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约束限制 支持对冷热表的insert、copy、delete、update、select等表相关的DML操作。 支持对冷热表的权限管理等DCL操作。 支持对冷热表进行analyze、vacuum、merge into等操作和一些分区的操作。 支持从普通列存分区表升级为冷热数据表。 支持带有冷热数据管理表的升级、扩容、缩容和重分布。 8.3.0及以上版本支持冷热分区互相转换，8.3.0版本之前仅支持从热数据切换为冷数据。 对于同时存在冷热分区的表，查询时会变慢，因为冷数据存储在OBS上，读写速度和时延都比在本地查询要慢。 目前冷热表只支持列存2.0版本的分区表，外表不支持冷热分区。 只支持修改冷热表的冷热切换策略，不支持修改冷热表的冷数据的表空间。 冷热表的分区操作约束： 不支持对冷分区的数据进行exchange操作。 Merge partition分区只支持热分区和热分区合并、冷分区和冷分区合并，不支持冷热分区合并。 ADD/Merge/Split Partition等分区操作不支持指定表空间为OBS表空间。 不支持创建时指定和修改冷热表分区的表空间。 冷热切换不是只要满足条件就立刻进行冷热数据切换，依赖用户手动调用切换命令，或者通过调度器调用切换命令后才真正进行数据切换。目前自动调度时间为每日0点，可进行修改。 冷热数据表不支持物理细粒度备份和恢复，由于物理备份时只备份热数据，在备份恢复前后OBS上冷数据为同一份，不支持truncate和drop table等涉及删除文件操作语句的备份恢复操作。
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创建冷热表 创建列存冷热数据管理表lifecycle_table，指定热数据有效期LMT为100天。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE TABLE lifecycle_table(i int, val text) WITH (ORIENTATION = COLUMN, storage_policy = 'LMT:100') PARTITION BY RANGE (i) ( PARTITION P1 VALUES LESS THAN(5), PARTITION P2 VALUES LESS THAN(10), PARTITION P3 VALUES LESS THAN(15), PARTITION P8 VALUES LESS THAN(MAXVALUE) ) ENABLE ROW MOVEMENT;
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查看冷热表数据分布 查看单表数据分布情况。 1 2 3 4 5 6 7 SELECT * FROM pg_catalog.pg_lifecycle_table_data_distribute('lifecycle_table'); schemaname | tablename | nodename | hotpartition | coldpartition | switchablepartition | hotdatasize | colddatasize | switchabledatasize ------------+-----------------+--------------+--------------+---------------+---------------------+-------------+--------------+-------------------- public | lifecycle_table | dn_6001_6002 | p1,p2,p3,p8 | | | 96 KB | 0 bytes | 0 bytes public | lifecycle_table | dn_6003_6004 | p1,p2,p3,p8 | | | 96 KB | 0 bytes | 0 bytes public | lifecycle_table | dn_6005_6006 | p1,p2,p3,p8 | | | 96 KB | 0 bytes | 0 bytes (3 rows) 查看所有冷热表数据分布情况。 1 2 3 4 5 6 7 SELECT * FROM pg_catalog.pg_lifecycle_node_data_distribute(); schemaname | tablename | nodename | hotpartition | coldpartition | switchablepartition | hotdatasize | colddatasize | switchabledatasize ------------+-----------------+--------------+--------------+---------------+---------------------+-------------+--------------+-------------------- public | lifecycle_table | dn_6001_6002 | p1,p2,p3,p8 | | | 98304 | 0 | 0 public | lifecycle_table | dn_6003_6004 | p1,p2,p3,p8 | | | 98304 | 0 | 0 public | lifecycle_table | dn_6005_6006 | p1,p2,p3,p8 | | | 98304 | 0 | 0 (3 rows)
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冷热数据切换 将热分区数据切换成冷分区数据。 自动切换：每日0点调度框架自动触发，无需关注切换情况。 可使用函数pg_obs_cold_refresh_time(table_name, time)自定义自动切换时间。例如，根据业务情况调整自动触发时间为每天早晨6点30分。 1 2 3 4 5 SELECT * FROM pg_obs_cold_refresh_time('lifecycle_table', '06:30:00'); pg_obs_cold_refresh_time -------------------------- SUC CES S (1 row) 手动切换。 使用ALTER TABLE语句手动切换单表： 1 2 ALTER TABLE lifecycle_table refresh storage; ALTER TABLE 使用函数pg_refresh_storage()批量切换所有冷热表： 1 2 3 4 5 SELECT pg_catalog.pg_refresh_storage(); pg_refresh_storage -------------------- (1,0) (1 row)
