答或生成结果。RAG模型使用检索模型来获取相关的上下文信息，使得生成模型能够基于更广泛的知识库进行生成，从而提高生成结果的信息丰富度和准确性。二、RAG的工作原理RAG的工作流程通常包括以下几个步骤：文档加载与分割：从各种来源加载大量文档数据，并将其分割成更小的段落或部分，以提高检索的准确性和效率。嵌入向量生成：对每个文档或文档的部分生成嵌入向量，这些嵌入向量捕捉文档的语义信息，方便后续的相似度比较。写入向量数据库：将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中，数据库支持高效的相似度搜索操作。查询与检索：用户提出一个问题或输入一个提示，RAG模型根据输入生成一个或多个相关的查询，并在向量数据库中检索相关文档。信息融合与生成：将检索到的文档内容与原始问题或提示融合，构成扩展的上下文，然后基于融合后的上下文生成最终的回答或文本。三、RAG的应用场景RAG技术因其独特的优势，在多个应用场景中展现出巨大的潜力：问答系统：RAG能够结合检索到的具体事实和生成模型的灵活性，提供准确且信息丰富的回答。对话系统：在对话系统中，RAG可以基于用户的输入和检索到的上下文信息，生成连贯且个性化的回复。推荐系统：向量数据库能够存储用户和项目的向量表示，并通过计算向量间的相似度来进行个性化推荐。RAG技术可以进一步结合用户的历史行为和当前需求，提供更精准的推荐。文本摘要：RAG能够基于原文和检索到的相关信息，生成简洁且包含关键信息的摘要。四、RAG的优势与挑战优势：提高信息丰富度和准确性：通过结合检索和生成的优势，RAG能够提供更准确、连贯和信息丰富的回答或生成结果。降低幻觉问题：RAG通过检索外部信息作为输入，辅助大型模型回答问题，能够大大降低大模型的幻觉问题，增加回答的可追溯性。灵活性和多样性：RAG模型允许在生成过程中引入检索模型的多个候选答案或生成片段，从而增加生成结果的多样性。挑战：文档处理与索引构建：如何高效地处理和索引大量文档数据，以及如何选择合适的嵌入模型和向量数据库，是RAG技术面临的挑战之一。检索质量与效率：向量数据库的检索质量和效率直接影响到RAG模型的输出质量和相关性。因此，需要不断优化检索算法和数据库结构，以提高检索的准确性和速度。成本与资源消耗：虽然RAG技术带来了显著的性能提升，但其训练和部署成本也相对较高。需要权衡成本与性能之间的关系，选择合适的硬件和软件资源。五、总结向量数据库RAG技术作为一种新兴的自然语言处理方法，在问答系统、对话系统、推荐系统和文本摘要等领域展现出巨大的潜力。通过结合检索和生成的优势，RAG能够提供更准确、连贯和信息丰富的回答或生成结果。然而，RAG技术也面临着文档处理、检索质量与效率以及成本与资源消耗等挑战。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RAG技术有望在更多领域发挥重要作用。

Promtheus是大量云原生应用的监控系统，在大规模云原生环境存在异常恢复较长、可扩展性受阻等问题，Cortex作为其分布式方案虽提高了可扩展性和稳定性，但在海量时间线和范围查询时仍面临成本高性能低的问题。OpenGemini兼容Promtheus读写API，充分发挥其存储底座和向量化计算引擎的优势，在多场景下表现优异。本次直播主要介绍OpenGemini的基本架构、性能提升的关键技术和效果。直播链接：cid:link_0Q：openGemini有针对高QPS查询做优化么？A:有，比如对tsbs测试工具的single-group-by-xx这类高QPS查询有做专门的优化Q：openGemini支持哪些语言的sdkA:cpp、go、java等，可以在官网上看一下Q：openGemini查询引擎未来有哪些优化技术？A:会对普罗查询增加更加丰富的计算下推场景Q：openGemini有查询优化器吗？支持复杂查询的优化A:有，支持Q：openGemini目前兼容哪些生态？A:influxDB生态和普罗生态Q：sidecar如果分布在不同地域，容易造成较高延迟，查询速度会较慢。怎么避免？A:这是thanos存在的问题，openGemini副本模式未来可以提供更加丰富的读写策略来帮助将读写集中到指定地域Q：openGemini在云原生可观测性领域的未来发展方向和计划是什么？A:完善生态，深入了解用户使用场景和需求Q：openGemini有时序分析能力吗？