跨可用区容灾
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版支持创建多可用区部署的企业版集群。相较于单可用区集群，多可用区集群具备更高的容灾能力，可以抵御机房级别的故障。在故障发生时，后台能够自动切换，确保业务正常运行。
通过CatBoost工具基于GBDT实现数据挖掘中的分类模型
在广告点击预测、游戏用户付费或流失预测以及邮件自动分类等数据挖掘场景中，通常需要基于历史数据训练出用于分类的模型，以便预测后续行为。您可以使用云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Spark，通过CatBoost工具基于GBDT模型实现数据的分类和预测。
通过LightGBM工具基于GBDT实现数据挖掘中的分类模型
在广告点击预测、游戏用户付费或流失预测以及邮件自动分类等数据挖掘场景中，通常需要基于历史数据训练出用于分类的模型，以便预测后续行为。您可以使用云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Spark，通过LightGBM工具基于GBDT模型实现数据的分类和预测。与单机部署的XGBoost、CatBoost相比，部署在Spark上的LightGBM能够充分利用分布式计算能力，处理TB级大规模数...
云数据仓库ADB 如何通过MySQL命令行工具连接AnalyticDB for MySQL-参数
云数据仓库ADB 如何通过MySQL命令行工具连接AnalyticDB for MySQL-参数
云数据仓库ADB为指定RDS for MySQL实例和AnalyticDB for MySQL授权
云数据仓库ADB为指定RDS for MySQL实例和AnalyticDB for MySQL集群授权
云数据仓库ADB 如何通过SHOW ADB CONFIG查看AnalyticDB MySQL配置项？
云数据仓库ADB 如何通过SHOW ADB CONFIG查看AnalyticDB MySQL配置项-前提条件
一文读懂AnalyticDB MySQL过滤条件智能下推原理
前置知识过滤条件下推在我们的常规认知中，过滤条件肯定是推的越靠近底层越好，将尽可能多的过滤条件更贴近数据源，以使查询时能跳过无关的数据，在AnalyticDB MySQL中，由于存储计算分离架构，那么谓词下推就是把所有能推的谓词都推到存储节点上去做。比如下图，所有的过滤条件都推到存储节点上去做，这样减少了后续算子的计算量，也减少了中间网络传输的数据量。谓词下推带来了很多的好处，基本上所有数据库，....
一文读懂AnalyticDB MySQL过滤条件智能下推原理
前置知识过滤条件下推在我们的常规认知中，过滤条件肯定是推的越靠近底层越好，将尽可能多的过滤条件更贴近数据源，以使查询时能跳过无关的数据，在AnalyticDB MySQL中，由于存储计算分离架构，那么谓词下推就是把所有能推的谓词都推到存储节点上去做。比如下图，所有的过滤条件都推到存储节点上去做，这样减少了后续算子的计算量，也减少了中间网络传输的数据量。谓词下推带来了很多的好处，基本上所有数据库，....
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