在使用 PolarDB for PostgreSQL 11.9 进行查询时，如果您遇到使用“不等于空”（`!= NULL` 或 `<> NULL`）的语法无法正确查找到预期数据的问题，这可能是因为在 SQL 中处理 `NULL` 值时存在一些特殊规则。

在 SQL 中，`NULL` 值代表不确定或缺失的数据，它不同于任何其他具体值，包括空字符串。比较 `NULL` 值时，传统的比较操作符如 `=`, `!=`, `<`, `>` 等并不适用，因为它们针对的是具体的值。对于 `NULL`，正确的逻辑检查方式是使用特殊的谓词：

是的，PolarDB确实支持规格能力及性能测试。

PolarDB不仅兼容多种数据库，如MySQL、Oracle和PostgreSQL，而且提供了不同规格的计算层，如入门版（8核32GB）、标准版（16核64GB）、企业版（32核128GB）和企业版（64核256GB）。这些实例都配备了阿里云自研的高性能存储引擎，能够提供高达100万级的QPS和微秒级的延迟。

此外，PolarDB针对不同版本和规格进行了详细的性能测试。例如，有文档基于TPC-H基准，对PolarDB MySQL版8.0版本的集群版进行了OLAP负载性能测试。还有文档专门介绍了使用Sysbench进行的性能测试，验证了PolarDB-X 1.0在Sysbench OLTP和SELECT场景中的性能表现。

PolarDB标准版本支持分区。具体来说，PolarDB不仅兼容社区MySQL的分区表类型HASH、RANGE、LIST、RANGE-HASH、LIST-HASH，而且在8.0.2.2.0及以上版本中，其组合分区功能还支持更多的分区表类型，如RANGE-RANGE、RANGE-LIST、LIST-RANGE、LIST-LIST、HASH-HASH、HASH-KEY、HASH-RANGE、HASH-LIST、KEY-HASH、KEY-KEY、KEY-RANGE、KEY-LIST等。

此外，PolarDB MySQL版100%兼容MySQL，同时做了功能和性能的增强，一张表最多支持8192个分区。

PolarDB安装报错可能由多种原因造成，以下是一些可能的解决方案和检查点：

检查配置文件：

确认polardbx.yaml文件中的配置是否正确，包括连接信息、资源分配等。

验证是否所有必要的配置项都已正确填写，没有遗漏或错误。

检查系统资源：

检查服务器的磁盘空间、内存和CPU资源是否充足，以满足PolarDB的最低要求。

如果资源不足，可能需要进行资源升级或优化。

检查依赖项：

关于PolarDB是否属于信创名单中的数据库：

首先，阿里云PolarDB数据库管理软件V2.0已经正式通过国家安全可靠认证，并进入了信创名录。这意味着PolarDB已经得到了国家的认可和信任，被视为一种安全可靠的数据库产品。

其次，在信创名录的公布过程中，一般会经过严格的测试和验证。PolarDB能够被列入信创名录，说明其已经通过了相关的测试和验证，并达到了信创名录的要求和标准。

此外，从市场表现和技术创新方面来看，PolarDB也展现出了强大的实力。例如，在2024年2月中国数据库流行度榜单中，PolarDB首次夺得榜首，刷新了榜单总分记录，成功打破了OceanBase连续14个月的冠军地位。这进一步证明了PolarDB在数据库领域的领先地位和广泛的市场认可。

关于PolarDB是否属于信创名单中的数据库：

首先，阿里云PolarDB数据库管理软件V2.0已经正式通过国家安全可靠认证，并进入了信创名录。这意味着PolarDB已经得到了国家的认可和信任，被视为一种安全可靠的数据库产品。

其次，在信创名录的公布过程中，一般会经过严格的测试和验证。PolarDB能够被列入信创名录，说明其已经通过了相关的测试和验证，并达到了信创名录的要求和标准。

此外，从市场表现和技术创新方面来看，PolarDB也展现出了强大的实力。例如，在2024年2月中国数据库流行度榜单中，PolarDB首次夺得榜首，刷新了榜单总分记录，成功打破了OceanBase连续14个月的冠军地位。这进一步证明了PolarDB在数据库领域的领先地位和广泛的市场认可。

在阿里云PolarDB数据库中，定时任务通常是针对数据库层面的定期操作，如数据库备份、数据迁移、DDL变更等。这类定时任务并非直接在PolarDB数据库内部开启，而是通过阿里云提供的相关服务或数据库代理功能来设置和管理。

例如，对于数据库备份，PolarDB提供了自动备份功能，可以在阿里云控制台中设置备份策略，包括全量备份和增量备份的频率和时间点。

如果需要执行数据库内部的定时脚本或事件调度（如MySQL的Event Scheduler），PolarDB本身可能并不直接支持事件调度功能，因为云数据库服务通常会有一些安全性和运维管控上的限制。若确实需要执行定时的SQL操作，推荐以下做法：

