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2024年07月
如果在阿里云DMS中发现刷新同步字典操作无效,可能的原因有:
结构变更没有通过DMS执行,这种情况下需要手动执行同步字典。
实例的管控模式如果是安全协同模式,系统库可能会被默认屏蔽,影响字典的完整性。
网络延迟或系统临时故障也可能导致操作未立即生效。
解决方法:
确认是否已通过DMS执行了所有结构变更,如果没有,请手动执行同步字典操作。
检查实例的管控模式及系统库屏蔽设置,以确认是否有信息被屏蔽。
重试刷新/同步字典操作,并稍等片刻观察操作结果。
如问题持续存在,建议查看DMS控制台的运维日志或联系技术支持寻求帮助。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
要申请DMS敏感数据保护的额度,您可以按照以下步骤操作:
登录数据管理DMS 5.0。
在左侧数据库实例区域,找到并右键单击目标实例。
单击“编辑实例”。
在基本信息区域勾选“敏感数据保护”,并选择一个分类分级模板。
单击“保存”。
如果您需要购买敏感数据保护服务,可以按照以下路径操作:
在DMS控制台顶部菜单栏右侧,点击“DMS续费/升级”。
单击“前往售卖购买”,进入购买页面完成购买流程。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
在rds控制台操作。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
右键实例-编辑实例,开启安全托管,但也需要账号密码。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
目前跨库spark sql不支持预览。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
任务1执行成功执行2,3。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
当您的数据导出权限审批完成后,您可以按照以下步骤操作来下载导出的数据:
登录数据管理DMS 5.0控制台。
导航至工单详情页面,您可以在那里查看到审批区域的审批进展。
审批通过后,在工单详情页的下载区域,点击“下载导出文件”按钮,即可开始下载数据到本地。
确保在工单执行完成后的24小时内完成下载,因为超过这个时限,下载链接可能会失效,到时候就需要重新提交数据导出工单了。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
审批通过后,您无需单独寻找下载入口,您可在SQL Console页面中直接查询敏感列数据。这意味着权限赋予后,您可以在DMS的SQL执行界面查询到相应数据,而不需要另外下载。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
不会的 但是如果要删的库在dts同步对象里 建议先移除同步对象,否则dts任务会报错 支持的ddl可以参考这个文档里的内容 。请参考链接:https://help.aliyun.com/zh/dts/user-guide/synchronize-data-between-apsaradb-rds-for-mysql-instances?spm=a2c4g.11186623.0.0.76daca01MZ8JQp 。此回答整理来自钉群“DMS数据管理用户交流1群”。
@李伟亮
当使用数仓版(3.0)集群时,可以自助升级内核版本,湖仓版(3.0)集群升级内核版本请提交工单联系技术支持
以下为升级数仓版(3.0)内核版本的操作步骤:
登录云原生数据仓库ADB MySQL控制台,选择集群所在的地域。
在左侧导航栏,点击“集群列表”,然后在数仓版(3.0)页签下,点击目标集群ID。
在集群信息页面的“配置信息”区域,查看并记录当前内核版本。
点击集群内核版本后的“升级版本”。如果此按钮为灰色,表示已经是最新版本,无需升级。
在弹出的升级版本对话框中,配置升级时间和选择目标版本号。建议选择业务低峰期进行升级,并确保应用能自动重连。
确认配置后,点击“确定”开始升级过程。
请注意,升级期间集群可能会有短暂的连接中断和不超过30秒的只读状态。详细信息请参考文档。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
数仓版和湖仓版的主要区别在于:
湖仓版在数仓版高性能在线分析的基础上,增加了低成本的离线处理和机器学习能力。湖仓一体架构能够解决大规模、成本和隔离问题,通过一份全量数据支持离线和在线两种场景,从而避免数据同步引起的数据一致性和时效性问题。
湖仓版提供从数据采集、存储、计算到应用的全面升级,支持将源端数据实时同步至湖(Hudi on OSS)或仓(C-Store),并具备Spark多语言可编程计算引擎的支持以及计算资源与存储资源的按需弹性扩容能力。适用于离线处理、多源聚合分析、预测洞察等业务场景。
此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
ADB MySQL版中的查询会被切分为多个Stage来执行,这一过程依据查询的逻辑执行计划进行分片,并考虑数据处理的逻辑和依赖关系。每个Stage负责执行计划中某一部分的物理操作,比如数据扫描、过滤、聚合等,且可以并行处理以提高效率。Stage由位于不同Executor节点上的相同类型Task组成,确保了处理过程的分布式和并行化。数据从一个Stage传到下一个Stage时,使用诸如Broadcast、Repartition或Gather等数据输出方法,具体选择哪种方法取决于数据处理的需求和优化策略。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
在AnalyticDB for MySQL(ADB MySQL版)中,执行计划的切分是指将查询任务分解成多个Stage来执行的过程。每个Stage代表执行计划中的一部分物理操作,比如数据扫描、过滤或聚合等。这些Stage可以并行运行在不同的Executor节点上,以提高处理效率。每个Stage由多个同类Task组成,这些Task分布于集群的不同节点上,协同工作以处理数据。
执行计划的切分和并行执行流程如下:
Stage 2:通常涉及数据的初始处理,如扫描和过滤,以及可能的局部聚合操作。这个Stage可能由多个Task组成,它们并行工作以加速数据处理。
Stage 1:接收来自Stage 2处理后的数据,执行进一步的聚合或其他中间处理,同样以并行方式执行。
Stage 0:作为最后阶段,汇总前面Stage的结果,通常只有一个Task负责整合最终输出。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
