问题一：云数据仓库ADB中，ADB的写入响应时间变大了，这个能分析出是什么原因吗？
云数据仓库ADB中，ADB的写入响应时间变大了，这个能分析出是什么原因吗？
参考答案：
ADB写入响应时间变大可能有多个原因：
查询并发数较大，导致在队列中产生较长的排队时间。
SQL解析和生成执行计划耗时较长。
存储节点和计算节点执行子任务时产生的执行耗时增加。
如果返回结果数据量大，会在前端节点缓存返回结果，产生结果集缓存耗时。
ADB MySQL的build任务与写入量和表大小有关，写入量越大、表越大，build任务所需的时间就越长，这会影响整体写入响应时间。
表级冷热策略变更操作随build任务执行，迁移的数据量、系统压力、以及当前build任务的执行情况等因素都会影响该操作的执行时间。
为了定位和分析查询变慢的原因，可以使用ADB提供的性能诊断和调优功能，包括但不限于数据建模、慢查询诊断和SQL模板分析等工具进行深入排查。
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问题二：云数据仓库ADB中，AnalyticDB 表生命周期数据清理具体在什么时间？
云数据仓库ADB中，AnalyticDB 表生命周期数据清理具体在什么时间？
参考答案：
通过LIFECYCLE N方式实现表生命周期管理，即对分区进行排序，超出N的分区将被过滤掉。例如:PARTITION BY VALUE(column_name)表示使用column_name的值来做分区;PARTITION BY VALUE(DATE_FORMAT(column_name, '%Y%m%d'))表示将column_name格式化为类似20190101的日期格式做分区;LIFECYCLE 365 表示每个节点最多保留的分区个数为365，即如果数据保存天数为365天，则第366天写入数据后，系统会自动删除第1天写入的数据。此外，二级分区不是实时清理的，是后台异步任务清理的。
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问题三：云数据仓库ADB中，分区超过生命周期数量限制不自动清理的原因是什么？
云数据仓库ADB中，分区超过生命周期数量限制不自动清理的原因是什么？
参考答案：
在阿里云ADB数据库中，如果分区超过生命周期数量限制而不自动清理，可能是因为以下原因：
生命周期管理是异步执行的，不会立即生效。需要等待异步任务调度或手动执行 build table xxx 并确保任务完成。
生命周期是以Shard为单位进行淘汰，若数据分布不均匀，可能会出现总分区数比设置的生命周期分区数多的情况。
对于表生命周期管理，当您设置LIFECYCLE N时，系统会按照分区排序，超出N个分区的数据将会被自动删除。例如，如果您设置了LIFECYCLE 365，表示每个节点最多保留365个分区，那么当第366天写入新数据时，系统会自动删除第1天的数据。但请注意，二级分区的清理不是实时的，而是通过后台异步任务来进行清理。
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问题四：云数据仓库ADB表的保留的二级分区数比Lifecycle中设置的分区数多是怎么回事？
云数据仓库ADB表的保留的二级分区数比Lifecycle中设置的分区数多是怎么回事？
参考答案：
lifecycle是异步执行的，不会马上生效。手工执行 build table xxx 并等待任务完成，或者等待异步任务自动调度执行。2. lifecycle是以shard 为单位淘汰的，如果数据分布不均匀，可能出现总分区数比lifecycle 数量多的情况。
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问题五：云数据仓库ADB的auto_increment是顺序递增的吗 ？
云数据仓库ADB的auto_increment是顺序递增的吗 ？
参考答案：
是的，在ADB（AnalyticDB for MySQL）中，虽然auto_increment生成的序列不保证连续（因为分布式环境下并发插入可能导致ID跳跃），但可以确认的是，后续插入的数据其auto_increment字段值一定会大于之前已插入数据的该字段值。也就是说，auto_increment在ADB中是顺序递增的，但递增过程中可能跳过一些数值。
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