A:有，可以看下我们github上openGemini-castor仓Q：openGemini和其他时序数据库，比如apachedruid相比最大的特点和优点在哪部分？A:具有更高效的读写性能Q：openGemini也可以用来sql给alertmanager来告警吗A:可以搭配普罗作为存储和分析底座，通过普罗来采集数据和告警Q：openGemini在云原生环境下的分布式架构是如何设计的，它如何支持大规模集群部署？A:主要由ts-sql和ts-store组成，都可以水平扩展来支持大规模集群Q：数据写入可以不依赖Prom吗？直接使用prom的SDK写入可以吗？A:在目前支持的http api范围内使用可以Q：openGemini如何确保在多租户环境下的数据安全性和隔离性？A:不同用户使用不同DB，为每个用户授予DB的读写权限，可以实现物理隔离。如果租户太多的情况下，每用户一个DB不合适，最好是添加用户字段，查询时必须带有用户ID的条件，以此实现逻辑隔离Q：openGemini如何处理和优化写入热点问题，以保证数据库的稳定性和性能？A:通过指定分区键的hash分区方式打散数据，保证数据均匀分布Q：openGemini在处理海量时序数据时，如何保证数据的高压缩率和高性能？A:不同数据类型采用不同的压缩算法，列式压缩，保证整体的高压缩率Q：openGemini在存储分析一体化方面有哪些创新，这些创新如何帮助企业提升数据处理效率？A:提供列式存储、数据压缩、LSM等能力，解决海量数据持续写入性能问题；提供数据预聚合、降采样、流式聚合等解决数据分析效率问题Q：cortex支持逻辑多租，那么多租户在openGemini用什么来表示呢？A:普罗写入提供单独的API实现不同用户的数据存储在多个表中，也可以不同用户使用不同DB实现物理隔离Q：openGemini在时序数据库测试基准TSBS测试中，相对于业界influxdb、tdengine、iotdb读写性能表现如何？A:相比InfluxDB OSS v2.x版本，openGemini在如上12个典型场景的查询性能大幅领先，最大提升60倍Q：openGemini当前支持哪些查询语言？从可观测发展的角度，它的定位是什么？A:支持InfluxQL和PromQL，定位是可观测性数据的存储和分析底座Q：openGemini在云原生可观测性方面有哪些优势？A:集群化可扩展，高可用性，易部署，更好的写入和查询性能Q：openGemini相对于prom压缩率更高吗？有哪些关键技术？A:内置delta、ZigZag、Simple8b、Snappy等多种压缩算法，支持对不同数据类型采用不同压缩算法的列式压缩，可以达到比普罗更高的压缩率Q：openGemini查询引擎相对于PromQL引擎有哪些优势？A:增加多种计算下推规则、根据空闲资源并发执行多个计算任务、向量化执行等Q：openGemini如何支持大规模集群部署？A:计算和存储组件均可以水平扩展Q：openGemini如何实现与云原生环境的兼容性？A:openGemini已支持K8s、KubeEdge容器化部署Q：如何优化时序数据库的存储和查询，以提高数据的处理效率？A:可以通过explain analyze打印查询时延分布确定优化方向，对于并发执行的一些场景可以用golang pprof工具抓取cpu消耗分布的火焰图Q：openGemini如何促进不同行业的数字化转型？A:通过存储和分析海量可观测性数据来促进电力、能源、车联网、物联网等多行业对监控指标、系统日志、调用链等深度使用Q：openGemini在性能方面相比其他时序数据库有何提升？A:相比InfluxDB OSS v2.x版本，openGemini在如上12个典型场景的查询性能大幅领先，最大提升60倍Q：openGemini在数据压缩方面有哪些特点？A:内置delta、ZigZag、Simple8b、Snappy等多种压缩算法，支持对不同数据类型采用不同压缩算法的列式压缩，可以达到比普罗更高的压缩率Q：OpenGemini在数据安全方面采取了哪些措施？如何保障数据在传输和存储过程中的保密性、完整性和可用性？A:openGemini支持数据传输加密和用户密码鉴权，支持用户弱密码校验和审计日志。此外，openGemini集群的各组件之间通信可配置HTTPS双向认证（Mutual TLS），确保每一个链接都是可信的Q：openGemini高基数引擎有什么作用？