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日志空间充足

如果日志空间充足，可以通过控制台收缩，下面主要介绍通过控制台收缩日志的具体步骤：

1、登录RDS管理控制台。

2、在页面左上角，选择实例所在地域。

3、单击目标实例ID，在左侧导航栏单击备份恢复。

4、在右上角单击收缩事务日志，然后单击确认即可。

注意：清理后需要等待事务结束，一般需要20分钟左右。另外每次备份时SQL Server也会收缩事务日志。

日志空间不足

如果您的数据库服务器提示“事务日志已满”，无法通过控制台收缩事务日志，需要您手动执行SQL语句进行处理。收缩事务日志需要占用部分日志空间，所以当日志处于已满状态时只能按命令截断收缩。在数据库服务器上执行如执行以下SQL语句（以下几条可以一起执行），数据库名称需要进行替换，具体SQL处理步骤如下：

注意：如果日志已满只能截断日志链收缩，所以会影响备份恢复到这个时间点，但不影响业务，处理前请先备份数据库，如果没有权限，请提交工单。

1、执行以下SQL语句，将数据库设为简单模式，日志文件会自动断开。

alter database [$DB_Name] set recovery simple

说明：[$DB_Name]为数据库名称。

2、执行以下SQL语句，查看日志文件状况。

use [$DB_Name]
dbcc shrinkfile('[$DB_Name]_log')

3、执行以下SQL语句，恢复数据库模式。

alter database [$DB_Name] set recovery full

logagent每分钟从mysql.slow_log中获取慢日志，然后使用truncate命令清理该表。

登录到本机执行如下命令，绕过限制。

cat [$Table_Name].csv | ~/workspace/pg94/bin/psql -h [$Host] -p [$Port] -U [$User] -c "copy [$Table_Name] from stdin"

说明：

• [$Table_Name]指数据库的表名。

• [$Host]值要登录的RDS实例主机名或者IP地址。

• [$Port]指端口号

• [$User]指登录用户名

1、测试RDS实例是否异常。可以使用MySQL客户端连接到RDS，查询对应的表，如果可以正常查询，说明RDS没有问题。

2、使用Wireshark软件抓包，抓取本机发出的实际请求。

a.在Wireshark界面中，依次选择 捕获 > 选项，在输入页签选择连接RDS的内网网卡，在输出页签填写输出的文件名，然后单击 开始。

b.然后复现问题，问题复现后，停止抓包即可。

3、打开生成的抓包文件，在显示过滤器里输入mysql，过滤出MySQL协议，找到报错的包。

4、在报错的条目上单击 右键，依次选择 追踪流 > TCP流。

5、检查发送的SQL，确认是数据库名拼接错误，修正数据库名后问题解决。

此处以tstudent表和tscore表为例说明如何解决此问题。

1、执行如下SQL语句，查看tstudent表结构，判断要关联的字段在要关联的表中是不是主键。

show create table tstudent;

系统显示类似如下，确认tstudent表没有主键。

2、执行如下SQL语句，确认tscore表结构正常。

show create table tscore;

系统显示类似如下。

3、执行如下SQL语句，为tstudent表添加主键。

alter table tstudent add primary key(sno);

4、执行如下SQL语句，创建外键约束即可成功。

alter table tscore add constraint fk_tscore_sno foreign key(sno) references tstudent(sno);

1、执行如下命令，断开mctest数据库所有的连接。

select pg_terminate_backend(pid) from (select pid from pg_stat_activity where datname = '[$Database_Name]' ) a;

注：[$Database_Name]为数据库名称。

2、删除数据库即可。

需要对大写表名使用双引号，执行SQL语句类似如下。

alter table blacklist rename "BLACKLIST";

说明：后续查询时也需要使用大写表名。

1、使用客户端连接数据库后执行如下命令，如果提示以下错误，请通过控制台重启数据库实例以升级到最新的9.4版本。

create extension jsonbx;

系统显示类似如下。

postgres=>
create extension jsonbx;

ERROR: invalid extension name: "jsonbxx" DETAIL: Extension is not supported.

