柚子快報(bào)激活碼778899分享：云計(jì)算之?dāng)?shù)據(jù)庫

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目錄

一、RDS產(chǎn)品介紹及排障思路

1.1?云RDS數(shù)據(jù)庫及其特點(diǎn)

1.2?云RDS數(shù)據(jù)庫-規(guī)格

1.3?云RDS數(shù)據(jù)庫-存儲(chǔ)

?1.4?云RDS數(shù)據(jù)庫-安全

?1.5?云RDS數(shù)據(jù)庫-整體架構(gòu)?

1.6 RDS常見問題排查

?1.6.1?如何解決無法鏈接RDS實(shí)例的問題

1.6.2?RDS實(shí)例存儲(chǔ)空間使用率高，怎么排查

1.6.3 RDS Mysql主從延遲問題

二、Redis產(chǎn)品介紹及排障思路

2.1 Redis介紹

2.2 產(chǎn)品架構(gòu)

2.3 性能指標(biāo)與監(jiān)控

2.4?備份與恢復(fù)

2.5?Redis實(shí)例CPU使用率高的問題

2.6?排查Redis實(shí)例內(nèi)存使用率高的問題

2.7 Redis常見問題

三、PolarDB產(chǎn)品介紹及排障思路

3.1?PolarDB介紹

3.2 PolarDB連接信息和方式

3.3?產(chǎn)品架構(gòu)-PolarDB MySQL企業(yè)版

3.4?產(chǎn)品架構(gòu)-PolarDB MySQL標(biāo)準(zhǔn)版

3.5?集群白名單&賬號(hào)管理

3.6?診斷與優(yōu)化

3.7?PolarDB MySQL版CPU使用率高問題

3.8 空間問題

3.8.1?集群的存儲(chǔ)空間占用突然升高，如何進(jìn)行排查？

3.8.2?為什么新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫中沒有任何數(shù)據(jù)，就已經(jīng)產(chǎn)生了磁盤使用量？

3.8.3?為什么從其他異構(gòu)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)占用更多的存儲(chǔ)空間？

3.8.4?集群的存儲(chǔ)空間是否包含備份空間？

3.8.5 InnoDB引擎中使用DROP命令刪除索引后，是否會(huì)釋放磁盤空間？

3.9?PolarDB死鎖

3.10?PolarDB MySQL常見問題

總結(jié)

一、RDS產(chǎn)品介紹及排障思路

1.1?云RDS數(shù)據(jù)庫及其特點(diǎn)

1.2?云RDS數(shù)據(jù)庫-規(guī)格

根據(jù)業(yè)務(wù)選型：

1.3?云RDS數(shù)據(jù)庫-存儲(chǔ)

本地盤計(jì)算與存儲(chǔ)一體，因此I/O時(shí)延很低，性能很好。而云盤存儲(chǔ)采用的計(jì)算與存儲(chǔ)分離，因此靈活性較大，I/O時(shí)延相對較高。

1.4?云RDS數(shù)據(jù)庫-安全

通過設(shè)置安全組來控制哪些ip可以訪問通過，哪些ip訪問不通過。

1.5?云RDS數(shù)據(jù)庫-整體架構(gòu)?

1.6 RDS常見問題排查

1.6.1?如何解決無法鏈接RDS實(shí)例的問題

傳送門：https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/what-do-i-do-if-i-fail-to-connect-to-an-apsaradb-rds-instance?spm=a2c4g.11186623.0.0.385f6d29lDsbVO

1.6.2?RDS實(shí)例存儲(chǔ)空間使用率高，怎么排查

傳送門：https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/faq-about-storage-capacity?spm=a2c4g.11186623.0.0.18966314WRlr14

1.6.3 RDS Mysql主從延遲問題

傳送門：https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-mysql/what-do-i-do-if-my-read-only-apsaradb-rds-for-mysql-instance-synchronizes-data-from-its-primary-instance-at-a-latency?spm=a2c4g.11186623.0.i9

二、Redis產(chǎn)品介紹及排障思路

2.1 Redis介紹

云數(shù)據(jù)庫Redis版（ApsaraDB for Redis）是兼容開源Redis協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，基于雙機(jī)熱備架構(gòu)及集群架構(gòu)，可滿足高吞吐、低延遲及彈性變配等業(yè)務(wù)需求。