A:改变现有时序引擎的数据排序方式与索引方式，去掉时间线的影响，更适用于高基数场景Q：openGemini的高性能体现在哪里？A:写入和查询时延、QPS等性能指标表现更好，数据压缩率高Q：有要求go必须是多少版本以上的吗？A:1.22Q：openGemini与其它时序数据库相比有哪些优势？A:集群化可扩展，高可用性，易部署，更好的写入和查询性能Q：openGemini能监控哪些方面数据？A:指标数据，日志数据Q：cortex支持逻辑多租，那么多租户在openGemini用什么来表示?A:普罗写入提供单独的API实现不同用户的数据存储在多个表中，也可以不同用户使用不同DB实现物理隔离Q：在相对有限的时间线数量下，openGemini如何提供极致的写入与查询性能？A:在这种情况下，可以使用时序引擎，通过时间线聚簇、时间排序、倒排索引，可以同时提供面向点查、聚合查询的极致性能Q：openGemini在InfluxDB上做了哪些改进？A:可扩展性、高可用、高性能存储和查询引擎等Q：openGemini是否支持数据迁移功能？A:提供InfluxDB像openGemini的数据迁移工具Q：OpenGemini在处理高基数数据时，其列式存储+排序+聚簇索引的方式具体能在多大程度上提升读写性能？与其他主流时序数据库相比，优势有多大？A:单核写入性能相对于ClickHouse有3倍提升，查询性能短期时间范围查询、条件+时间范围查询与ClickHouse时延差距10倍Q：普罗支持哪些数据的导入，能否实现云端数据的直接同步对接吗A:主要是指标数据，可以直接对接采集并存储云端监控数据Q：openGemini能提供哪些组件运维能力？A:提供ts-monitor可上报ts-meta、ts-sql、ts-store的监控指标Q：openGemini使用哪种语法解析器？如何优化语法树？A:使用golang yacc生成的自定义的语法规则，兼容influxql，主要通过基于规则变化的优化方式Q：openGemini目前支持哪些操作系统？A:支持主流Linux 系统（含openEuler）、Windows 和MacOSQ：openGemini高基数引擎功能有什么作用？A:针对高基数场景的列存引擎，引入新的数据布局与索引解决索引膨胀问题Q：openGemini在异常检测和预测方面有哪些优势？A:可检测13种常见的异常场景，具有检测速度快、准确性高、流批一体的优点，让数据就近处理，提高数据分析效率Q：OpenGemini社区的发展状况如何？社区的活跃度、开发者的参与度以及贡献者的数量等方面的情况怎样？A:吸引了包括天翼云、沃趣、国能数智、移远通信、华为云IoT等在内的很多企业开发者的关注并加入社区贡献Q：时序引擎是否可以和列式引擎混用？A:按照表粒度使用不同的存储引擎，可以在表级以上混用，不能在表级及其以下混用Q：openGemini日志检索功能有什么作用？相比其它数据库有什么优势？A:通过文本关键字在openGemini中检索包含关键字的所有日志数据，支持模糊匹配、正则匹配和精确匹配三种，具有更高的索引效率Q：openGemini多级降采样功能有什么作用？A:对历史数据明细的特征提取，并原地替换历史数据明细Q：openGemini流式聚合功能能解决哪些问题？A:解决传统降采样方法从磁盘读取大量历史数据进行计算的IO放大问题Q：openGemini时序数据库如何与其他系统集成和协同工作？A:通过统一的接口层协议Q：openGemini支持哪些开发语言和框架？openGemini是否支持多租户架构？A:支持c++、golang、java等多种SDK，支持多租户架构Q：在高基数场景下，使用openGemini列存引擎需要注意哪些问题？A:需要修改flight相关的写入配置，创建表需要使用高基数表的创建方式并带上存储引擎类型等Q：openGemini异常检测和预测功能有什么作用？A:帮助检查数据突升突降，持续上升/下降等多种异常场景，帮助根据历史时序数据获取未来预测值Q：针对OpenGemini部署和运维方面应注意哪些方面A:按照官方给的配置文件确定ip地址进行部署Q：如何选择合适的机器配置来部署openGemini列存引擎？A:根据因为u实际的工作负载和性能要求选择Q：如何监控和调优openGemini列存引擎的性能？A:可以通过ts-monitor上报的openGemini监控数据分析系统资源使用情况、explain analyze分析单条查询时延分布、golang pprof工具统计性能数据Q：有哪些应用场景？A:能源、电力、车联网、物联网、云原生监控运维等想要了解 openGemini时序数据库 更多相关知识，欢迎观看DTSE Tech Talk 系列技术直播