2、执行如下命令，确认RDS PostgreSQL实例如何支持jsonb_set和jsonb函数。

jsonb_pretty (in 9.5) jsonb_concat (in 9.5) jsonb_delete(jsonb, text) (in 9.5) jsonb_delete_idx(jsonb, int) (in 9.5) jsonb_delete_path(jsonb, text[]) (in 9.5) jsonb_set(jsonb, text[], jsonb) (in 9.5) concatenation
operator (||) (in 9.5)
delete key
operator (jsonb - text) (in 9.5)
delete key by index
operator (jsonb - int) (in 9.5)
delete key by path
operator (jsonb - text[]) (in 9.5)

启用中文分词

可以参考如下SQL语句，启用中文分词。

注：

• 分词插件zhparser无法安装到pg_catalog schema。

• 必须有目标schema的写入权限。

• 需要使用超级权限执行alter role all set zhparser.multi_short=on;，且RDS PostgreSQL版不支持超级用户修改，可提交工单进行修改。若不提交工单，则执行set zhparser.multi_short=on;，即在会话层进行修改。

CREATE EXTENSION zhparser;
CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION testzhcfg (PARSER = zhparser);
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION testzhcfg ADD MAPPING FOR n,v,a,i,e,l WITH simple;
alter role all set zhparser.multi_short=on;
SELECT * FROM ts_parse('zhparser', 'hello world! 2010年保障房建设在全国范围内获全面启动，从中央到地方纷纷加大 了 保 障 房 的 建 设 和 投 入 力 度 。2011年，保障房进入了更大规模的建设阶段。住房城乡建设部党组书记、部长姜伟新去年底在全国住房城乡建设工作会议上表示，要继续推进保障性安居工程建设。');
SELECT to_tsvector('testzhcfg','“今年保障房新开工数量虽然有所下调，但实际的年度在建规模以及竣工规模会超以往年份，相对应的对资金的需求也会创历史纪录。”陈国强说。在他看来，与2011年相比，2012年的保障房建设在资金配套上的压力将更为严峻。');
SELECT to_tsquery('testzhcfg', '保障房资金压力');

利用分词进行全文索引的方法如下。其中第一个SQL语句为T1表的name字段创建全文索引。第二个SQL语句使用全文索引。

create index idx_t1 on t1 using gin (to_tsvector('zhcfg',upper(name) ));
select * from t1 where to_tsvector('zhcfg',upper(t1.name)) @@ to_tsquery('zhcfg','(防火)');

自定义中文分词词典

自定义中文分词词典的示例如下。其中第二个SQL语句为往自定义分词词典中插入新的分词。第三个SQL语句为使新的分词生效。第四个SQL语句为重新查询，获取新的分词结果。

SELECT to_tsquery('testzhcfg', '保障房资金压力');
insert into pg_ts_custom_word values ('保障房资');
select zhprs_sync_dict_xdb();
SELECT to_tsquery('testzhcfg', '保障房资金压力');

提示：内核小版本20160801及之后的版本才支持自定义中文分词词典，您可以通过show rds_release_date ;SQL语句进行查询内核版本。使用自定义分词的注意事项如下。

• 最多支持一百万条自定义分词，超出部分不做处理，用户必须保证分词数量在这个范围之内。自定义分词与缺省的分词词典将共同产生作用。

• 每个词的最大长度为128字节，超出部分将会截取。

• 通过增删改分词之后必须执行select zhprs_sync_dict_xdb();SQL语句，并且重新建立连接才会生效。

postgres_fdw插件实现跨库查询

使用postgres_fdw插件实现跨库查询步骤如下。

安装postgres_fdw插件

1、登录RDS PostgreSQL实例，执行如下SQL语句，安装postgres_fdw插件。

create extension postgres_fdw;

2、执行如下SQL语句，查询RDS PostgreSQL实例的所有拓展插件，确认成功安装postgres_fdw插件。

select * from pg_available_extensions;

创建远程Server服务器

1、执行如下SQL语句，创建远程Server服务器。

create server [$Server_Name] FOREIGN data wrapper postgres_fdw OPTIONS(host '[$Host_Name]', port '[$Port]', dbname '[$DB]');

注：

[$Server_Name]为远程Server服务器名称。

[$Host_Name]为另一个实例的内网域名。

[$Port]为另一个实例的内网监听端口。

[$DB]为另一个实例需要远程的库名。

2、执行如下SQL语句，确认创建成功。

SELECT * from pg_foreign_server;

