问题一：PolarDB服务器不在一个区，一定要用公网链接数据库吗？
PolarDB服务器不在一个区，一定要用公网链接数据库吗？
参考回答：
不一定，可以内网的。可以参照下这个文档
https://help.aliyun.com/zh/cen/product-overview/what-is-cen?spm=a2c4g.11186623.0.i6#concept-2090845
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https://developer.aliyun.com/ask/592722
问题二：polardb x 2.0 存储 资源 qps 分布不均匀是什么原因？
polardb x 2.0 存储 资源 qps 分布不均匀是什么原因？
参考回答：
在分布式数据库系统中，如阿里云的PolarDB-X 2.0，存储资源QPS（每秒查询次数）分布不均匀可能由以下几个原因引起：
- 数据分布不均：
- PolarDB-X 采用分片（Sharding）的方式进行水平扩展，如果各分片的数据分布不均匀，会导致部分存储节点承载更多的查询压力，从而造成QPS分布不均。例如，热点数据集中在某几个分片上，会使对应存储节点的QPS远高于其他节点。
- 索引设计不合理：
- 如果表的索引设计不够优化，某些查询可能没有利用到合适的索引，进而导致频繁对某一特定分片进行全表扫描或执行代价较高的查询，增加该分片的QPS。
- 负载均衡策略：
- 在系统层面，如果负载均衡算法未能有效工作，可能会导致请求不能均匀地分散到各个存储节点上，尤其是在写入和读取模式较为复杂时，容易产生局部热点。
- 事务处理：
- 在跨分片事务中，如果事务涉及的数据分片范围较小，那么这些分片的QPS可能会较高。此外，事务隔离级别和并发控制也可能影响QPS分布。
- 扩容缩容操作：
- 在进行存储节点动态扩缩容之后，如果没有及时做好数据迁移和均衡，新加入或减少的节点可能导致QPS分布发生变化。
解决这类问题通常需要综合运用如下策略：
- 数据重分布：定期进行数据迁移以平衡各分片的数据量和访问热度。
- 优化索引：针对查询模式调整索引策略，减少不必要的全表扫描和提高查询效率。
- 负载均衡优化：确保底层负载均衡组件能够智能地识别和适应不同的流量模式。
- SQL优化：审查SQL语句，尤其是慢查询，优化查询语句以降低热点分片的压力。
- 事务管理优化：根据业务特点调整事务大小和并发策略，避免长时间锁定热点数据导致QPS集中。
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https://developer.aliyun.com/ask/592721
问题三：PolarDB 变更配置卡住了，怎么解决？
PolarDB 变更配置卡住了，怎么解决？ 
参考回答：
楼主你好，看了你的报错信息，如果阿里云PolarDB的配置变更卡住了，可以尝试查看阿里云控制台，登录阿里云控制台，检查PolarDB的变更任务状态是否为"执行中"或"等待中"，如果是，可能需要等待一段时间才能完成变更。
还有就是查看阿里云日志，在阿里云控制台的PolarDB实例详情页，查看变更任务的日志信息，确定是否有错误或异常提示。
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https://developer.aliyun.com/ask/592719
问题四：PolarDB可以关闭一级备份吗？
PolarDB可以关闭一级备份吗？
参考回答：
不支持。
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https://developer.aliyun.com/ask/592718
问题五：PolarDB数据库最大支持多少个表？
PolarDB数据库最大支持多少个表？
参考回答：
PolarDB 支持的表的个数和 MySQL 一样多, 建议使用几千个表以内。
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