2.2 產(chǎn)品架構(gòu)

標(biāo)準(zhǔn)版 采用主從模式搭建。主節(jié)點(diǎn)提供日常服務(wù)訪問，從節(jié)點(diǎn)提供HA高可用。當(dāng)主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)在30秒內(nèi)切換至從節(jié)點(diǎn)，保障業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行。 集群版 由代理節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)分片和配置服務(wù)器組件構(gòu)成，可通過增加數(shù)據(jù)分片的方式實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展。每個(gè)數(shù)據(jù)分片均為雙副本（分別部署在不同機(jī)器上）高可用架構(gòu)，主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行主從切換保證服務(wù)高可用。 讀寫分離版 由代理節(jié)點(diǎn)、主從節(jié)點(diǎn)和只讀節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。只讀節(jié)點(diǎn)采取鏈?zhǔn)綇?fù)制架構(gòu)，擴(kuò)展只讀節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)可使整體實(shí)例性能呈線性增長。

2.3 性能指標(biāo)與監(jiān)控

??2.4?備份與恢復(fù)

2.5?Redis實(shí)例CPU使用率高的問題

Redis CPU使用率升高可能是由于以下三種原因：

高并發(fā)、高吞吐的業(yè)務(wù)消耗較多CPU資源，如果CPU資源未達(dá)到瓶頸，屬于正常業(yè)務(wù)場景業(yè)務(wù)運(yùn)行超預(yù)期，Redis實(shí)例的CPU資源無法滿足業(yè)務(wù)需求，可通過增加分片數(shù)、副本數(shù)或者升級(jí)為企業(yè)版來解決資源瓶頸使用不當(dāng)，例如高消耗命令、熱Key、大Key等，導(dǎo)致CPU使用率異常升高

當(dāng)平均CPU使用率高于70%、連續(xù)5分鐘內(nèi)的CPU平均峰值使用率高于90%時(shí)，需要及時(shí)關(guān)注并排查該問題，以保障應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行。

哪些因素會(huì)導(dǎo)致CPU使用率異常升高

高消耗命令：即時(shí)間復(fù)雜度為O(N)的命令，其中N為較大值，例如KEYS、HGETALL或使用MGET、MSET、HMSET、HMGET一次操作大量Key等。通常情況下，命令的時(shí)間復(fù)雜度越高，在執(zhí)行時(shí)會(huì)消耗越多的資源，從而導(dǎo)致CPU使用率上升。由于命令執(zhí)行單元為單線程的特性，Redis在執(zhí)行高消耗命令時(shí)會(huì)引發(fā)排隊(duì)導(dǎo)致應(yīng)用響應(yīng)變慢。極端情況下，甚至可能導(dǎo)致實(shí)例被整體阻塞，引發(fā)應(yīng)用超時(shí)中斷或流量跳過緩存層直接到達(dá)后端的數(shù)據(jù)庫側(cè)，引發(fā)雪崩效應(yīng)。熱Key：某個(gè)或某部分Key的請求訪問次數(shù)顯著超過其他Key時(shí)，代表此時(shí)可能產(chǎn)生了熱Key。熱Key將會(huì)消耗Redis的大量CPU資源，從而影響其他Key的訪問時(shí)延。并且，在集群架構(gòu)中，如果熱Key較為集中地分布在部分?jǐn)?shù)據(jù)分片節(jié)點(diǎn)，可能會(huì)導(dǎo)致CPU使用率傾斜（個(gè)別分片的CPU使用率遠(yuǎn)超其他分片）。大Key：大Key會(huì)占用更多的內(nèi)存，同時(shí)，對大Key的訪問會(huì)顯著增加Redis的CPU負(fù)載和流量。大Key在一定程度上更容易形成熱點(diǎn)從而造成CPU使用率高。如果大Key較為集中地分布在部分?jǐn)?shù)據(jù)分片節(jié)點(diǎn)，可能會(huì)導(dǎo)致CPU使用率傾斜、帶寬使用率傾斜及內(nèi)存使用率傾斜。短連接：頻繁地建立連接，導(dǎo)致Redis實(shí)例的大量資源消耗在連接處理上。AOF：阿里云Redis實(shí)例默認(rèn)開啟了AOF（append-only file），當(dāng)實(shí)例處于高負(fù)載狀態(tài)時(shí)，AOF的寫盤行為將會(huì)導(dǎo)致CPU使用率升高及實(shí)例整體的響應(yīng)時(shí)延增加。