**创建用户匹配信息 **

执行如下SQL语句，给远程Server服务器创建一个用户。

create user mapping for [$Local_User] server [$Server_Name] options(user '[$User]',password '[Password]');

注：

[$Local_User]为当前登录的用户名。

[$User]为远程实例的用户名。

[Password]为远程实例的密码。

创建外部表

参考如下SQL语句，创建外部表，该表要与远程实例中的表名和表结构要相同，其中外部表的字段可以少于远程表，但是字段名要完全一致。

CREATE FOREIGN TABLE [$Table_Name](id int,remark text) server [$Server_Name] options (table_name '[$Table_Name]');

注：[$Table_Name]为需要进行跨库查询的表名。

跨库查询

执行如下SQL语句，进行跨库查询。

select * from [$Table_Name];

dblink插件实现跨库查询

提示：当在ECS实例上自建Postgres数据库时，dblink插件不支持不同实例间的跨库查询。

1、登录RDS PostgreSQL实例，执行如下SQL语句，创建dblink插件。

create extension dblink;

2、执行如下SQL语句，创建到远程库的连接。

select dblink_connect('[$Server_Name]','host=[$Host_Name] port=[$Port] dbname=[$DB] user=[$User] password=[$Password]');

注：如果使用DBlink访问相同实例的不同库，则不需要添加host和port选项。

3、参考如下SQL语句，进行跨库查询。

select *
from dblink
  ('[$Server_Name]','select *
   from [$Table_Name]') as [$Table_Name]([$Type]);

注：[$Type]为表的字段值和类型格式，如下所示。

id int, name varchar(20)

手动执行作业

1、使用客户端连接实例。

2、单击 SQL Server 代理 > 作业，在已创建的作业上单击鼠标右键。

3、单击 作业开始步骤。

4、执行作业后会显示成功或失败。

查看作业执行记录

1、使用客户端连接实例。

2、单击 SQL Server 代理 > 作业，在已创建的作业上单击鼠标右键。

3、单击 查看历史记录。

4、在日志文件查看器中选择相应的作业，即可查看相应作业的执行记录。

在使用RDS SQL Server时，如果您需要添加作业计划，可以通过客户端连接实例添加作业计划 ，详情请参考以下步骤。

1、使用客户端连接实例。

2、单击 SQL Server 代理 > 作业 ，右键选择 新建作业。

3、在新建作业页面，选择 常规，填写作业名称，单击 确定。

4、选择 步骤 > 新建，在新建作业步骤页面，设置作业相关信息，然后单击 确定。

5、选择 计划 > 新建，在新建作业计划页面，设置作业计划相关信息，然后单击 确定。

6、其中 通知 和 目标 两个选项，如果没有特殊要求，按照默认设置即可。

7、单击 确定。

您可以通过sys.dm_tran_locks系统视图查看锁的信息，具体有下列两种情况：

• 数据库的锁信息

您可以执行以下SQL语句，查询哪些数据库有锁。

select str(request_session_id, 4, 0) as spid,
       convert(varchar(20), db_name(resource_database_id)) as DB_Name,
       case
           when resource_database_id = db_id()
                and resource_type = 'OBJECT' then convert(char(20), object_name(resource_Associated_Entity_id))
           else convert(char(20), resource_Associated_Entity_id)
       end as object,
       convert(varchar(12), resource_type) as resrc_type,
       convert(varchar(12), request_type) as req_type,
       convert(char(3), request_mode) as mode,
       convert(varchar(8), request_status) as status
from sys.dm_tran_locks
order by request_session_id desc;

系统显示类似如下。

说明：MODE列是锁的模式，介绍如下：

共享（S）用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），例如SELECT语句。

更新（U）用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。

排它（X）用于数据修改操作，例如INSERT、UPDATE或DELETE，确保不会同时同一资源进行多重更新。

意向锁用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为：意向共享（IS）、意向排它（IX）以及与意向排它共享（SIX）。

架构锁在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为：架构修改（Sch-M）和架构稳定性（Sch-S）。