在阿里云PolarDB数据库中，查看磁盘IO能力主要有以下几种途径：

1. 阿里云控制台：

   - 登录阿里云控制台。

   - 进入PolarDB数据库实例列表，选择你关注的PolarDB实例。

   - 在实例详情页面，可以查看到实例的基础性能指标，其中包括I/O相关的统计信息，如磁盘读写速率等。

2. 云监控（CloudMonitor, CM）：

   - 在阿里云控制台，导航至云监控服务。

在安装网站源码时选择数据库表存储引擎时，通常推荐使用InnoDB存储引擎而不是MyISAM，原因如下：

事务支持：InnoDB支持事务处理，这对于Web应用尤其重要，因为它可以确保数据的一致性和完整性，尤其是在涉及到多个表更新或回滚操作时。

行级锁定：InnoDB支持行级锁定，这意味着在并发环境下，当进行写操作时，只会锁定受影响的行，而非整个表，这大大提高了并发性能，减少了在高并发场景下的争用问题。

关于PolarDB宿主机迁移是否已经开始的问题，我无法直接给出确切的答案，因为这可能涉及具体的项目或业务场景，而这些信息可能并未公开。

PolarDB是阿里云在2018年正式商业化的云原生数据库，具备快速弹性能力、超大规格、超高可靠性以及两倍于AWS Aurora的性能。对于具体的宿主机迁移问题，通常取决于多个因素，包括业务需求、技术准备、资源分配等。

如果你对PolarDB的宿主机迁移有具体的需求或疑问，我建议你直接联系阿里云的技术支持或相关团队，他们可以提供更详细和准确的信息。同时，你也可以关注阿里云的官方文档、博客或社区论坛，以获取更多关于PolarDB的最新动态和技术支持信息。

PolarDB MySQL版进行大版本升级时，触发器的兼容性是一个重要的考虑因素。触发器（Triggers）是在数据库表上定义的特殊类型的存储过程，当在指定表上发生特定事件（如INSERT、UPDATE或DELETE）时，它们会自动执行。在进行大版本升级时，确保触发器没有丢失、空的definer或无效的内容是至关重要的。

以下是一些建议的步骤来确保触发器在PolarDB MySQL版大版本升级过程中的兼容性：

前置检查：

在升级之前，检查当前数据库中的所有触发器，确保它们都是有效的，并且没有丢失或空的definer。

新购PolarDB无法创建的原因可能有多种，以下是一些可能的原因及解决方法：

源端的库数量太多：如果源端的库数量过多，可能需要手动配置。然而，如果DTS实例已经被操作过，可能无法再进行配置。此时，可以尝试释放当前的DTS实例，重新下单，并在新的实例上协助进行配置。

网络或权限问题：如果PolarDB使用的是nfs共享存储目录，可能存在网络问题或权限问题，导致无法创建冷表。请检查网络连接是否正常，以及存储目录的权限设置是否正确。

集群问题：如果使用k8s搭建的PolarDB集群，可能存在集群中的网络问题或其他问题导致无法创建冷表。请检查集群状态，确保所有组件正常运行。

在PolarDB中，只读节点上的触发器不会被触发。这是因为只读节点主要用于扩展读能力，提高并发性能，但并不支持写操作，包括触发器的触发。触发器通常与写操作（如INSERT、UPDATE、DELETE）相关联，当这些操作在主节点上发生时，触发器会被激活并执行相应的操作。而只读节点不处理写操作，因此触发器不会在只读节点上被触发。

请注意，数据库的使用和操作涉及复杂的系统和技术知识，建议在执行任何操作之前，充分理解相关的概念和功能，并参考官方文档或寻求专业人士的建议。

如果你的服务器（如ECS实例）和PolarDB数据库集群在同一个VPC（虚拟私有云）下，通常你只需要添加白名单即可实现内网访问，而不需要申请公网地址。这样，你的服务器就可以通过内网直接访问数据库集群，既高效又安全。

但是，如果你的应用场景确实需要公网访问，比如需要从其他网络环境访问数据库，或者需要进行跨地域的数据同步等，那么你可以考虑申请公网地址。在申请公网地址时，请确保你已经充分评估了安全风险，并采取了必要的安全措施，比如设置复杂的密码、限制访问IP等。

