问题一：云数据仓库ADB中，怎么查表内数据分布的情况？
云数据仓库ADB中，怎么查表内数据分布的情况？
参考答案：
"要查询表内数据分布的情况，可以通过以下几个步骤：
查看分布键合理性诊断：
在阿里云ADB数据库中，数据分布与分布键紧密相关。分布键决定了数据在一级分区中的分布情况，确保数据均匀分布对于优化性能至关重要。您可以通过相应的诊断功能检查分布键是否合理，是否存在倾斜现象。
分析分区键合理性：
分区键决定了二级分区的划分，不合理的分区键可能导致数据分布不均或导入时引入额外的排序开销。通过数据建模诊断可以查看分区字段的合理性，并根据业务需求和数据分布调整分区策略。
查询分区统计信息：
对于具有二级分区的表，执行特定SQL语句可以查看所有二级分区及其统计信息，包括分区总行数、存储空间占用大小等。例如：
SELECT partition_id, row_count, local_data_size, index_size, pk_size, remote_data_size
FROM information_schema.kepler_partitions
WHERE schema_name = '$DB'
AND table_name ='$TABLE'
AND partition_id > 0;
判断数据倾斜：
ADB MySQL版提供了IsIncline属性（在DescribeInclinedTables监控表格中），用于标识表内分区分布是否倾斜。若IsIncline为false，则表示存在数据倾斜问题。
使用诊断工具：
利用ADB提供的数据建模诊断工具，可以进一步分析表扫描数据量的倾斜情况，帮助选择合适的分布字段以减少数据倾斜影响。
综上所述，您可以结合上述方法来检查并分析表内数据的分布情况，并据此进行调优。
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问题二：云数据仓库ADB中，数仓版 和 湖仓版有啥区别不？
云数据仓库ADB中，数仓版 和 湖仓版有啥区别不？
参考答案：
"湖仓版（3.0）和数仓版（3.0）是阿里云ADB MySQL的两个不同版本，它们的主要区别在于：
功能扩展：湖仓版在数仓版高性能在线分析的基础上新增了低成本离线处理和机器学习能力。通过湖仓一体架构设计，解决了数据规模、成本和隔离问题，同时避免了多产品间数据同步引起的数据一致性和时效性问题。
架构与能力：
湖仓版支持计算存储分离架构，具备离线处理和在线分析双重能力，提供数据实时同步至湖（Hudi on OSS）或仓（C-Store）的能力，并且支持计算资源物理隔离以及弹性扩容。
数仓版同样基于计算存储分离架构，专注于海量数据实时写入可见及高性能在线分析，支持冷热数据分层存储以降低成本，也提供计算资源物理隔离和弹性扩容。
适用场景：
湖仓版适用于离线处理、多源聚合分析、宽表查询、预测洞察等复杂业务场景。
数仓版则更适用于构建实时数据仓库、大数据量复杂查询、历史数据分析、日志分析等场景，并提供了单机版和集群版两种形态以适应不同的需求。
分时弹性设置：
湖仓版支持更为灵活的定时变配逻辑，可以配置持续任意长时间的扩容和缩容计划。
数仓版的弹性计划持续时间限制在一天之内。
升级方式：
用户可以从数仓版（3.0）直接变配为湖仓版（3.0），体验更多功能与特性。
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问题三：云数据仓库ADB中，adb库清缓存的策略是什么？
云数据仓库ADB中，adb库清缓存的策略是什么，我这里遇到个问题数据量级过大会产生3个t的缓存
参考答案：
"ADB数据库（ADB MySQL版）的缓存清理策略主要体现在备份管理上，通过设置合理的备份策略来间接清理和管理缓存。您可以调整如下参数以实现缓存数据的有效管理和清理：
数据备份周期：确定集群进行全量或增量备份的时间间隔。
备份集保留天数：指定备份数据的存储时长，超出这个时间的备份将被自动清理。
降低备份频率：减少备份次数有助于节省存储空间，间接影响缓存资源的使用。
要修改ADB MySQL数仓的备份策略，请参考官方文档操作步骤，在控制台中单击“备份设置”页签进行相关参数配置。
注意，在全量备份开始阶段会暂时禁止DDL执行，并且在释放集群后，其备份数据会被删除。如有必要保留数据，应提前导出到OSS存储服务中。同时，您还可以利用已有备份集将数据克隆至新集群，从而实现备份数据的迁移与清理。
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问题四：云数据仓库ADB中，adb可以配合flink进行开发吗 如果可以，有文档参考吗？
云数据仓库ADB中，adb可以配合flink进行开发吗 如果可以，有文档参考吗？
参考答案：
"是的，阿里云ADB MySQL版数据库可以配合开源Flink进行开发。通过下载和部署相应的Flink和MySQL驱动，并正确配置Flink作业中的表连接器参数，您可以将Flink SQL中的数据写入ADB MySQL版集群中。具体步骤包括：
下载并部署Flink JDBC连接器和MySQL驱动到所有Flink节点的lib目录下。
在ADB MySQL版集群中创建目标数据库和数据表。
在Flink SQL中创建源表（如csv_person）以读取数据，并确保其列名和数据类型与ADB MySQL版的目标表一致。
创建结果表（如mysql_person），使用jdbc连接器指定ADB MySQL版集群的URL、数据库名、表名、用户名和密码等信息。
使用INSERT INTO语句将数据从源表写入结果表，从而实现数据写入ADB MySQL版集群。https://help.aliyun.com/zh/analyticdb-for-mysql/user-guide/import-data-from-apache-flink
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问题五：云数据仓库ADB中，ADB如何架构开发测试用的环境呢？
云数据仓库ADB中，ADB如何架构开发测试用的环境呢？
参考答案：
"ADB（AnalyticDB for MySQL）构建开发测试环境的方法主要包括以下几点：
模拟真实环境：在业务上线前，可以利用ADB MySQL版的功能克隆源集群，创建一个与生产环境一样的测试集群。
基准性能测试：参照官方给出的测试环境配置信息进行搭建，并使用ADB MySQL标准测试集（如TPC-H测试集）进行性能测试。具体测试环境配置见：ADBMySQL标准测试集性能测试环境。
数据加载和查询测试：内置数据集加载完成后，ADB MySQL提供对应的查询脚本，您可以在SQL开发页面执行示例查询语句进行功能及性能验证。详情参见：ADB MySQL版开发过程中的常见问题及解决方法。
兼容性测试：针对ADB MySQL与相关工具的兼容性，例如Smartbi，可以在测试环境中连接ADB MySQL集群，进行列举数据库、查看表结构和数据等操作，确保工具与数据库的良好兼容性。参阅链接：Smartbi与ADB MySQL版兼容性测试环境和范围。
至于资源组管理，可以根据不同的任务类型创建Interactive型或Job型资源组，以便为在线交互式查询和离线批量处理场景提供合适的计算资源弹性伸缩能力。更多信息请参阅：什么是ADB MySQL资源组。
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