问题一：云数据仓库ADB，怎么调整事务超时配置？
云数据仓库ADB，怎么调整事务超时配置？
参考答案：
在阿里云ADB数据库中调整事务超时配置，可以通过集群级别、查询级别或单个作业级别进行设置。对于查询超时，可以使用SET ADB_CONFIG QUERY_TIMEOUT=<毫秒数>设置集群所有查询的超时时间；或者在单次查询语句前添加hint /+ QUERY_TIMEOUT=<毫秒数> /来为单个查询设置超时时间。此外，针对INSERT、UPDATE和DELETE操作，可通过SET ADB_CONFIG INSERT_SELECT_TIMEOUT=<毫秒数>设置超时时间。
具体：
调整集群级别的事务或查询超时时间，例如设置查询超时时间为1000毫秒，执行如下命令：
SET ADB_CONFIG QUERY_TIMEOUT=1000;
对于单个查询设置超时时间，可以在查询语句前添加Hint：
/*+ QUERY_TIMEOUT=1000 / SELECT count() FROM t;
针对INSERT、UPDATE、DELETE操作的超时时间，可使用以下命令设置：
SET ADB_CONFIG INSERT_SELECT_TIMEOUT=3600000;
若是针对ADB for MySQL的查询超时设置，其方法与上述集群级和查询级超时设置相同。同时，若出现超过默认超时时间的情况，可以按照以上方式调整超时参数以避免查询被终止。
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问题二：云数据仓库ADB，检测是否存在运行中的Spark SQLEngine？
云数据仓库ADB，ExistRunningSQLEngine - 检测是否存在运行中的Spark SQLEngine？
参考答案：
在阿里云AnalyticDB（ADB）中，通常不会直接运行Spark SQL Engine，因为AnalyticDB是一种高度优化的云数据仓库服务，它自身内置了强大的SQL处理引擎，用于处理大规模的数据查询和分析任务，而不是依赖Spark SQL Engine。
如果你想在ADB环境中检查是否存在正在运行的SQL查询或任务，可以借助ADB提供的管理控制台或API接口来查看当前运行的查询列表或查询状态。例如，可以查看查询历史、查询性能指标，或者通过查询审计日志来判断是否有正在进行的SQL作业。
对于Spark SQL Engine的监控，如果你在ADB之外的集群（例如EMR或MaxCompute等服务）中使用了Spark SQL，可以通过对应的集群监控工具或命令行接口来检查Spark SQL Engine的运行状态。例如，在Spark集群中，可以查看Spark UI或者通过YARN ResourceManager来查看应用程序（包括Spark SQL Jobs）的运行状态。
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问题三：云数据仓库AnalyticDB MySQL varchar限制长度无效的原因是什么？
云数据仓库AnalyticDB MySQL varchar限制长度无效的原因是什么？
参考答案：
目前AnalyticDB MySQL实例的varchar字段是变长字符串类型，使用时无需指定存储长度，存储字节数最大为16MB。
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问题四：云数据仓库ADB聚合查询，对字段的数量有没有限制？
云数据仓库ADB聚合查询，对字段的数量有没有限制？
参考答案：
阿里云ADB数据库对于聚合查询中字段的数量没有明确的限制，但分组聚合查询在处理大量分组时可能会消耗较多计算资源。通过Hint可以优化分组聚合查询以减少不必要的计算开销，特别是在分组数多且局部聚合效果不明显时。
具体：
在阿里云ADB MySQL版中，聚合查询默认采用两步进行分组聚合以平衡内存和网络资源。当分组字段的唯一值非常多时，局部聚合可能无法有效减少网络传输数据量，反而增加计算消耗。针对这种情况，可以通过添加Hint（/aggregation_path_type=single_agg/）来优化查询，跳过局部聚合直接进行最终聚合，从而减少计算开销。
关于字段数量限制的具体信息，在提供的参考文档中并未明确说明，但在实际应用中，聚合查询的性能与分组字段的数量、数据分布情况以及系统资源等因素都有密切关系，因此在设计复杂分组聚合查询时，应结合业务需求和集群性能进行合理规划和优化。
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问题五：云数据仓库ADB实例查询变慢应该怎么定位和分析？
云数据仓库ADB实例查询变慢应该怎么定位和分析？
参考答案：
ADB具备性能诊断和调优功能，包括数据建模、慢查询诊断、SQL模板分析等，请参考诊断与优化。
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