用友政务GRP-U8B版软件，点资产管理模块的卡片登记簿，一定刷新按钮就提示“不能连接到数据库，请检查或与管理员联系”。

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下（部分视频号抽奖用户无账号名）：账号名 奖项名称 奖品名称 备注nukinsan优质提问华为云开发者定制长袖圆领卫衣A18D07BA7E8E481DB625DD9346352097持久观看有奖华为云开发者定制礼盒黑灰产用户，不符合活动要求口令抽奖华为云开发者定制帆布袋口令抽奖华为云开发者定制帆布袋口令抽奖华为云开发者定制帆布袋视频号抽奖HDC定制渔夫帽视频号抽奖华为云开发者定制鼠标垫视频号抽奖华为云开发者定制鼠标垫视频号抽奖华为云开发者定制云宝盲盒视频号抽奖华为云开发者定制云宝盲盒

数据库上云有多轻松？华为云技术专家带你玩转云数据库API，智能数据底座手到擒来。 本期直播内容聚焦在华为云数据库开发者平台能力展开，重点围绕GaussDB与GaussDB(for MySQL)服务，深入浅出产品核心能力，解读开发者指南，实践一站式可视化开发者平台，助力开发者快速上手数据库服务API。直播链接：cid:link_0Q：GaussDB是如何实现故障转移和高可用的？能否详细介绍一下其故障恢复机制？A:云数据库GaussDB服务是国内首个双集群强一致方案，核心业务高可用。 双集群强一致：基于存算分离，GaussDB+鲲鹏+NOF网络+Dorado存储，全栈组合调优，集群级故障完全隔离，双AZ双活，保障RPO=0 应用无损透明倒换：故障切换快速连接、SQL操作断点继续，实现数据库HA切换时连接不断、事务自动回放，业务无感知 数据可靠：数据持久性高达99.9999999999%，保证数据安全可靠，保护业务免受故障影响 详细请参考官网：cid:link_1Q：对于没有丰富数据库开发经验的开发者来说，华为云数据库 API 的学习曲线是怎样的？有哪些资源和工具可以帮助他们快速掌握？A:开放着官网丰富的API资源和开发者资料，可以满足开发者快速学习。 参考开发者官网：https://developer.huaweicloud.com/Q：华为云数据库服务API支持哪些类型的数据库？如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。A:华为云官网上的已提供服务的数据库均已提供丰富的api能力。Q：华为云数据库API支持哪些编程语言，并且如何进行接口调用？A:API是基于http对外提供接口请求，任何语言都可以支持。可参考GaussDB官网如何调用API章节：https://support.huaweicloud.com/productdesc-gaussdb/gaussdb_01_057.html Q：GaussDB在处理大规模数据时的性能优化方法有哪些？A:参考官网SQL调优指南：https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-0246.htmlQ：华为云数据库服务API如何与云上其他服务（如云存储、云缓存）集成？A:数据库服务API由开发者进行编排和集成，可以和其他云服务集成配套。Q：在GaussDB中如何实现细粒度的访问控制和权限管理？A:云数据库GaussDB服务支持角色和策略权限管理，角色以服务为粒度。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 详细请参考官网：https://support.huaweicloud.com/api-gaussdb/gaussdb_api_190.htmlQ：GaussDB(for MySQL)支持并行查询的话，和MySQL的innodb的引擎最大的差异在哪里？A:并行查询是GaussDB(for MySQL)服务自研特性，将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关。 详细请参考官网：https://support.huaweicloud.com/kerneldesc-gaussdbformysql/gaussdbformysql_20_0005.htmlQ：在开发过程中，如何利用华为云数据库进行有效的性能测试和压力测试？