大容量更新（BU）向表中大容量复制数据并指定了TABLOCK提示时使用。

• 数据表的锁信息

您可以执行以下SQL语句，查询哪些数据表有锁。

select request_session_id sessionid,
       resource_type type,
                     convert(varchar(20), db_name(resource_database_id)) as db_name,
                     OBJECT_NAME(resource_associated_entity_id, resource_database_id) objectname,
                     request_mode rmode,
                     request_status rstatus
from sys.dm_tran_locks
where resource_type in ('OBJECT')

系统显示类似如下。

说明： sessionid为锁表的进程。 objectname为被锁的表名。

1、使用客户端连接实例，详情请参见连接实例。

2、监控相关视图。

a.执行如下SQL语句，循环监控sys.sysprocesses。

while 1=1
begin
select * from sys.sysprocesses where blocked<>0
waitfor delay '[$Time]'
end

注：[$Time]循环间隔时间可以自定义，例如00:00:01。

系统显示类似如下。

提示：监控结果中blocked列的值为阻塞该会话的阻塞源会话ID，waitresource为被阻塞的会话等待的资源。从上述结果可以看到，spid 53和spid 56相互阻塞，形成了死锁。

b.执行如下SQL语句，循环监控sys.dm_tran_locks和sys.dm_os_waiting_tasks等视图。

while 1=1
    Begin
    SELECT
    db.name DBName,
    tl.request_session_id,
    wt.blocking_session_id,
    OBJECT_NAME(p.OBJECT_ID) BlockedObjectName,
    tl.resource_type,
    h1.TEXT AS RequestingText,
    h2.TEXT AS BlockingText,
    tl.request_mode
    FROM sys.dm_tran_locks AS tl
    INNER JOIN sys.databases db ON db.database_id = tl.resource_database_id
    INNER JOIN sys.dm_os_waiting_tasks AS wt ON tl.lock_owner_address = wt.resource_address
    INNER JOIN sys.partitions AS p ON p.hobt_id = tl.resource_associated_entity_id
    INNER JOIN sys.dm_exec_connections ec1 ON ec1.session_id = tl.request_session_id
    INNER JOIN sys.dm_exec_connections ec2 ON ec2.session_id = wt.blocking_session_id
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(ec1.most_recent_sql_handle) AS h1
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(ec2.most_recent_sql_handle) AS h2
    waitfor delay '[$Time]'
    End

系统显示类似如下。

注：

DBName：request_session_id操作的数据库。

request_session_id：当前请求的会话 ID，即被阻塞的会话。

blocking_session_id：阻塞源会话ID。

BlockedObjectName：被阻塞的会话操作的对象。

resource_type：等待的资源类型。

RequestingText：当前会话执行的语句，即被阻塞的语句。

BlockingText：阻塞源会话执行的语句。

request_mode：当前会话请求的锁模式。

c.如果您使用的是RDS SQL Server 2012，您还可以使用SQL Server Profiler来监控和抓取死锁图谱，如下所示。

抓取的死锁图谱如下所示。

3、按照实际情况进行调优。

关闭阻塞源会话，可以帮助快速解除阻塞。

查看是否有长时间未提交的事务，及时提交事务。

使用with(nolock)进行查询。

注：如果有S锁参与死锁，并且应用允许脏读，可以使用with(nolock)，让查询语句避免申请锁，从而避免死锁，如下SQL语句所示。select * from table with(nolock)

检查应用程序逻辑，按顺序访问某个资源。

group_concat返回结果的长度

group_concat函数返回结果的长度受参数group_concat_max_len控制，默认值为1024，即默认返回1024字节长度的结果。具体参数值请参考如下：

可以设置参数group_concat_max_len在全局生效或会话级别生效，以下是全局生效和会话级别生效的详细内容：

• 全局生效：在控制台的参数设置页面修改。

• 会话级别生效命令依次如下。其中第一个SQL语句是设置当前会话group_concat_max_len为90字节。第二个SQL语句是查看当前会话的group_concat_max_len值。第三个SQL语句是group_conca返回结果。第四个SQL语句是group_concat返回结果的长度。

set group_concat_max_len=90;
show variables like 'group_concat_max_len'; 
select group_concat(distinct concat_ws(' ', t1.col0, t1.col2, t1.col3, t1.col4) separator "---")
from grp_con_test t1,
     grp_con_test t2 \G
select length(group_concat(distinct concat_ws(' ', t1.col0, t1.col2, t1.col3, t1.col4) separator "---"))
from grp_con_test t1,
     grp_con_test t2 \G