总的来说，是否需要申请公网地址取决于你的具体需求和安全策略。在做出决定之前，请务必仔细考虑并咨询相关的技术支持人员。

当涉及到PolarDB的RDS连接地址在内网中支持跨账号的ECS机器访问时，以下是一些更具体的步骤和考虑因素：

1. 设置IP白名单

PolarDB的写节点CPU飙升很高，可能由多种因素导致。以下是一些可能的原因：

直连主地址：如果应用直接连接到主节点（写节点）的地址，而不是通过集群地址进行连接，那么所有的读写请求都会直接发送到主节点，可能导致主节点的CPU负载过高。

高并发写入请求：当系统面临大量的写入请求时，主节点需要处理这些请求并执行相应的写入操作，这会增加CPU的负载。特别是在高并发的场景下，如果请求量超过了主节点的处理能力，CPU使用率就会飙升。

复杂的SQL查询：复杂的SQL查询需要更多的CPU资源来执行。如果主节点上运行了大量的复杂查询，这可能会导致CPU负载过高。

创建PolarDB多主集群的过程通常涉及多个步骤，这些步骤可能因具体的云服务提供商和PolarDB版本而略有不同。以下是一个一般性的指导流程，帮助你了解如何创建PolarDB多主集群：

准备资源：在开始创建多主集群之前，你需要准备足够的资源，包括计算资源、存储资源等。确保你的云账户有足够的配额来创建所需的实例和配置。

登录控制台：使用你的云账户登录到云服务提供商的控制台，如阿里云、腾讯云等。

创建集群：在控制台中找到PolarDB的相关选项，并选择创建多主集群。在创建过程中，你需要指定集群的基本配置，如集群名称、实例规格、存储类型、网络配置等。

当PolarDB集群的CPU负载过高时，可以采取以下优化方案：

监控与资源检查：首先，登录控制台查看集群的监控数据，了解CPU的实际占用情况，以及是否存在异常的CPU消耗高峰。同时，注意是否有长时间运行的复杂查询或大量并发请求。

SQL查询优化：针对复杂的SQL查询进行优化，以减少CPU的消耗。可以考虑使用索引、重写查询逻辑、减少返回的数据量等方式来提高查询效率。

配置调整：根据集群的负载情况和业务需求，调整数据库的配置参数。例如，可以调整缓存大小、连接数等参数，以平衡读写负载并优化CPU使用。

当PolarDB只读节点内存占用高时，可以通过以下步骤来定位问题：

监控与资源检查：

登录阿里云控制台，查看实例的监控数据，特别是只读节点的内存资源实际占用情况。

识别是否有突发的内存消耗高峰，并关注是否存在长期占用大量内存的SQL查询（慢查询）。

慢查询优化：

通过查询性能诊断报告或慢日志，定位执行效率低下的SQL语句。

优化这些SQL语句，减少不必要的内存消耗。优化时可以考虑使用索引、调整查询逻辑、减少返回的数据量等。

在PolarDB中，推荐使用集群地址进行连接，因为它具备分离功能，可以将所有节点的资源整合到一起对外提供服务。主地址始终指向主节点，当发生主备切换时，主地址会在短时间内自动漂移到新的主节点上，确保应用程序始终连接的是可写可读的主节点。

然而，如果不选择使用集群地址，并不意味着PolarDB就无法实现分离。在应用上，可以通过使用不同的连接串来实现分离。

总的来说，虽然集群地址是推荐的连接方式，但根据具体的应用场景和需求，也可以选择其他连接方式。不过，无论选择哪种连接方式，都需要确保连接的稳定性和安全性。

针对PolarDB节点内存使用率持续偏高的问题，即使运行中的会话并不多，也可以从多个方面进行排查和优化。以下是一些建议：

监控与资源检查：

登录阿里云控制台，查看实例的监控数据，特别是内存资源的实际占用情况。

识别是否有突发的内存消耗高峰，并关注是否存在长期占用大量内存的SQL查询（慢查询）。

慢SQL优化：

通过查询性能诊断报告或慢日志，定位执行效率低下的SQL语句。

优化这些SQL语句，减少不必要的内存消耗。

PolarDB数据库的备份设置通常在数据库的控制台中进行。具体的步骤可能因您使用的PolarDB版本和云服务提供商而有所不同，但一般的流程如下：

登录到PolarDB的控制台。

在控制台中，选择集群所在的地域。

找到目标集群，并点击集群ID以进入集群的详细信息页面。

在集群的详细信息页面，导航到“配置与管理”或类似的选项，并选择“备份恢复”。

在备份恢复页面，您应该能看到备份策略设置的部分。点击“编辑”或类似的按钮来编辑备份策略。

PolarDB的Serverless数据库要实现公网访问，通常涉及几个关键步骤和配置。以下是一般性的指导，具体操作可能会因PolarDB的版本、云服务商以及你的网络环境而有所不同。

获取公网IP地址：首先，你需要为你的PolarDB Serverless数据库实例分配一个公网IP地址。这通常可以在云服务商的控制台或管理界面中完成。确保你的云账户有足够的配额来分配公网IP。

