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openGauss学习笔记-317 openGauss 数据迁移-MySQL迁移-迁移MySQL数据库至openGauss-数据校验317.1 功能介绍317.2 原理介绍317.3 环境准备317.
openGauss学习笔记-316 openGauss 数据迁移-MySQL迁移-迁移MySQL数据库至openGauss-反向迁移316.1 功能介绍316.2 原理简介316.3 特性优势316.
增量迁移是指将mysql数据迁移期间（包括全量和增量迁移）产生的增量数据迁移至openGauss端。
全量迁移gs_mysync是一个用Python3编写的将MySQL迁移至openGauss的复制工具，支持初始全量数据的复制功能。gs_mysync通过一次初始化配置，使用只读模式，将MySQL的数据全量拉取到openGauss。支持在同一快照下，表间数据并行迁移。
gs_rep_portal是一个用Java编写的，在linux系统上运行的，集成了全量迁移、增量迁移、反向迁移、数据校验的工具。gs_rep_portal支持以上工具的一键式安装上述工具，设定迁移任务，任务根据用户设定的执行计划顺序的调用相应工具完成每个迁移步骤，并能实时展示每个步骤的状态、进度、异常原因等。
本工具支持利用已有的openGauss节点评估数据SQL文本在openGauss的兼容性。
openGauss的MySQL兼容性主要通过Dolphin插件和内核实现。Dolphin插件的说明可参考Dolphin插件介绍。
openGauss当前版本支持了原生DB4AI能力，通过引入原生AI算子，简化操作流程，充分利用数据库优化器、执行器的优化与执行能力，获得高性能的数据库内模型训练能力。更简化的模型训练与预测流程、更高的性能表现，让开发者在更短时间内能更专注于模型的调优与数据分析上，而避免了碎片化的技术栈与冗余的代码实现。
DB4AI-Snapshots是DB4AI模块用于管理数据集版本的功能。通过DB4ai-Snapshots组件，开发者可以简单、快速地进行特征筛选、类型转换等数据预处理操作，同时还可以像git一样对训练数据集进行版本控制。数据表快照创建成功后可以像视图一样进行使用，但是一经发布后，数据表快照便固化为不可变的静态数据，如需修改该数据表快照的内容，需要创建一个版本号不同的新数据表快照。
Linux Rsyslog日志服务器部署宝典：Linux、Windows及网络设备日志一网打尽
LogAnalyzer是一款syslog日志和其它网络事件数据的Web前端。它提供了对日志的简单浏览、搜索、基本分析和一些图表报告的功能。数据可以从数据库或一般的syslog文本文件中获取，所以LogAnalyzer不需要改变现有的记录架构。基于当前的日志数据，它可以处理syslog日志消息，Windows事件日志记录，支持故障排除，使用户能够快速查找日志数据中看出问题的解决方案。
传统的AI任务往往具有多个流程，如数据的收集过程包括数据的采集、数据清洗、数据存储等，在算法的训练过程中又包括数据的预处理、训练、模型的保存与管理等。其中，对于模型的训练过程，又包括超参数的调优过程。诸如此类机器学习模型生命周期的全过程，可大量集成于数据库内部。在距离数据存储侧最近处进行模型的训练、管理、优化等流程，在数据库端提供SQL语句式的开箱即用的AI全声明周期管理的功能，称之为全流程AI.
DB4AI是指利用数据库的能力驱动AI任务，实现数据存储、技术栈的同构。通过在数据库内集成AI算法，令openGauss具备数据库原生AI计算引擎、模型管理、AI算子、AI原生执行计划的能力，为用户提供普惠AI技术。不同于传统的AI建模流程，DB4AI“一站式”建模可以解决数据在各平台的反复流转问题，同时简化开发流程，并可通过数据库规划出最优执行路径，让开发者更专注于具体业务和模型的调优上，具备同类产品不具备的易用性与性能优势。
自适应计划选择作用于使用通用缓存计划进行计划执行的场景。通过使用范围线性扩张进行缓存计划探索，通过范围覆盖匹配进行计划选择。自适应计划选择弥补了传统单一缓存计划无法根据查询条件参数进行变化带来的性能问题，并且避免了频繁调用查询优化。
智能基数估计使用库内贝叶斯网络模型对多列数据样本联和分布进行建模，从而能够对多列等值查询提供更加准确的基数估计。更加准确的基数估计能够显著提高优化器对于计划和算子的选择的准确性，从而提高数据库整体吞吐量。
openGauss学习笔记-303 openGauss AI特性-AI4DB数据库自治运维-DBMind安装和部署303.1 安装准备303.1.1 环境信息303.1.2 安装包303.1.3 数据
Anomaly analysis 多指标关联模块主要基于分析时序数据的Pearson相关系数来发现与已知异常关联性最强的指标。该模块框架解耦，支持的时序数据库包括Prometheus和InfluxDB。
Anomaly detection 异常检测模块主要基于统计方法来实现时序数据来发现数据中存在的可能的异常情况。该模块框架解耦，可以实现不同异常检测算法的灵活替换，而且该模块功能可以根据时序数据的不同特征来自动选择算法，支持异常值检测、阈值检测、箱型图检测、梯度检测、增长率检测、波动率检测和状态转换检测。
SQL Rewriter是一个SQL改写工具，根据预先设定的规则，将查询语句转换为更为高效或更为规范的形式，使得查询效率得以提升。
SQLdiag是openGauss中SQL语句执行时长预测工具。现有的预测技术主要基于执行计划的预测方法，但这些预测方案仅适用于OLAP场景且可以获取执行计划的任务，对于OLTP或者HTAP这样的快速、简单查询是没有太多使用价值的。与上述方案不同，SQLdiag着眼于数据库的历史SQL语句，通过对历史SQL语句的执行表现进行总结归纳，将之再用于推断新的未知业务上。由于短时间内数据库SQL语句执行时长不会有太大的差距，SQLdiag可以从历史数据中检测出与已执行SQL语句相似的语句结果集，并基于SQL向量化技术通过SQL模板化和深度学习这两种方法来预测SQL语句执行时长。
趋势预测功能模块主要实现基于历史时序数据预测未来时序变化趋势。该模块框架解耦，可以实现不同预测算法的灵活替换，并且该模块功能可以实现不同特征时序的算法自动选择，支持线性特征时序预测LR回归算法和非线性特征预测ARIMA算法。目前该模块可以覆盖线性时序、非线性时序和周期时序的准确预测。
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