2.6?排查Redis實(shí)例內(nèi)存使用率高的問題

Redis內(nèi)存不足時(shí)，可能導(dǎo)致Key頻繁被逐出、響應(yīng)時(shí)間上升、QPS（每秒訪問次數(shù)）不穩(wěn)定等問題，進(jìn)而影響業(yè)務(wù)運(yùn)行。如果發(fā)現(xiàn)Redis內(nèi)存占滿或收到內(nèi)存告警，可參考幫助文檔判斷內(nèi)存占用是否長期過高、內(nèi)存占用是否突然上升、是否發(fā)生內(nèi)存傾斜，并通過拆分大Key，設(shè)置過期策略，升級(jí)規(guī)格等方法解決問題。

內(nèi)存使用率高的現(xiàn)象分類：

內(nèi)存使用率在較長一段時(shí)間內(nèi)一直處于較高水位。通常，當(dāng)內(nèi)存使用率超過95%時(shí)需要及時(shí)關(guān)注。

內(nèi)存使用率一直較低，但從某個(gè)時(shí)間點(diǎn)開始突然上升至較高水位，甚至達(dá)到100%。

實(shí)例整體的內(nèi)存使用率較低，但某個(gè)數(shù)據(jù)分片節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存使用率接近100%。

傳送門：https://help.aliyun.com/zh/redis/user-guide/troubleshoot-the-high-memory-usage-of-an-apsaradb-for-redis-instance

2.7 Redis常見問題

三、PolarDB產(chǎn)品介紹及排障思路

3.1?PolarDB介紹

PolarDB是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，目前已在全球十多個(gè)地域（Region）的數(shù)據(jù)中心部署，向用戶提供開箱即用的在線數(shù)據(jù)庫服務(wù)。PolarDB目前支持3種獨(dú)立的引擎，分別可以100%兼容MySQL、100%兼容PostgreSQL、高度兼容Oracle語法，存儲(chǔ)容量最高可達(dá)100 TB。詳情參考：什么是PolarDB MySQL企業(yè)版、什么是PolarDB MySQL標(biāo)準(zhǔn)版。 PolarDB MySQL版企業(yè)版和標(biāo)準(zhǔn)版在功能上有很多差異，可分為集群管理、彈性管理、高性能、備份與恢復(fù)、高可用性、高安全、連接管理、高性價(jià)比、監(jiān)控與優(yōu)化、DB for AI、數(shù)據(jù)遷移&同步等11個(gè)類別。

3.2 PolarDB連接信息和方式

可以通過以下方式管理PolarDB My SQL版集群，包括創(chuàng)建集群、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、創(chuàng)建賬號(hào)等。

控制臺(tái)：提供圖形化的Web界面，操作方便。CLI：控制臺(tái)上所有的操作都可以通過CL!實(shí)現(xiàn)。SDK：控制臺(tái)上所有的操作都可以通過SDK實(shí)現(xiàn)。API：控制臺(tái)上所有的操作都可以通過AP1實(shí)現(xiàn)。

創(chuàng)建PolarDB MysQL版集群后，可以通過以下方式連接PolarDB MysQL版集群：

DMS：您可以通過DMS連接PolarDB集群，在Web界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫開發(fā)工作?？蛻舳耍耗梢允褂猛ㄓ玫臄?shù)據(jù)庫客戶端工具連接PolarDB MysQL版集群。例如MysQL-Front. HeidisQL等

3.3?產(chǎn)品架構(gòu)-PolarDB MySQL企業(yè)版

云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB基于Cloud Native設(shè)計(jì)理念，既融合了商業(yè)數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定可靠、高性能、可擴(kuò)展的特征，又具有開源云數(shù)據(jù)庫簡單開放、快速迭代的優(yōu)勢。產(chǎn)品架構(gòu)如下：