系统显示类似如下。

group_concat（distinct）去除重复数据失效的处理

以下内容为重复数据失效的原因和解决方法。

失效原因

当设置group_concat_max_len为较大值时，使用group_concat(distinct)相关命令去除结果中的重复数据，会出现失效的情况，如下所示。

select group_concat(distinct concat_ws(' ', t1.col0, t1.col2, t1.col3, t1.col4) separator "---")
from grp_con_test t1,
   grp_con_test t2 \G

系统显示类似如下，结果中出现了多个重复值，出现该问题的原因为，当group_concat返回结果集比较大，会出现内存临时表无法承载全部结果集数据，进而会使用磁盘临时表。而group_concat在使用磁盘临时表时会触发Bug，导致无法去除重复数据。

解决方法

调整tmp_table_size参数设置，增大内存临时表的最大尺寸，依次执行以下SQL语句。其中第一个SQL语句是设置当前会话tmp_table_size为1MB。第二个SQL语句是查看当前会话tmp_table_size的设置。

set tmp_table_size=1*1024*1024
show variables like 'tmp_table_size'
select group_concat(distinct concat_ws(' ', t1.col0, t1.col2, t1.col3, t1.col4) separator "---")
from grp_con_test t1,
     grp_con_test t2 \G

说明：也可以在RDS控制台的参数设置页面，修改tmp_table_size参数。

group_concat和concat结合使用返回异常

以下内容为group_concat和concat结合使用，返回异常的原因和解决方法。

异常原因

group_concat和concat结合使用某些情况下会出现返回BLOB字段类型的情况，如下所示。

select concat('{', group_concat(concat('\"payMoney', t.signature, '\":', ifnull(t.money, 0))), '}') payType
from my_money t
where cash_id='989898989898998898'
group by cash_id;

系统显示类似如下，这是由于concat按字节返回结果，如果concat的输入有多种类型，其结果是不可预期的。

解决方法

通过cast函数进行约束，concat返回结果为字符串类型，将上一节的例子修改为如下内容。

select concat('{', cast(group_concat(concat('\"payMoney', t.signature, '\":', IFNULL(t.money, 0))) as char), '}') payType
from my_money y t
where cash_id='989898989898998898'
group by cash_id;

系统显示类似如下。

MySQL包含的索引方式主要包括Btree、Hash、FullText和Rtree，经常使用的主要是Btree和Hash两种。通过DMS登录RDS实例后，执行DDL语句可以在InnoDB引擎表上创建Hash方式的索引，SQL语句如下。

drop table if exists auth_order;
create table auth_order (
    id smallint not null comment '主键',
	member_id varchar(30) not null comment '会员id',
	name varchar(100) not null comment '名称',
	primary key (id),
	key auth_mem_name (member_id) using hash
) engine=innodb default charset=utf8 comment='会员信息';

系统显示类似如下。

可以看到该表中的索引是Hash方式，但是在DMS中查看表结构的时候发现该索引的方式是BTREE。

由于MySQL的InnoDB引擎不支持Hash索引，而MySQL服务层是有Hash索引选项的，因此建表语句可以使用子句using hash，而实际创建的索引类型仍然是Btree方式的索引。

show global variables like '%char%';                                  #查看RDS实例字符集相关参数设置
show global variables like 'coll%';                                   #查看当前会话字符序相关参数设置
show character set;                                                  #查看实例支持的字符集
show collation;                                                      #查看实例支持的字符序
show create table [$Table_Name];                                     #查看表字符集设置
show create database [$Database_Name];                               #查看数据库字符集设置
show procedure status;                                               #显示数据库中所有存储过程的基本信息
show create procedure [$Procedure_Name];                             #显示某一个存储过程的详细信息
alter database db_name default charset utf8;                         #修改数据库的字符集
create database db_name character set utf8;                          #创建数据库时指定字符集
alter table tab_name default charset utf8 collate utf8_general_ci;   #修改表字符集和字符序

说明：

[$Table_Name]为需要表名。

[$Database_Name]为库名。

[$Procedure_Name]为存储过程的名称，一般会配合show procedure status;使用。

示例如下图所示。

1、登录RDS实例，请参见连接MySQL实例。

2、在目标库中执行以下SQL语句，查看相应数据库的字符集。

show variables like '%character%';