这个问题可能是由于DMS调度执行SQL时的环境变量、权限设置或者字符编码等方面与手动执行环境不一致导致的。DMS调度可能对SQL的执行环境有一定的限制或预设配置,而直接手动执行则直接使用当前数据库会话的配置。解决此类问题可以尝试以下几个方向:
检查权限:确保DMS调度任务使用的账户拥有足够的权限执行该SQL语句。
环境变量和会话设置:确认DMS调度执行时的数据库会话设置(如时区、字符集)是否与手动执行时相同。
字符编码问题:如果SQL涉及到字符串比较,检查是否存在字符编码不一致导致的问题。
SQL语句的兼容性:尽管可能性较小,但某些特定于客户端的SQL语法可能在DMS调度中不被支持。
查看DMS日志:DMS通常会记录执行任务时的具体错误信息,这些信息对于定位问题至关重要。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
要使阿里云AnalyticDB(ADB)MySQL访问其他云服务商(如AWS)的PostgreSQL数据库,您需要确保两个数据库之间能够建立网络连接。这通常涉及以下步骤:
公网访问配置:首先,您可能需要为ADB MySQL集群申请一个公网地址,以便从外部网络访问。参考申请公网地址的操作指南。
安全组与网络规则:在AWS侧,确保PostgreSQL数据库的安全组设置允许来自ADB MySQL所在IP或CIDR块的入站连接。同时,在ADB MySQL所在的VPC中,也需要相应的出站规则允许连接到AWS的PostgreSQL数据库端口。
SSL加密连接:为了数据传输的安全性,建议使用SSL加密连接来访问AWS的PostgreSQL数据库。确保您的ADB MySQL实例支持SSL连接,并且在连接字符串中包含SSL相关参数。
数据库驱动与兼容性:虽然ADB MySQL主要兼容MySQL协议,但理论上通过适当配置和接口,可以尝试连接到PostgreSQL数据库。不过,直接使用ADB MySQL访问PostgreSQL可能会有兼容性问题,因为它们遵循不同的SQL方言和协议。
应用层适配:在应用层面,您可能需要编写适配代码或使用中间件来转换SQL语句,以适应PostgreSQL的语法和功能。
需要注意的是,上述步骤更多地基于通用数据库间访问的逻辑,具体实施细节和可行性可能受云服务商特定限制的影响。对于跨云访问,直接桥接两个不同云服务商的数据库服务不是常规做法,且可能引入额外的延迟和复杂性。更常见的做法是通过数据迁移或同步工具(如Data Transmission Service, DTS)定期同步数据到阿里云,然后在ADB内进行分析。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
在阿里云AnalyticDB MySQL中,若要将数组拼接成字符串,可以使用数组相关的函数结合字符串函数来实现。但直接提供数组到字符串拼接的功能没有明确列出,通常需要自定义SQL逻辑,比如使用循环和字符串连接函数CONCAT或GROUP_CONCAT等方法。具体实现可能依据实际数据和需求有所不同。
上述提及的知识点主要涉及字符串分割(SPLIT)、右填充(RPAD)、左填充(LPAD)、分割后取特定部分(SPLIT_PART)以及子串提取(SUBSTR或SUBSTRING),并未直接包含数组到字符串的拼接操作。因此,对于特定的数组拼接需求,您可能需要结合这些函数灵活运用,或者探索其他函数如GROUP_CONCAT()(在某些场景下用于模拟数组转字符串)来达成目的。
直接基于现有文档,没有现成SQL语句展示如何直接将数组转换为字符串拼接的形式,这可能需要根据实际情况编写特定的查询逻辑。如果您有具体场景或数据结构,请提供更多详情以便给出更具体的建议。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
要将试用版数据库中的数据转移到正式版的ADB MySQL数据库,可以采用以下方法:
使用LOAD DATA LOCAL INFILE命令:
直接在ADB MySQL中使用SQL命令加载本地文件数据。确保数据文件格式与数据库表结构匹配,然后通过如下命令导入数据:
LOAD DATA LOCAL INFILE 'your_data_file.dat'
INTO TABLE your_table_name
FIELDS TERMINATED BY '|'
LINES TERMINATED BY '\n';
具体命令和参数请根据实际数据文件和表结构调整,并参照这里的详细说明。
通过OSS外表导入:
将测试数据上传到阿里云对象存储服务(OSS)。
在ADB MySQL中创建一个外表指向该OSS路径,然后执行查询以导入数据。具体操作可参考此文档。
完成数据导入后,可以通过执行SQL查询语句来验证数据是否成功导入,例如:
SELECT * FROM your_table_name LIMIT 100;
确保在操作前已经正确配置了数据库连接,并对目标表有写入权限。具体步骤和注意事项请参考上述链接中的详细指南。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
是的,当使用 REPLACE INTO 语句并指定列名时,如果根据主键判断待写入的数据已经存在于表中,那么该行现有数据将被删除,然后用新的数据行进行替换(覆盖)。如果没有指定列名,所有列都将按照提供的值进行更新或插入。这里指定列名意味着你精确指定了哪些列的值需要被替换。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
是的,REPLACE INTO 支持字段级别覆盖。当使用 REPLACE INTO 时,你可以指定需要覆盖的字段列表,语法为 REPLACE INTO table_name (column_name,...) VALUES (...)。如果待写入的数据在表中已存在(根据主键判断),那么对应的行将被删除,然后新的数据会被插入。如果不存在,则直接执行插入操作。这实际上就是一种“更新或插入”的行为,确保了记录的唯一性,并允许对已有记录的部分字段进行替换。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。
是的,AnalyticDB for MySQL 支持按字符型字段进行范围分区。在创建表时,可以使用PARTITION BY RANGE子句配合字符类型字段来实现按范围分区。不过,需要注意的是,分区列的选择应基于业务数据需求及数据分布情况,确保分区策略能有效提升查询性能并便于数据管理。此回答整理来自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。