问题一：polardbx-backup这个是备份单个dn的吗？ 能备份分布式形态的不？
polardbx-backup这个是备份单个dn的吗？ 能备份分布式形态的不？
参考回答：
通过polardb-x operator部署，可以支持分布式形态的备份。
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https://developer.aliyun.com/ask/595380
问题二：PolarDB的MySQL支持分区。但是我在做count时发现分区前后并没有提升性能，为什么？
PolarDB的MySQL支持分区。但是我在做count时发现分区前后并没有提升性能，为什么？
参考回答：
在PolarDB中，分区是一种优化大数据量存储和提高查询性能的手段。理论上，合理使用分区应该能够提升性能，特别是在执行如COUNT这样的聚合查询时。然而，如果您发现分区前后性能并没有明显提升，可能是由于以下几个原因：
- 查询类型：并非所有查询都能从分区中受益。如果
COUNT查询需要跨所有分区统计信息，那么分区可能不会带来性能提升。 - 数据分布：如果数据在分区之间分布不均匀，或者查询主要集中在某个特定分区上，那么分区的优势可能不会体现出来。
- 系统负载：系统的整体负载也会影响查询性能。如果系统正在处理大量的并发请求，即使是分区表也可能无法达到预期的性能提升。
- 资源限制：PolarDB的资源限制（如CPU、内存等）可能会影响查询性能。如果资源已经饱和，增加分区可能不会带来性能提升。
- 并行查询：PolarDB支持并行查询功能，这可以显著提升大量数据扫描时的查询性能。但是，如果并行查询没有得到充分利用，性能提升可能不明显。
- 索引优化：对于
COUNT这类聚合查询，如果没有合适的索引支持，即使表已经分区，查询性能也可能不佳。
为了确保分区能够提升性能，您可以尝试以下方法：
- 分析查询：仔细分析您的
COUNT查询，确保它们可以利用分区的优势。 - 优化数据分布：确保数据在分区之间均匀分布，以便更有效地利用分区。
- 调整分区策略：根据数据访问模式和业务需求调整分区策略，可能需要重新设计分区键或分区数量。
- 监控资源使用：监控PolarDB的资源使用情况，确保有足够的资源来处理查询。
- 利用并行查询：确保您的查询可以利用PolarDB的并行查询功能，以提高效率。
综上所述，PolarDB的MySQL版确实支持分区，并且理论上可以提高查询性能，但实际效果取决于多种因素。通过优化查询和调整分区策略，您应该能够实现性能的提升。
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https://developer.aliyun.com/ask/595379
问题三：PolarDB新版只是优化之前的一些问题，语法什么的没有变化吧？
PolarDB新版只是优化之前的一些问题，语法什么的没有变化吧？
参考回答：
没有变化的。
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https://developer.aliyun.com/ask/595378
问题四：polardb,不能删除job，怎么解决？
polardb,不能删除job，怎么解决？ 
ALTER TABLE workflow.act_ru_execution
CHANGE gmt_create gmt_create datetime NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '';
参考回答：
delete from metadb.ddl_engine_task where job_id= delete from metadb.ddl_engine where job_id= 直接删掉元数据吧。
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问题五：PolarDB这个版本升级失败或者升级后稳定性不好，可以回滚到之前的旧版本的吧？
PolarDB这个版本升级失败或者升级后稳定性不好，可以回滚到之前的旧版本的吧？
参考回答：
PolarDB允许在升级后的24小时内回滚到之前的版本。
在进行PolarDB的版本升级时，建议先在非生产环境或推荐版本实例上进行全面验证，以确保兼容性和稳定性。这样做可以预防SQL兼容性问题，避免升级过程中可能出现的风险。如果在升级后发现稳定性问题或者有任何不满意的地方，PolarDB提供了在升级后24小时内回滚到之前版本的选项，以便在遇到问题时能够及时恢复服务。
需要注意的是，在升级后的这24小时内，应避免进行其他操作，如创建新库、平滑扩容等，以免影响回滚流程。此外，一旦超过了24小时的窗口期，就无法直接通过控制台进行版本降级。
总之，如果您计划升级PolarDB版本，建议提前规划并确保有足够的时间来验证新版本的性能和稳定性，以便在必要时能够利用24小时的回滚期来恢复到旧版本。同时，关注PolarDB的最新发布说明和更新日志，以获取关于新版本的详细信息和可能的改进。
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