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。

当你说“PolarDB的order by + limit 不走列存储查询”，我猜你可能指的是在使用PolarDB时，结合ORDER BY和LIMIT的查询没有利用到列式存储的优势，从而可能导致查询性能不佳。

列式存储通常用于优化分析型查询，因为它允许数据库只读取查询所需的列，而不是整行数据。但是，某些类型的查询，特别是涉及排序和限制结果数量的查询，可能无法充分利用列式存储的优势。

以下是一些建议，帮助你优化这类查询：

检查统计信息：
确保数据库的统计信息是最新的。数据库优化器使用这些统计信息来选择最佳的查询执行计划。你可以定期运行统计信息收集命令来更新这些信息。

当在PolarDB中创建分区时遇到报错，首先需要确定报错的具体原因。报错信息通常会提供关于问题的详细描述，例如语法错误、约束冲突或其他问题。根据这些报错信息，你可以采取相应的措施来解决问题。

如果你怀疑是主键或相关约束导致的问题，以下是一些建议：

检查主键约束：确保你创建分区时的主键定义与原始表的主键定义一致。分区表的主键必须与原始表的主键匹配。

检查唯一约束：除了主键外，还要检查是否有其他唯一约束可能与分区策略冲突。

检查外键约束：如果你的表有外键约束，确保分区策略不会破坏这些约束的完整性。

在PolarDB归档期间，确实会占用实例负载资源。这是因为归档操作涉及到数据的迁移和存储，这些操作需要消耗计算、存储和网络等资源。具体的负载程度取决于归档的数据量、归档策略以及实例的硬件配置等因素。

同样地，查询归档后的表也会占用当前实例的负载资源。查询归档表时，PolarDB需要从对象存储服务（如OSS）中读取数据，这涉及到跨网络的数据传输和解析等操作，会消耗一定的计算和网络资源。特别是当查询的数据量较大或查询操作较复杂时，对实例负载的影响可能会更加显著。

因此，在进行归档操作和查询归档表时，建议根据实际情况评估并监控实例的负载情况。如果负载过高，可以考虑优化查询语句、调整归档策略或升级实例配置等方式来缓解负载压力。同时，也要确保实例有足够的资源来处理正常的业务请求，以避免对业务造成不良影响。