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场景介绍 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景，可以将数据按照时间分为：热数据、冷数据。 冷热数据主要从数据访问频率、更新频率进行划分。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，对访问的响应时间要求很高的数据。 Cold（冷数据）：不允许更新或更新访问频率较低，对访问的响应时间要求不高的数据。 用户可以定义冷热管理表，将符合规则的冷数据切换至OBS上进行存储，可以按照分区自动进行冷热数据的判断和迁移。 图1 冷热数据管理 GaussDB (DWS)列存数据写入时，数据首先进入热分区进行存储，分区数据较多后，可通过手动或自动的方式，将符合冷数据规则的数据切换至OBS上进行存储。在数据切换至OBS上后，其元数据、Desc表信息以及索引信息仍在本地进行存储，保证了读取的性能。 冷热切换的策略名称支持LMT（last modify time）和HPN（hot partition number），LMT指按分区的最后更新时间切换，HPN指保留热分区的个数切换。 LMT：表示切换[day]时间前修改的热分区数据为冷分区，将该数据迁至OBS表空间中。其中[day]为整型，范围[0, 36500]，单位为天。 如下图中，设置day为2，即在冷热切换时，根据分区数据的最晚修改时间，保留2日内所修改的分区为热分区，其余数据为冷分区数据。假设当前时间为4月30日，4月30日对[4-26]分区进行了delete操作，4月29日对[4-27]分区进行了insert操作，故在冷热切换时，保留[4-26][4-27][4-29][4-30]四个分区为热分区。 HPN：表示保留HPN个有数据的分区为热分区。分区顺序按照分区的Sequence ID来确定，分区的Sequence ID是根据分区边界值的大小，内置生成的序号，此序号不对外呈现。对于RANGE分区，分区的边界值越大，分区对应的Sequence ID越大；对于LIST分区，分区边界枚举值中的最大值越大，分区对应的Sequence ID越大。在冷热切换时，需要将数据迁移至OBS表空间中。其中HPN为整型，范围为[0,1600]。其中HPN为0时，表示不保留热分区，在进行冷热切换时，将所有有数据的分区都转为冷分区并存储在OBS上。 如下图中，设置HPN为3，即在冷热切换时，保留最新的3个有数据的分区为热分区数据，其余分区均切为冷分区。
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步骤五：准备DWS对接Flink工具dws-connector-flink dws-connector-flink是一款基于DWS JDBC接口实现对接Flink的一个工具。在配置 DLI 作业阶段，将该工具及依赖放入Flink类加载目录，提升Flink作业入库DWS的能力。 浏览器访问https://mvnrepository.com/artifact/com.huaweicloud.dws。 在软件列表中选择最新版本的DWS Connectors Flink，本实践选择DWS Connector Flink 2 12 1 12。 单击“1.0.4”分支，实际请以官网发布的新分支为准。 单击“View ALL”。 单击dws-connector-flink_2.12_1.12-1.0.4-jar-with-dependencies.jar，下载到本地。 创建OBS桶，本实践桶名设置为obs-flink-dws，并将此文件上传到OBS桶下，注意桶也保持与DLI在一个区域下，本实践为“ 华北-北京四”。 图12 上传jar包到OBS桶
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约束限制 在使用分区管理功能时，需要满足如下约束： 不支持在小型机、加速集群、单机集群上使用。 支持在8.1.3及以上集群版本中使用。 仅支持行存范围分区表、列存范围分区表、时序表以及冷热表。 分区键唯一且类型仅支持timestamp、timestamptz、date类型。 不支持存在maxvalue分区。 (nowTime - boundaryTime) / period需要小于分区个数上限，其中nowTime为当前时间，boundaryTime为现有分区中最早的分区边界时间。 period、ttl取值范围为1hour ~ 100years。另外，在兼容Teradata或MySQL的数据库中，分区键类型为date时，period不能小于1day。 表级参数ttl不支持单独存在，必须要提前或同时设置period，并且要大于或等于period。 集群在线扩容期间，自动增加分区会失败，但是由于每次增分区时，都预留了足够的分区，所以不影响使用。
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分区自动管理 分区管理功能是和表级参数period、ttl绑定的，只要成功设置了表级参数period，即开启了自动创建新分区功能；成功设置了表级参数ttl，即开启了自动删除过期分区功能。第一次自动创建分区或删除分区的时间为设置period或ttl后30秒。 有如下两种开启分区管理功能的方式： 建表时指定period、ttl。 该方式适用于新建分区管理表时使用。新建分区管理表有两种语法：一种是建表时指定分区，另一种是建表时不指定分区。 建分区管理表时如果指定分区，则语法规则和建普通分区表相同，唯一的区别就是会指定表级参数period、ttl。 示例：创建分区管理表CPU1，指定分区。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CREATE TABLE CPU1( id integer, IP text, time timestamp ) with (TTL='7 days',PERIOD='1 day') partition by range(time) ( PARTITION P1 VALUES LESS THAN('2023-02-13 16:32:45'), PARTITION P2 VALUES LESS THAN('2023-02-15 16:48:12') ); 建分区管理表时可以只指定分区键不指定分区，此时将创建两个默认分区，这两个默认分区的分区时间范围均为period。其中，第一个默认分区的边界时间是大于当前时间的第一个整时/整天/整周/整月/整年的时间，具体选择哪种整点时间取决于period的最大单位；第二个默认分区的边界时间是第一个分区边界时间加period。