PolarDB MySQL版的產(chǎn)品架構(gòu)具有如下特點(diǎn)：

一寫多讀：

PolarDB采用分布式集群架構(gòu)，一個(gè)集群版集群包含一個(gè)主節(jié)點(diǎn)和最多15個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)（至少一個(gè)，用于保障高可用）。主節(jié)點(diǎn)處理讀寫請求，只讀節(jié)點(diǎn)僅處理讀請求。主節(jié)點(diǎn)和只讀節(jié)點(diǎn)之間采用Active-Active的Failover方式，提供數(shù)據(jù)庫的高可用服務(wù)。

計(jì)算與存儲(chǔ)分離：

PolarDB采用計(jì)算與存儲(chǔ)分離的設(shè)計(jì)理念，滿足公共云計(jì)算環(huán)境下根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展彈性擴(kuò)展集群的剛性需求。數(shù)據(jù)庫的計(jì)算節(jié)點(diǎn)（Database Engine Server）僅存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，而將數(shù)據(jù)文件、Redo Log等存儲(chǔ)于遠(yuǎn)端的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)（Database Storage Server）。各計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間僅需同步Redo Log相關(guān)的元數(shù)據(jù)信息，極大地降低了主節(jié)點(diǎn)和只讀節(jié)點(diǎn)間的復(fù)制延遲，而且在主節(jié)點(diǎn)故障時(shí)，只讀節(jié)點(diǎn)可以快速切換為主節(jié)點(diǎn)。

讀寫分離：

讀寫分離是PolarDB集群版默認(rèn)免費(fèi)提供的一個(gè)透明、高可用、自適應(yīng)的負(fù)載均衡能力。通過集群地址，SQL請求自動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)到PolarDB集群版的各個(gè)節(jié)點(diǎn)，提供聚合、高吞吐的并發(fā)SQL處理能力。

高速鏈路互聯(lián)：

數(shù)據(jù)庫的計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)之間采用高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，并通過RDMA協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，使I/O性能不再成為瓶頸。

共享分布式存儲(chǔ)：

多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)共享一份數(shù)據(jù)，而不是每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)都存儲(chǔ)一份數(shù)據(jù)，極大地降低了用戶的存儲(chǔ)成本。基于全新打造的分布式塊存儲(chǔ)（Distributed Storage）和文件系統(tǒng)（Distributed Filesystem），存儲(chǔ)容量可以在線平滑擴(kuò)展，不會(huì)受到單個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的存儲(chǔ)容量限制，可應(yīng)對上百TB級(jí)別的數(shù)據(jù)規(guī)模。

數(shù)據(jù)多副本、Parallel-Raft協(xié)議：

數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采用多副本形式，確保數(shù)據(jù)的可靠性，并通過Parallel-Raft協(xié)議保證數(shù)據(jù)的一致性。?

3.4?產(chǎn)品架構(gòu)-PolarDB MySQL標(biāo)準(zhǔn)版

PolarDB MySQL版的標(biāo)準(zhǔn)版是PolarDB全新推出的數(shù)據(jù)庫集群類型，采用阿里云全新一代高性能低成本的計(jì)算和存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，用戶使用較低的成本即可享受到PolarDB的核心能力。

采用計(jì)算與存儲(chǔ)分離的架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫代理和計(jì)算節(jié)點(diǎn)分別采用獨(dú)立的ECS進(jìn)行部署，共享存儲(chǔ)層使用ESSD云盤，極大的降低了用戶使用PolarDB的成本。

PolarDB MySQL版的標(biāo)準(zhǔn)版采用通用的基礎(chǔ)設(shè)施，用戶使用較低的成本即可享受到PolarDB的核心能力：

PolarDB MySQL版的標(biāo)準(zhǔn)版和企業(yè)版共用一套內(nèi)核。多年深度優(yōu)化的PolarDB數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，相對開源的內(nèi)核大幅提升了數(shù)據(jù)庫性能。采用最新一代阿里云高性能計(jì)算和存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，客戶使用成本大幅下降。云原生的計(jì)算和存儲(chǔ)分離架構(gòu)，一寫多讀，靈活彈性，配置升降級(jí)和增加節(jié)點(diǎn)分鐘級(jí)生效。多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)共享存儲(chǔ)，新增只讀節(jié)點(diǎn)時(shí)只需支付計(jì)算節(jié)點(diǎn)費(fèi)用，大大降低了擴(kuò)容成本。