系统显示类似如下。

说明：

以上参数必须保证除了character_set_filesystem以外的值相同，才不会出现乱码的情况。

character_set_client、character_set_connection以及character_set_results是客户端的设置。

character_set_system、character_set_server以及character_set_database是服务器端的设置。

服务器端的参数优先级是character_set_database > character_set_server > character_set_system。

character_set_system参数在控制台上暂时不提供更改，但是由于其优先级最低，因此影响不大。修改了客户端字符集、character_set_database、character_set_server之后基本上可以保证不会出现乱码，在代码中设置客户端字符编码时建议通过set names [$Character_Set]来修改客户端的设置。[$Character_Set]为需要设置的字符集。

字符序是以对应的字符集名称开头、以_ci（不区分大小写）、_cs（区分大小写）、_bin（按编码值比较，区分大小写）等结尾。字符序的作用就是每种不同的字符集在比较时采用的不同的方法，例如：当会话的collation_connction设置为utf8_general_ci字符序时，字符a和字符A是等价的，而当其设置为utf8_bin时，字符a和字符A是不等价的。具体信息请参见下图示例。

显式lock table

执行如下命令，导致DML会话等待表级锁。

lock tables tab_name read;

被阻塞的相关内容如下。

隐式lock table

使用mysqldump的默认参数进行数据导出时，会默认的开启 --lock-tables 选项，进而导致导出表上的DML操作等待表级锁。

说明：对于使用mysqldump导出数据，建议在业务低峰期进行，并且设置 --single-transaction 选项进行Innodb引擎表导出，避免出现表级锁等待的情况。

RDS MySQL 5.6中支持的字符个数存在Bug，RDS MySQL 5.7中官方进行了修复，限制为32个。

like语句

对于数据量比较小，查询条件无法分词的情况下，可以考虑使用like来进行查询，如下图所示。但是由于like这样的条件无法使用字段上的索引，因此通常执行时间较长，会耗费比较多的资源。建议结合查询其他条件来使用，这样可以尽量使用其他字段的索引来加速查询。

全文检索

全文检索本身是按词进行匹配，因此返回的结果会和like的方式有所区别，如下图所示。

MyISAM引擎表和InnoDB引擎表（RDS MySQL 5.6版本）都支持中文全文检索。

MyISAM引擎表

MyISAM引擎表需要将ft_min_word_len设置为小于等于需要检索的最小分词长度，设置完毕后建议重新创建表上已有的全文索引。对于中文检索，建议将ft_min_word_len设置为1，否则可能出现查不到数据的情况，如下图所示。

重建全文索引示例

表结构如下所示。

CREATE TABLE `my_ft_test_02` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` text,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT KEY `idx_ft_name` (`name`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8;

重建全文索引步骤。

1、执行如下SQL语句，删除已有的全文索引。

alter table my_ft_test_02 drop key idx_ft_name;

2、执行如下SQL语句，重新添加全文索引。

alter table my_ft_test_02 add fulltext key idx_ft_name (name);

InnoDB引擎表

InnoDB引擎表需要将innodb_ft_min_token_size设置为小于等于需要检索的最小分词长度，设置完毕后建议重新创建表上已有的全文索引，对于中文检索，建议将ft_min_word_len设置为1，否则可能出现查不到数据的情况，如下图所示。

重建全文索引示例

表结构如下所示。

CREATE TABLE `my_ft_test_01` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` text,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FULLTEXT KEY `idx_ft_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8;

重建全文索引步骤。

1、执行如下SQL语句，删除已有的全文索引。

alter table my_ft_test_01 drop key idx_ft_name;

2、执行如下SQL语句，重新添加全文索引。

alter table my_ft_test_01 add fulltext key idx_ft_name (name);

参考如下SQL语句，可以查看相关参数。

1、查看MyISAM引擎表全文检索相关参数，SQL语句如下所示。

show global variables like 'ft_%';

2、查看InnoDB引擎表全文检索相关参数，SQL语句如下所示。

show global variables like 'innodb_ft%';

