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"要加个 await instance.ready()
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要加个 await instance.ready()
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一个单表一个整库准实时，《单表实时同步至MaxCompute的任务》是说单表实时同步支持自定义分区配置，能够把数据同步到MaxCompute表分区，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

是监控的binlog，不是抓取，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

两个问题1、 SDK默认走HTTPS 要配置HTTPSPROXY2、 SDK用的OKhttp 3.12.13 没法配置带后缀的代理地址 ，此回答整理自钉群“OpenAPI 开发者门户 - 值班服务群2群”

清理标签，设置新的tag就行了 ，此回答整理自钉群“应用研发平台EMAS开发者交流群”

物理删除（直接删除数据）可能导致数据永久丢失，且无法恢复。而逻辑删除（使用delete_flag字段标记删除状态）可以保留数据完整性，同时提供数据恢复的可能性。因此，为了数据安全性和可恢复性考虑，应尽量不要使用物理删除而是使用逻辑删除。

SQL性能优化的目标至少是达到range级别，即能够通过索引范围查找来快速定位数据。更高的要求是达到ref级别，即能够通过非唯一索引或唯一索引的非唯一前缀来快速查找数据。最佳的情况是达到consts级别，即能够通过唯一索引直接定位到一条记录。

超过三个表进行join操作可能导致查询复杂度急剧增加，影响查询性能。同时，多表关联查询时需要确保被关联的字段有索引，以提高查询效率。因此，为了保持数据库查询的高效性，通常规定超过三个表禁止进行join操作。

当获取大量数据时，如果一次性获取所有数据，可能会导致内存溢出或网络传输压力过大。因此，建议分批次获取数据，每次获取的数据量应少于2000条，且结果集大小应小于1M，以减轻系统负担并提高数据传输效率。

使用batch提交INSERT语句（如INSERT INTO table VALUES(),(),()……）可以提高插入数据的效率。但是，如果values的个数过多，可能会导致单次插入的数据量过大，进而影响数据库性能。因此，为了保持高效的插入操作同时避免性能下降，values的个数不应过多。

COUNT()会统计表中的所有行，包括值为NULL的行。而COUNT(primary_key)或COUNT(1)则不会统计值为NULL的行。在大多数情况下，使用COUNT()可以更准确地反映表中的总记录数。此外，某些数据库系统可能对COUNT()进行了优化，使其执行效率更高。因此，在统计表中记录数时，推荐使用COUNT()。

单条SQL语句同时更新多个表可能会增加事务的复杂性，导致更长的锁定时间和更高的回滚成本。此外，这种做法还可能使得错误恢复和事务管理变得更加困难。因此，为了保持数据库的稳健性和可维护性，应禁止单条SQL语句同时更新多个表。

大查询可能会消耗大量的系统资源，导致数据库性能下降，甚至影响到其他查询和应用的正常运行。此外，大查询还可能导致锁表时间过长，进一步加剧性能问题。因此，为了保持数据库的稳定性和性能，应禁止运行大查询。

通过合并多个相关的查询语句、使用存储过程或预编译的SQL语句、以及利用数据库的批量操作功能等方式，可以减少与数据库的交互次数。这些方法有助于提高查询效率和减少网络传输的开销。

可能会导致数据库性能下降，增加锁的竞争，甚至造成数据库宕机。将数据更新打散后分批次进行，可以降低对数据库的压力，提高更新的效率和稳定性。

大表之间的JOIN操作可能会导致性能问题，因为数据库需要处理大量的数据，并可能产生庞大的中间结果集。这会增加查询的执行时间和资源消耗。因此，应尽量避免对大表进行复杂的JOIN操作，或者寻找优化此类操作的方法。

UNION ALL会将所有的查询结果合并，包括重复的行，而UNION则会去除重复的行。由于UNION需要进行额外的去重操作，因此其性能通常低于UNION ALL。在没有去重需求的情况下，使用UNION ALL可以提高查询效率。

在使用LIMIT进行分页时，随着LIMIT的偏移量（offset）增大，数据库需要扫描更多的行来确定结果集，这会导致查询效率降低。为了提高效率，可以采用改写LIMIT语句的方法，如延迟回表或使用ID过滤，来减少需要扫描的行数。

因为过多的值可能会降低查询性能并增加数据库的负载。将IN中的值数量控制在一定范围内（如1000个以内）可以保持查询的高效性并减少潜在的性能问题。