PolarDB MySQL版提供基于X86和ARM兩大主流CPU架構(gòu)的集群：

X86：X86架構(gòu)搭載英特爾處理器，配套高性能網(wǎng)絡(luò)，綜合性能及穩(wěn)定性全面提升，滿足對業(yè)務(wù)穩(wěn)定性及計(jì)算性能要求較高的企業(yè)級(jí)應(yīng)用訴求。ARM：ARM架構(gòu)底層采用阿里云自研倚天710處理器芯片及25 GE智能高速網(wǎng)卡，提供強(qiáng)勁的計(jì)算能力。配套高性能網(wǎng)絡(luò)，能更好地滿足政府、互聯(lián)網(wǎng)等各類企業(yè)對云上業(yè)務(wù)的高性價(jià)比、安全穩(wěn)定等訴求。

3.5 基本功能-控制臺(tái)

可以看到實(shí)例所有的信息，地域、VPC、計(jì)算付費(fèi)類型、可用區(qū)、交換機(jī)、創(chuàng)建時(shí)間、兼容性、可維護(hù)窗口、系列、到期時(shí)間、內(nèi)核版本等等的信息。

第二部分是白名單于賬號(hào)，可以點(diǎn)擊藍(lán)色的字體直達(dá)對應(yīng)的部分。

第三部分是數(shù)據(jù)庫連接，包含主地址、集群地址以及是否有自定義地址。

可以點(diǎn)擊查看對應(yīng)的集群地址配置，里面會(huì)有集群地址的路由策略。

3.5?集群白名單&賬號(hào)管理

創(chuàng)建PolarDB MySQL版數(shù)據(jù)庫集群后，您還需要設(shè)置集群的IP白名單，并創(chuàng)建集群的初始賬號(hào)，只有已添加到白名單中的IP地址或安全組中的ECS實(shí)例才能訪問該集群。

PolarDB支持高權(quán)限賬號(hào)和普通賬號(hào)這兩種數(shù)據(jù)庫賬號(hào)，您可以在控制臺(tái)管理所有賬號(hào)。出于安全原因，PolarDB不提供root賬號(hào)。其中，云上的實(shí)例沒有super權(quán)限。如果只支持庫級(jí)別的權(quán)限設(shè)置，更細(xì)的權(quán)限需要命令行的方式。

3.6?診斷與優(yōu)化

主要涉及有一鍵診斷，里面包含一些異常事件、會(huì)話管理、實(shí)時(shí)性能、所分析、空間分析、診斷報(bào)告和性能洞察。比較常見的是 異常事件以及會(huì)話管理。

日志管理：主要是一些運(yùn)行日志

慢SQL： 執(zhí)行時(shí)間超過long_query_time的SQL

日志與審計(jì)：屬于洞察部分，可以用于記錄查看客戶執(zhí)行的SQL。

3.7?PolarDB MySQL版CPU使用率高問題

CPU作為數(shù)據(jù)庫最核心的資源，是日常運(yùn)維中需要重點(diǎn)關(guān)注的對象。CPU用滿，會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用RT增高、業(yè)務(wù)卡頓，更嚴(yán)重會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫實(shí)例hang死、發(fā)生HA等問題，嚴(yán)重影響現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)。正常情況下，對于CPU的監(jiān)控需要設(shè)定安全水位，超出安全水位時(shí)要及時(shí)進(jìn)行處理，否則會(huì)引發(fā)不可預(yù)期的嚴(yán)重后果。

隨著業(yè)務(wù)的增長，數(shù)據(jù)庫集群的規(guī)格可能已經(jīng)不能滿足業(yè)務(wù)流量的上漲需求。此時(shí)由于流量的不斷增長，數(shù)據(jù)庫集群的使用率逐漸提升，CPU使用率也逐漸升高。如果從性能曲線進(jìn)行觀察，必然存在某個(gè)指標(biāo)（如QPS/IOPS）呈上漲趨勢，與CPU使用率上漲趨勢相似。如下圖所示：

cpu使用過高分為業(yè)務(wù)增長導(dǎo)致cpu打高和非預(yù)期內(nèi)的cpu打高，具體排查參考：https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/high-cpu-utilization-of-polardb-for-mysql-clusters