需要在RDS控制台参数设置页面中设置下列参数。

RDS MySQL 5.5版本仅MyISAM引擎表支持全文索引，RDS MySQL 5.6版本MyISAM和InnoDB引擎都支持全文索引。

具体说明如下。

• 当RDS实例单独使用时（即未使用只读实例），执行如下SQL语句。

show slave hosts;

系统显示类似如下，显示的slave端是RDS实例的备实例，以确保RDS实例的高可用。

• 当RDS实例创建过只读实例，执行如下SQL语句。

show slave hosts;

系统显示类似如下，显示三个slave端。它们分别是：主实例的备实例、只读实例、只读实例的备实例，其中两个备实例用于保证RDS主实例与RDS只读实例的高可用。

1、执行如下SQL语句，查看是否有主键。

select table_schema,
       table_name
from information_schema.tables
where (table_schema,
       table_name) not in
    (select distinct table_schema,
                     table_name
     from information_schema.columns
     where COLUMN_KEY='PRI' )
  and table_schema not in ('sys',
                           'mysql',
                           'information_schema',
                           'performance_schema');

系统显示类似如下。

2、执行如下SQL语句，查看参数implicit_primary_key的值是否为ON。

show global variables like 'implicit_primary_key';

系统显示类似如下。

说明：如果查询没有该参数或值为OFF，请您提交工单进行修改。

3、执行如下SQL语句，修改无主键表。

alter table [$Table_Name] engine=innodb;

说明：

• [$Table_Name]为表名。

• 执行过程中会禁止数据写入表，但是仍然可以读取。

• 当implicit_primary_key为ON时，修改表的引擎会自动添加隐式主键。

4、执行如下SQL语句，为无主键表添加主键。

ALTER TABLE [$Table_Name] ADD PRIMARY KEY ([$Type_Name]);

注：[$Type_Name]为需要添加的主键名。

什么是统计信息

云数据库 RDS MySQL 版查询优化器依据表的统计信息计算不同执行计划的代价，因此表中统计信息的准确对查询优化器选取正确的执行计划至关重要。

什么情况下需要收集统计信息

当表上有大量的数据修改时，例如从数据源加载大量数据（ETL）或者大量历史数据归档，建议手动收集表上的统计信息，以保证查询优化器可以选取最优的执行计划。

如何收集统计信息

您可以连接MySQL实例后执行如下SQL语句。

analyze table [$Table_Name];

系统显示类似如下，执行命令期间将对全表加只读锁，建议在业务低峰期执行。

您可以根据实际情况，选择如下的解决方法。

• 将create temporary table语句更改为create table，使用普通表替代临时表。

• 修改代码，将临时表的创建和删除操作放在事务外，并且保证会话的参数为autocommit=1。

1、删除DEFINER语句。

a.检查SQL文件，删除类似以下SQL语句。

DEFINER=root@%``

b.在Linux系统中，可以尝试使用以下命令删除。

sed -ie 's/DEFINER[ ]*=[ ]*[^ ]*/ / ' your.sql

2、删除GTID_PURGED语句。

说明：也可以导出的时候在mysqldump命令后添加参数“--set-gtid-purged=off“来取消输出GTID_PURGED子句。

a.检查SQL文件，删除类似以下SQL语句。

SET @@GLOBAL.GTID_PURGED='d0502171-3e23-11e4-9d65-d89d672af420:1-373, d5deee4e-3e23-11e4-9d65-d89d672a9530:1-616234';

b.在Linux系统中，可以尝试使用类似以下命令删除。

awk '{ if (index($0,"GTID_PURGED")) { getline; while (length($0) > 0) { getline; } } else { print $0 } }' your.sql | grep -iv 'set @@' > your_revised.sql

使排序字段有序的排序有如下两种方法。

• 修改排序规则，加入主键字段，使排序字段不存在重复记录，SQL语句如下所示。

select id, created_on from alarm_test order by created_on, id limit 0,10;
select id, created_on from alarm_test order by created_on, id limit 10,10;

系统显示类似如下。

• 在出现重复值的排序字段上添加索引，如下所示。

CREATE TABLE alarm_test_idx (
  id bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
  detail varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL,
  created_on timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY created_on (created_on)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

注：推荐使用添加索引的方法，在提供可预期的结果同时，提高查询的执行效率，如下图所示。