云数据库RDS是什么

云数据RDS是关系型数据库服务（Relational Database Service）的简称，是一种即开即用、稳定可靠、可d性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展。

关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

云关系型数据库（RDS）是一种稳定可靠、可d性伸缩的在线数据库服务，支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容Oracle数据库）、MariaDB等引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。

云数据库的特性有：实例创建快速、支持只读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与消息通知等。

扩展资料：

云数据库RDS优势

1、轻松部署。用户能够在RDS控制台轻松的完成数据库申请和创建，RDS实例在几分钟内就可以准备就绪并投入使用。用户通过RDS提供的功能完善的控制台，对所有实例进行统一管理。

2、高可靠。云数据库具有故障自动单点切换、数据库自动备份等功能，保证实例高可用和数据安全。免费提供7天数据备份，可恢复或回滚至7天内任意备份点。

3、低成本。DS支付的费用远低于自建数据库所需的成本，用户可以根据自己的需求选择不同套餐，使用很低的价格得到一整套专业的数据库支持服务。

参考资料来源：百度百科—云数据库

1、安装MySQL-python-123win-amd64-py27exe，这是 *** 作mysql数据库的python库，有32位和64位之分，看自机器下载

2、64位机器安装MySQL-python-123win-amd64-py27exe出现 which was not found the regidtry

tidb数据库怎么关闭自动提交

1）点击窗口选择 “首选项”

2）打开DBeaver下拉菜单选择 “连接类型”

3）取消勾选 “自动提交”

取消了 “自动提交”，那下次确定修改数据无误后记得提交哦！

mydumper工具 >

是否可以考虑把需要保留的数据写入一个新表, 然后直接drop旧表呢一般而言,插入数据的代价会表删除要低一些。所以说，建立新表是一种方式。

TiDB 是PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理的工具。随着历史数据的积累,单表数据很快达到亿级别,此时单表的读写压力已经接近极限。 由于第一点提到的查询性能问题以及单机的容量限制,需要定时删除数据。

EXPLAIN 命令，可以查看TiDB执行sql时的执行计划，用法和mysql一样，跟上sql即可

执行计划以一个树形结构展示出来，来说说每一列的含义吧：

算子是为返回查询结果而执行的特定步骤

扫表类 *** 作的算子有如下几类：

一般查询条件中没有用到索引或者索引失效了，执行计划中就会出现 TableFullScan

TableFullScan栗子 ：

这个sql，没有用到索引肯定就全表扫描了，执行计划如下：

看的到执行计划中，出现 TableFullScan ，id为 TableFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行全表扫描

IndexFullScan栗子1:聚合查询IndexFullScan栗子，使用COUNT ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了 COUNT函数 ，导致了执行时需要对所有索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

看的到执行计划中，出现 IndexFullScan ，id为 IndexFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行对索引列 user_id 进行了全索引数据的扫描

IndexFullScan栗子2:聚合查询IndexFullScan栗子，使用group by ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了 group by ，导致了执行时需要对所有索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

看的到执行计划中，出现 IndexFullScan ，id为 IndexFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行对索引列 user_id 进行了全索引数据的扫描

IndexFullScan栗子3:聚合查询IndexFullScan栗子，使用min函数 ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了 min函数 ，导致了执行时需要对所有索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

看的到执行计划中，出现 IndexFullScan ，id为 IndexFullScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务进行对索引列 user_id 进行了全索引数据的扫描

IndexFullScan栗子4:子查询IndexFullScan栗子，使用索引IN 子查询，当子查询为全量时 ：

这个sql，对于索引列 user_id 使用了in，子查询为全表扫描，所以会导致外层查询会对索引列 user_id 进行全索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

来看看执行计划，首先，子查询没有加条件，是一个全表扫描，看执行计划2的地方，出现了一个 TableFullScan_49 ,由于子查询是全量数据，所以当外层sql对索引列 user_id 进行In时候，会对索引列 user_id 进行全索引数据的扫描，出现 IndexFullScan

IndexFullScan栗子5:join查询IndexFullScan栗子，使用left join，当左联表为全量数据时 ：

这个sql，使用了索引列 user_id 进行了 left join ,当左联表为全表扫描时，会导致对索引列 user_id 进行全索引数据进行扫描，会出现 IndexFullScan 算子，执行计划如下：

来看看执行计划，左联表是一个全表扫描，所以会对索引列 user_id 进行全索引数据的扫描，出现 IndexFullScan

根据上层传递下来的 rowId 扫描表数据,通俗的讲，就是查询先走索引获取到 rowId ,在根据 rowId 读取数据，执行计划中就会出现 TableRowIDScan ，举个栗子

TableRowIDScan栗子 ：

就一个简单的sql来看一下，执行计划如下：

因为使用了索引列 user_id ，所以，查询方式是从索引获取到了 rowId ，通过 rowId 去读取表数据，所以看到执行计划中，出现 TableRowIDScan ，id为 TableRowIDScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务是通过送索引获取到的 rowId 扫描表数据

带有范围的索引数据扫描，还是用这个栗子吧

TableRowIDScan栗子 ：

就一个简单的sql来看一下，执行计划如下：

因为对索引列 user_id 使用范围查询，所以看到执行计划中，出现 IndexRangeScan ，id为 IndexRangeScan + 了一个序号，说明，这一步执行的子任务是带有范围的索引数据扫描

数据汇聚类的算子有如下几类：

将上底层扫表算子 TableFullScan 或 TableRangeScan 得到的数据进行汇总

TableReader汇聚全表扫描TableFullScan的栗子 ：

这个sql，没有用到索引肯定就全表扫描了，执行计划如下：

看的到执行计划中，因为没有使用索引查询，进行了全表扫描，出现了 TableFullScan ，所以最终使用了 TableReader 算子，对于全表扫描的数据进行了汇总

将上底层扫表算子 IndexFullScan 或 IndexRangeScan 得到的数据进行汇总

IndexReader汇聚全量索引扫描IndexFullScan的栗子 ：

还是使用这个sql，由于对索引列使用min函数，所以会对对全量索引进行扫描，出现了 IndexFullScan 算子，所以会有 IndexReader 算子对于 IndexFullScan 算子得到数据进行汇总，执行计划如下：

先汇总 Build端TiKV扫 描上来的 RowID ，再去 Probe端 上根据这些 RowID 精确地读取 TiKV 上的数据。Build 端是 IndexFullScan 或 IndexRangeScan 类型的算子， Probe端 是 TableRowIDScan 类型的算子，用sql举栗子吧

IndexLookUp栗子 ：

执行计划如下：

看这个sql，是一个通过索引列 user_id 进行了索引范围扫描，和上面讲的一样，他的执行逻辑是，先通过对于索引列 user_id 进行了一个范围扫描，得到所有符合条件的 rowId ，然后通过 rowId 扫描表获得数据，看执行也是，首先在 Build 端，通过 IndexRangeScan 算子，对于索引列 user_id 进行了范围扫描，扫描到的 rowId ，在 Probe 端,在通过 TableRowIDScan 算子，通过 rowId 扫描表获取数据，最终通过 IndexLookUp 算子来汇聚最终的数据

执行计划如下：

每一层级上， Build端 总是先于 Probe端 执行，并且 Build端 总是出现在 Probe端 前面

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