A:可以使用业务通用的sysbench或者benchmark基准测试工具。Q：GaussDB数据库服务 API 可以支持哪些编程语言？A:数据库服务API是通用的Restful接口，允许不同软件系统之间进行交互，支持任何语言。数据库服务API为开发者提供了对应的SDK工具，支持主流的7种语言的能力。Q：如何通过华为云数据库服务API实现数据库实例的自动扩展？A:数据库服务API支持相关场景自动扩展，如：云数据库GaussDB(for MySQL)支持自动扩缩容（Autoscaling），按需实例支持根据cpu使用率自动扩大或者缩小规格，也可以支持增加或者减少只读节点，包周期实例支持根据cpu使用率自动扩大或者缩小规格。 详细请参考官网：https://www.huaweicloud.com/product/gaussdbformysql/features.html 云数据库GaussDB支持自动扩容实例磁盘，详细请参考官网：https://support.huaweicloud.com/usermanual-gaussdb/gaussdb_01_471.htmlQ：业务量提升后，GaussDB是如何扩展的A:这个需要看具体的场景，是需要扩规格还是需要扩分片。Q：华为云数据库服务API的调用费用是如何计算的？A:数据库服务按照开通资源用量收费，API调用不涉及费用。Q：GaussDB支不支持使用SQL命令修改全局参数？A:用户界面不支持。Q：发生故障以后，数据库服务的自动恢复机制是怎样的，备份恢复的操作流程是什么样的A:数据库服务提供强大的高可用能力，如部署时多副本部署，单个副本异常不影响服务正常使用等，即使数据库实例完全不可用，我们提供了丰富的恢复能力如基于时间点恢复等能力。 参考官网：https://www.huaweicloud.com/product/gaussdbformysql/features.htmlQ：如何获取华为云数据库服务API的访问权限？A:数据库服务API支持如下两种认证鉴权，可以选择其中一种进行认证鉴权。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证要高。 Token认证：通过Token认证通用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 详细请参考官网：https://support.huaweicloud.com/api-gaussdbformysql/gaussdbformysql_03_0001.htmlQ：GaussDB哪些监控工具可以检查数据库的健康状况？A:GaussDB云服务采集了丰富的指标并上报到了云监控服务。Q：多台弹性云服务器云主机是否可以使用同一个GaussDB数据库A:可以的。Q：华为云数据库如何支持SQL和NoSQL的混合使用？A:可以了解下HTAP数据库场景。Q：如何将现有的MySQL数据库迁移到GaussDB(for MySQL)，是否有自动迁移工具？A:华为云数据复制服务（DRS）可以很方便的完成实例迁移，支持多种主流数据源，实现数据安全、稳定、实时、高速传输，提供极致交互体验。 详细请参考官网：https://www.huaweicloud.com/product/drs.htmlQ：如何使用华为云数据库服务API进行数据传输？A:数据库服务API针对数据库的管理场景提供接口服务，并不具备数据传输能力。Q：GaussDB是否兼容现有的MySQL应用？A:GaussDB的M兼容性，兼容MySQL协议。Q：华为云数据库服务API支持哪些编程语言？A:数据库服务API是通用的Restful接口，允许不同软件系统之间进行交互，支持任何语言。数据库服务API为开发者提供了对应的SDK工具，支持主流的7种语言的能力。Q：GaussDB支持自动扩展吗？如何配置？A:云数据库GaussDB服务API支持相关场景自动扩展，详细请参考官网：https://support.huaweicloud.com/usermanual-gaussdb/gaussdb_01_471.htmlQ：使用云数据库相比传统数据库，在成本上有哪些优势？A:云数据库服务相比传统的数据库，云数据库即用即买，随时退订。Q：GaussDB(for MySQL)垂直集成能力的具体实现方式是什么，它如何提升云环境下的扩展性和性能？