配置安全组/防火墙规则：安全组或防火墙规则用于控制进出你的数据库实例的网络流量。你需要配置这些规则，以允许来自公网的特定IP地址或IP地址范围访问你的数据库端口（通常是3306对于MySQL）。这可以防止未经授权的访问，并保护你的数据库安全。

在PolarDB中，`SHOW PROCESSLIST` 命令用于显示当前数据库服务器上的活动进程列表，这有助于你监控和诊断性能问题或连接问题。然而，`SHOW PROCESSLIST` 命令本身并不直接支持将结果导出到文件或表的功能。

但你可以通过以下几种方法间接实现这一需求：

1. 使用命令行工具导出到文件：

   如果你是在命令行界面（CLI）中执行 `SHOW PROCESSLIST` 命令，你可以将命令的输出重定向到一个文件中。例如，在Unix或Linux系统中，你可以使用以下命令：

在PolarDB中连接只读机器（通常指的是只读副本或只读实例）以及查看该机器的连接情况，通常涉及几个步骤。下面是一般性的指导，具体操作可能会因PolarDB的版本和配置而略有不同。

连接只读机器

是的，PolarDB只读列存节点的数量增加，在相同的数据量情况下，通常可以提高查询速度。这是因为列存节点采用列式存储，这种存储方式对于分析型查询特别有效，可以显著减少I/O操作，从而提高查询性能。当增加只读列存节点时，系统可以并行处理更多的查询请求，提高查询的吞吐量。

然而，需要注意的是，增加节点也会带来额外的成本和管理复杂性。因此，在决定增加只读列存节点的数量时，需要根据实际的业务需求、数据量以及查询负载进行综合考虑。同时，还需要关注系统的整体架构和配置，确保各个节点之间的协同工作，以达到最佳的查询性能。

在处理PolarDB的错误时，首先需要确定错误的类型和具体信息。你提到的错误没有提供详细的错误信息或代码，因此我无法直接给出具体的解决方案。但我可以为你提供一些常见的错误解决思路，以及关于参数设定和精度支持的一般信息。

常见错误解决思路：

检查错误信息：仔细查看PolarDB返回的错误信息，通常它会包含错误代码和描述，这有助于你定位问题。

查阅文档：根据错误代码，查阅PolarDB的官方文档或相关资源，看是否有针对该错误的解决方案或建议。

检查资源：确保数据库服务器有足够的资源（如CPU、内存、存储空间）来处理请求。资源不足可能导致各种错误。

当在PolarDB中增加一个列存节点时，通常不需要手动配置表。列存节点在PolarDB中主要用于提供列式存储功能，增加列存节点主要是为了提升系统的并行处理能力和吞吐量。

当你增加列存节点后，PolarDB会自动管理和利用这些新增的节点进行数据的存储和查询处理。它会自动将数据分布到这些节点上，并根据查询需求进行并行处理。

因此，你不需要手动配置表来使用新增的列存节点。PolarDB会根据表的存储引擎和查询需求自动选择适合的节点进行数据存储和查询处理。

然而，为了确保最佳的性能和稳定性，建议你在增加列存节点之前仔细评估系统的需求和资源情况，并参考PolarDB的官方文档或联系技术支持团队以获取更详细的建议和最佳实践。

是的，当PolarDB没有触发分布式计算的前提下，列存节点多的意义主要在于提升吞吐量。列存节点负责提供列式存储数据，基于行列混存和分布式计算节点构建HTAP架构。列式存储对于分析型查询（如OLAP查询）特别有效，因为它允许数据库只读取查询所需的列数据，而不是整行数据，这有助于减少I/O操作并提高查询性能。因此，增加列存节点的数量，可以增加并行处理查询的能力，从而提高系统的吞吐量。

但请注意，增加列存节点也会带来额外的成本和管理复杂性。因此，在决定增加列存节点之前，应该根据实际的业务需求、数据量以及查询模式进行综合考虑。同时，也需要关注系统的整体架构和配置，确保各个节点之间的协同工作，以达到最佳的性能和吞吐量。

PolarDB日常集群可以增加列存节点。具体操作可能涉及到对集群的配置进行变更，因此在进行此类操作之前，建议确保PolarDB集群没有正在进行的配置变更，以避免可能的冲突或错误。同时，根据实际需求，可以手动增加期望规格的列存节点。需要注意的是，新增的列存节点规格建议不要与主节点规格相差过大，以确保集群的稳定性和性能。此外，具体的操作步骤和限制可能因PolarDB的版本和配置而异，建议参考相关文档或联系技术支持团队以获取更详细的信息。

另外，PolarDB的集群类型和版本也可能对增加列存节点有所限制。例如，企业版集群和标准版集群在列存节点的数量上可能有所不同。因此，在增加列存节点之前，需要了解并遵守这些限制。