3.8 空間問題

3.8.1?集群的存儲(chǔ)空間占用突然升高，如何進(jìn)行排查？

按照以下步驟進(jìn)行排查：

登錄PolarDB控制臺(tái)。在控制臺(tái)左上角，選擇集群所在地域。找到目標(biāo)集群，單擊集群ID。在基本信息頁面的數(shù)據(jù)庫分布式存儲(chǔ)區(qū)域，查看數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)用量在左側(cè)導(dǎo)航欄，單擊診斷與優(yōu)化>一鍵診斷，在空間概況頁面的空間變化趨勢區(qū)域，查看是因?yàn)槟膫€(gè)空間使用量升高導(dǎo)致存儲(chǔ)空間升高。

傳送門：阿里云登錄 - 歡迎登錄阿里云，安全穩(wěn)定的云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)歡迎登錄阿里云，全球領(lǐng)先的云計(jì)算及人工智能科技公司，阿里云為200多個(gè)國家和地區(qū)的企業(yè)、開發(fā)者和政府機(jī)構(gòu)提供云計(jì)算基礎(chǔ)服務(wù)及解決方案。阿里云云計(jì)算、安全、大數(shù)據(jù)、人工智能、企業(yè)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)等云計(jì)算服務(wù)。https://polardb.console.aliyun.com/overview

3.8.2?為什么新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫中沒有任何數(shù)據(jù)，就已經(jīng)產(chǎn)生了磁盤使用量？

數(shù)據(jù)庫初始化時(shí)，會(huì)創(chuàng)建相關(guān)的系統(tǒng)表用于存儲(chǔ)賬戶、權(quán)限等。此外，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)日志（Redo log、Undo log等）也會(huì)占用磁盤空間。

3.8.3?為什么從其他異構(gòu)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)占用更多的存儲(chǔ)空間？

不同的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)引擎處理數(shù)據(jù)的方式不同。例如，是否有壓縮功能、某些字段上是否有索引等都會(huì)影響存儲(chǔ)空間的占用量。

3.8.4?集群的存儲(chǔ)空間是否包含備份空間？

包含，PolarDB備份和恢復(fù)功能均免費(fèi)使用，但備份文件會(huì)占用一定的存儲(chǔ)空間。根據(jù)備份存儲(chǔ)位置，備份文件占用的空間分為一級(jí)備份、二級(jí)備份和物理日志備份。

3.8.5 InnoDB引擎中使用DROP命令刪除索引后，是否會(huì)釋放磁盤空間？

由于索引和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一個(gè)文件中，因此，在使用獨(dú)立表空間時(shí)，在InnoDB引擎中使用DROP命令刪除索引后，并不會(huì)釋放存儲(chǔ)空間。

3.9?PolarDB死鎖

死鎖是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中最為常見的錯(cuò)誤，出現(xiàn)在不同事務(wù)中同時(shí)對某些數(shù)據(jù)訪問加鎖時(shí)，都要等待對方請求中的數(shù)據(jù)而無法獲取鎖。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)犧牲回滾代價(jià)最小的事務(wù)，從而導(dǎo)致對應(yīng)的寫請求失敗。更嚴(yán)重的情況是在大量死鎖發(fā)生時(shí)，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)效率低下，大量進(jìn)程堆積進(jìn)而引發(fā)性能問題。正常情況下，死鎖都是由于邏輯加鎖的順序?qū)е碌?，也就是我們常說的ABA死鎖。

利用DAS的鎖分析功能與SQL洞察功能進(jìn)行死鎖定位的方法見傳送門：?https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/resolve-deadlocks-in-polardb?spm=a2c4g.11186623.0.0.d8a130cfX7b3A9?

3.10?PolarDB MySQL常見問題

總結(jié)

1、RDS、Redis和PolarDB分別是阿里云提供的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫和高性能分布式數(shù)據(jù)庫服務(wù)。

2、RDS簡化了數(shù)據(jù)庫的部署和管理，提供了高可用性和安全性；Redis則適用于需要高吞吐量和低延遲的應(yīng)用場景，支持多種架構(gòu)以滿足不同的業(yè)務(wù)需求；PolarDB結(jié)合了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性和云數(shù)據(jù)庫的彈性，支持多種數(shù)據(jù)庫引擎，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和企業(yè)級(jí)應(yīng)用。這三者均提供了詳盡的監(jiān)控和排障指南，幫助用戶高效管理和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能，確保業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。

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