A:包周期实例可以通过容量变更功能实现磁盘扩容可以通过规格变更到更高的CPU和内容提升性能可以通过添加只读节点的方式实现扩展性Q：在使用GaussDB时，有哪些最佳实践可以提升数据库性能？A:云数据库GaussDB服务性能调优过程需要综合考虑多方面因素，具体详情请参考GaussDB官网性能调优章节https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v2-gaussdb/gaussdb_v5r2c10_0221.htmlQ：华为云如何保证数据的安全性？A:华为云数据库服务采用多重防护安全方案，如：身份认证、访问控制、数据保护、监控以及恢复等，是业务数据存储和使用更加放心。Q：如何将现有的数据库迁移到华为云数据库？A:华为云数据复制服务（DRS）可以很方便的完成实例迁移，支持多种主流数据源，实现数据安全、稳定、实时、高速传输，提供极致交互体验。 详细请参考官网：https://www.huaweicloud.com/product/drs.htmlQ：华为云的GaussDB有哪些独特的优势？A:云数据库GaussDB服务主要有四个优势。1、高安全GaussDB拥有TOP级的商业数据库安全特性，如下所示，能够满足政企和金融级客户的核心安全诉求。数据动态脱敏，行级访问控制，密态计算。2、健全的工具与服务化能力GaussDB已经拥有华为云，商用服务化部署能力，同时支持DAS、DRS等生态工具。有效保障用户开发、运维、优化、监控、迁移等日常工作需要。3、全栈自研GaussDB基于鲲鹏生态，是当前国内唯一能够做到全栈自主可控的国产品牌。同时GaussDB能够基于硬件优势在底层不断进行优化，提升产品综合性能。4、开源生态GaussDB已经支持开源社区，并提供主备版版本下载。Q：GaussDB(for MySQL)支持的最大存储容量是多少，与GaussDB相比如何实现这一目标？A:云数据库GaussDB(for MySQL)服务基于华为最新一代DFV 存储，采用计算存储分离架构，支持1主15只读的高扩展性、128T的海量存储。Q：华为云数据库服务API有哪些限制？A:每一个API使用的场景约束们在API文档上有详细的说明。Q：使用华为云数据库服务API时，如何确保数据的安全性和稳定性？A:华为云api提供了两种件鉴权方式，分别为token和ak，sk的方式。在版本迭代过程中api会做到100%向前兼容。Q：GaussDB的密态计算功能是如何实现的，与其他数据库相比有何优势？A:云数据库GaussDB服务支持全密态能力，密文数据检索计算。1、数据在存储、传输、查询整个生命周期过程中均以密文形态存在。2、密钥掌握在用户自己手上，数据库管理员无法获取，加解密过程仅在客户侧完成。3、语法自动解析，应用无感知，将语法解析内置到驱动中，不需要修改原有的SQL语句、数据类型等。4、通过软硬结合可以将部分算法不进行加解密过程传递，减少硬件IO。5、通过数学算法，直接对密文进行查询，极大减少加解密时的性能损耗。详细请参考官网：cid:link_1Q：华为云数据库服务API有哪些应用场景？A:能力和控制台齐平，控制台能做的能力，api可以代替。Q：如何解决GaussDB(for MySQL)中长事务导致的锁超时问题？A:云数据库GaussDB(for MySQL)服务通过非阻塞DDL对该问题进行了相关特性的优化，详细请参考官网： https://support.huaweicloud.com/kerneldesc-gaussdbformysql/gaussdbformysql_20_0015.htmlQ：默认是一主多备的话，数据都是多副本的对吧A:是的。GaussDB(for MySQL)跨3AZ高可用部署，集群内数据3副本。Q：有没有关于数据库监控的优化A:参考官网：https://support.huaweicloud.com/usermanual-gaussdb/gaussdb_01_238.htmlQ：有类似于oracle的“完全恢复”功能吗A:数据库服务支持PITR恢复，可以恢复到具体时间点。 参考官网：https://support.huaweicloud.com/usermanual-gaussdb/gaussdb_01_646.htmlQ：在性能方面，GaussDB 和 GaussDB (for MySQL) 有哪些突出表现？与传统数据库相比有何优势？