【YashanDB 知识库】insert 语句有编码不识别字，执行卡住问题
**问题简介：**
在执行 insert 语句时，yasdb worker 线程 CPU 占用达 99.9%，导致 SQL 无法正常执行。经分析，发现是由于 lex 解析时遇到无法识别的字符（如 0x83,0x36,0xCA,0x33），形成死循环所致。受影响版本包括 22.2.16.1、23.3.0.61 及之前版本。通过重启集群和确保字符编码正确可解决问题。经验总结：数据同步迁移时需约定好编码格式，确保终端与客户端编码一致。
**解决方法：**
1. 使用 `yasboot cluster restart -c yashandb -d` 重启集群。
【YashanDB 知识库】in 大量参数时查询性能慢
**标题：in 大量参数时查询性能慢**
**简介：**
在测试表（200万数据量）中，对带有索引的 PHONE 字段执行包含超过300个参数的 IN 查询时，SQL 执行时间过长。通过 explain 发现执行计划走了 FAST FULL SCAN，而非更高效的 INDEX RANGE SCAN。解决方法包括重新收集统计信息或使用 hint 强制走 INDEX RANGE SCAN，优化后查询时间缩短至毫秒级。此问题影响 23.2.8.100 之前的所有版本。
**关键字：** in 大量参数, FAST FULL SCAN, INDEX RANGE SCAN
【YashanDB 知识库】如何处理 no free block in dictionary cache
在共享集群中，创建用户和查询表或视图时可能出现卡住或报错现象。原因是 dc pool 不足，导致 create table、user 等操作需等待其他节点返回消息而卡住，影响业务使用。此问题存在于23.2.7.100及之前版本。解决方法包括清理 share pool 或增大其容量，并调整 SQL 和 DICTIONARY CACHE POOL 的占比。通过查看 alert.log、v$share_pool、v$global_mpool、v$dict_cache 和 dba_tab_statistics 视图进行问题分析。
这可能是最适合探索式数据分析的工具
SPL（Structured Process Language）是一款结合了强大计算能力和灵活交互性的数据分析工具，特别适合探索式数据分析。它不仅支持分步执行和实时查看每步结果，还提供了丰富的表格数据计算类库，简化复杂运算。与Excel相比，SPL在处理复杂逻辑时更加简洁高效；相较于SQL和Python，SPL具备更好的交互性和更直观的操作体验。通过SPL的XLL插件，用户可以在Excel环境中直接使用SPL的强大功能，充分发挥两者优势。SPL开源免费，是探索式数据分析的理想选择。
【YashanDB 知识库】用 yasldr 配置 Bulkload 模式作单线程迁移 300G 的业务数据到分布式数据库，迁移任务频繁出错
问题描述
详细版本：YashanDB Server Enterprise Edition Release 23.2.4.100 x86_64 6db1237
影响范围：
离线数据迁移场景，影响业务数据入库。
外场将部分 NewCIS 的报表业务放到分布式数据库，验证 SQL 性能水平。
操作系统环境配置：
125G 内存
32C CPU
2T 的 HDD 磁盘
问题出现的步骤/操作：
1、部署崖山分布式数据库 1mm 1cn 3dn
单线启动 yasldr 数据迁移任务，设置 32 线程的 bulk load 模式
2、观察 yasldr.log 是否出现如下错
【YashanDB 知识库】YCP 单机部署离线升级 -rpc 升级方式详细步骤
在进行 YCM 系统升级时，需确保每个被纳管的主机开放 9072 端口。具体步骤如下：
1. **备份操作**：使用默认路径 `/opt/ycm` 下的 `backup.sh` 脚本备份当前系统，确保数据库和其他关键文件安全。
2. **解压安装包**：将新版本的安装包解压到指定目录。
3. **生成配置文件**：通过 `yasadm host gen` 命令生成新的配置文件 `ycm_host.toml`，并指定相关参数。
4. **执行升级**：运行 `yasadm upgrade` 命令开始升级过程，确认升级信息并执行升级操作。
Pandas高级数据处理：交互式数据探索
Pandas是Python中流行的数据分析库，提供丰富的数据结构和函数，简化数据操作。本文从基础到高级介绍Pandas的使用，涵盖安装、读取CSV/Excel文件、数据查看与清洗、类型转换、条件筛选、分组聚合及可视化等内容。掌握这些技能，能高效进行交互式数据探索和预处理。
基于 DIFY 的自动化数据分析实战
本文介绍如何使用DIFY搭建数据分析自动化流程，实现从输入需求到查询数据库、LLM分析再到可视化输出的全流程。基于经典的employees数据集和DIFY云端环境，通过LLM-SQL解析、SQL执行、LLM数据分析及ECharts可视化等模块，高效完成数据分析任务。此方案适用于人力资源分析、薪酬管理等数据密集型业务，显著提升效率并降低成本。