还有这两个的区别和核心能力呢？A:采用计算与存储分离，日志即数据架构，性能提升至开源MySQL的7倍。详情请看文档:https://support.huaweicloud.com/productdesc-gaussdbformysql/introduction.htmlQ：GaussDB for mysql，如果要把mysql的实例迁移过来，有专属软件吗A:通过华为云DRS(数据复制服务)可以很方便的完成实例迁移。Q：能否通过API获取GaussDB的实时负载，以及同时多少个连接正在查询修改。以及当前服务器资源使用率A:GaussDB提供了丰富的指标堆在在华为云监控服务上，可调用云监控服务进行查询。Q：GaussDB的API是否支持完整的CRUD操作，以及是否能够通过API实现数据库的自动化运维？A:数据库服务API接口支持数据库管理操作，不支持数据类CRUD操作。Q：认证有考试报名费用吗？A:需要的想要了解更多数据库相关知识，欢迎观看DTSE Tech Talk 系列技术直播

深度数据包检测 (DPI) 技术是一种能够深入分析和控制网络流量的技术，其检测粒度达到应用层，可以识别和控制各种应用协议，如HTTP、FTP、DNS等。DPI技术广泛应用于网络安全、网络优化、业务运营等领域，能够帮助企业提高网络性能、保障网络安全、提升用户体验。 DPI技术的工作原理是对网络流量进行深入的分析和控制。当网络流量经过DPI设备时，设备会对流量进行深度分析，识别出流量的应用协议，然后根据预设的策略对流量进行控制，如允许、限制或阻断等。  例如，在网络安全方面，通过对网络流量进行深度分析，DPI可以实时检测和防范各种网络攻击，如DDoS攻击、网络钓鱼等。在网络优化方面，DPI可以识别和控制各种应用层协议，有效优化网络资源，提高网络性能。   DPI技术的应用对于企业和个人都有着重要的意义。对于企业来说，DPI技术可以帮助他们提高网络性能、保障网络安全、提升用户体验，从而提高企业的运营效率和竞争力。对于个人来说，DPI技术可以保护他们的网络安全，避免网络攻击和网络钓鱼等安全威胁，提高他们的网络使用体验。  DPI技术还可以用于构建用户画像。在当今这个信息爆炸的时代，品牌了解自己的用户变得越来越重要。用户画像中包含了用户的年龄、性别、地域、社交关系、兴趣偏好、触媒习惯、行为特征、消费习惯等信息，可以帮助品牌深入了解目标用户群体，洞察用户真正的动机和行为。这对于品牌来说，具有重要的营销和产品设计意义。  

MySQL数据库写操作介绍DBMS（Database Management System）简称数据库，在当前互联网、金融等行业中获得了广泛的应用。数据库事务（Database Transaction）是单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。为保证上述事务的一致性和原子性，防止事务提交到持久化存储时出现不完整的情况，如因为突然断电、数据库或者操作系统挂死等意外情况导致部分数据库写入，部分未写入的情况，很多主流数据库采用了Doublewrite机制。NVMe SSD原子写特性实现原理由前述可知，数据库为保证数据持久化到存储中不发生部分数据更新而导致的不一致问题，保障数据库的原子性，采用了Doublewrite机制，造成对存储的两次写操作。针对这个问题，华为ES3000 V5 NVMe SSD提供原子写特性，保障写入ES3000 V5 NVMe SSD的IO操作的原子性，即一个IO要么完整的写入，要么整个写失败，不会出现一个IO中部分数据写入，部分未写入的情况，实现原理如图2所示。这样数据库可不采用Doublewrite机制，也能保证数据完整落盘，减少一次数据写入操作，从而提升性能。本文将详细介绍数据库解决方案MySQL数据库场景下，使能华为新一代NVMe PCIe固态硬盘ES3000 V5的原子写特性的操作指导。硬件要求硬件要求如表1所示。表1 硬件要求项目说明服务器TaiShan 200服务器（型号2280）CPU华为鲲鹏920处理器硬盘要求OS盘：900G SAS HDD/ RAID 1 (仅做推荐，至少需要两块盘)MySQL数据盘：华为ES3000 V5 NVMe SSD（固件版本最低要求 2151）操作系统要求表2 操作系统要求项目版本CentOS7.6 for ARM安装ES3000 V5 SSD驱动和NVMe卡管理工具。安装ES3000 V5 SSD驱动的具体操作请参见ES3000 V5 NVMe PCIe SSD 用户指南-安装驱动。安装hioadm NVMe卡管理工具的具体操作请参见ES3000 V5 NVMe PCIe SSD 用户指南-安装工具包。说明如果只使用ES3000 V5 NVMe PCIe SSD，不使用其他厂家的SSD，可以使用操作系统自带的NVMe驱动（不需要安装华为NVMe驱动）。驱动安装完成后，查询指定的SSD设备的固件版本，确认固件版本为ES3000 V5 2151及之后的固件版本。命令格式为：hioadm updatefw -d <device>其中device为待查询的SSD设备名称，例如“nvme0n1”。使用实例：hioadm updatefw -d nvme0n1升级NVMe固件版本。打开技术支持网站，并搜索ES3000 V5点击“软件”标签，并且选择规划的固件版本包选择固件升级包，并下载。上传到服务器“/home”目录，并解压。unzip ES3000_FW_V5_3248_UpdatePkg.zip在“/home”目录下执行命令，升级NVMe固件版本。命令格式为：hioadm updatefw -d devicename -f fwimagefile [-s slot] [-a activeflag]本文以如下命令为例，在“/home”目录下进行执行操作：cd /home hioadm updatefw -d nvme0n1 -f ES3000V5_FW_3248.bin -s 1 -a 1输入Y，确定，回车。查看升级后的固件版本，确认已经升级成功。hioadm updatefw -d nvme0n1查询NVMe SSD原子写的使能状态。命令格式为：hioadm atomicwrite -d <device>其中device为指定的SSD设备名称，例如“nvme0n1”。使用实例：hioadm atomicwrite -d nvme0n1回显信息显示如下，表示原子状态为关闭状态。atomic write status: Disabled.使能NVMe SSD原子写特性。命令格式为：hioadm atomicwrite -d <device> -f <value>其中：device为指定的SSD设备名称，例如“nvme0n1”。value表示原子写开关使能。0代表关闭原子写；1代表开启原子写。使用实例：hioadm atomicwrite -d nvme0n1 -f 1回显信息显示如下，表示开启原子写成功。Enabling atomic write succeeded.在Linux发行版操作系统中，ext4文件系统支持MySQL 16KB page size的原子写入要求，通过BigAlloc选项可以更大粒度组织文件逻辑地址映射。您可以使用BigAlloc选项的mkfs.ext4命令来格式化NVMe SSD。执行如下命令格式化NVMe SSD。命令格式为mkfs.ext4 -O bigalloc -C 16384 <device>，其中device为指定的SSD设备名称，例如“/dev/nvme0n1”。mkfs.ext4 -O bigalloc -C 16384 /dev/nvme0n1回显信息显示如下，表明已完成格式化NVMe SSD。修改[mysqld]参数后，需要重启数据库使参数生效。打开数据库配置文件。在本例中，配置文件路径为“/etc/my.cnf”。vim /etc/my.cnf按“i”进入编辑模式，找到以下参数并进行修改。如果没有以下参数，则将该参数添加到文件中。[mysqld] innodb_flush_method=O_DIRECT innodb_doublewrite=0按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。重启数据库使参数生效。service mysql restart说明启动数据库具体命令以《MySQL 安装指南》中不同安装方式下的相应启动方式为准。验证原子写特性配置是否成功。执行以下命令查询原子写状态。hioadm atomicwrite -d nvme0n1回显信息显示如下，表示原子写状态已开启。数据库内确认“doublewrite”和“flush_method”参数是否已修改成功。show variables like '%flush_method%'; show variables like '%doublewrite%';