假设当前时间是2023-02-17 16:32:45，各种情况的第一个默认分区的分区边界选择如下表： 表2 period参数说明 period period最大单位 第一个默认分区的分区边界 1hour Hour 2023-02-17 17:00:00 1day Day 2023-02-18 00:00:00 1month Month 2023-03-01 00:00:00 13months Year 2024-01-01 00:00:00 创建分区管理表CPU2，不指定分区： 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE CPU2( id integer, IP text, time timestamp ) with (TTL='7 days',PERIOD='1 day') partition by range(time); 使用ALTER TABLE RESET的方式设置period、ttl。 该方式适用于给一张满足分区管理约束的普通分区表增加分区管理功能。 创建普通分区表CPU3： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CREATE TABLE CPU3( id integer, IP text, time timestamp ) partition by range(time) ( PARTITION P1 VALUES LESS THAN('2023-02-14 16:32:45'), PARTITION P2 VALUES LESS THAN('2023-02-15 16:56:12') ); 同时开启自动创建和自动删除分区功能： 1 ALTER TABLE CPU3 SET (PERIOD='1 day',TTL='7 days'); 只开启自动创建分区功能： 1 ALTER TABLE CPU3 SET (PERIOD='1 day'); 只开启自动删除分区功能，如果没有提前开启自动创建分区功能，则开启失败： 1 ALTER TABLE CPU3 SET (TTL='7 days'); 通过修改period和ttl修改分区管理功能： 1 ALTER TABLE CPU3 SET (TTL='10 days',PERIOD='2 days'); 关闭分区管理功能。 使用ALTER TABLE RESET语句可以删除表级参数period、ttl，即可关闭相应的分区管理功能。 不能在存在ttl的情况下，单独删除period。 时序表不支持ALTER TABLE RESET。 同时关闭自动创建和自动删除分区功能： 1 ALTER TABLE CPU1 RESET (PERIOD,TTL); 只关闭自动删除分区功能： 1 ALTER TABLE CPU3 RESET (TTL); 只关闭自动创建分区功能，如果该表有ttl参数，则关闭失败： 1 ALTER TABLE CPU3 RESET (PERIOD);
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查看SQL运行信息 获取当前用户有权限查看的所有的SQL信息（若有管理员权限或预置角色权限可以显示和所有用户查询相关的信息）： 1 SELECT usename,state,query FROM PG_STAT_ACTIVITY WHERE DATNAME='数据库名称'; 如果state为active，则query列表示当前执行的SQL语句，其他情况则表示为上一个查询语句；如果state字段显示为idle，则表明此连接处于空闲，等待用户输入命令。回显如下： 1 2 3 4 5 6 usename | state | query ---------+--------+--------------------------------------------------------------------------- leo | idle | select * from joe.mytable; dbadmin | active | SELECT usename,state,query FROM PG_STAT_ACTIVITY WHERE DATNAME='gaussdb'; joe | idle | GRANT SELECT ON TABLE mytable to leo; (3 rows)
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查看连接信息 设置参数track_activities为on： SET track_activities = on; 当此参数为on时，数据库系统才会收集当前活动查询的运行信息。 通过以下SQL就能确认当前的连接用户、连接地址、连接应用、状态、是否等待锁、排队状态以及线程id。 1 SELECT usename,client_addr,application_name,state,waiting,enqueue,pid FROM PG_STAT_ACTIVITY WHERE DATNAME='数据库名称'; 回显如下： 1 2 3 4 5 6 usename | client_addr | application_name | state | waiting | enqueue | pid ---------+---------------+------------------+--------+---------+---------+----------------- leo | 192.168.0.133 | gsql | idle | f | | 139666091022080 dbadmin | 192.168.0.133 | gsql | active | f | | 139666212681472 joe | 192.168.0.133 | | idle | f | | 139665671489280 (3 rows) 中止某个会话连接（仅系统管理员有权限）： 1 SELECT PG_TERMINATE_BACKEND(pid);
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GaussDB(DWS)入门实践 当用户完成集群创建后，可以根据自身的业务需求使用GaussDB(DWS)提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 数据导入导出 从OBS导入数据到集群 本教程旨在通过演示将样例数据上传OBS，及将OBS的数据导入进GaussDB(DWS)上的目标表中，让您快速掌握如何从OBS导入数据到GaussDB(DWS)集群的完整过程。 GaussDB(DWS)支持通过外表将OBS上TXT、 CS V、ORC、PARQUET、CARBONDATA以及JSON格式的数据导入到集群进行查询。 使用GDS从远端服务器导入数据 本教程旨在演示使用GDS（General Data Service）工具将远端服务器上的数据导入GaussDB(DWS)中的办法，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。 GaussDB(DWS)支持通过GDS外表将TXT、CSV和FIXED格式的数据导入到集群进行查询。 导入远端DWS数据源 大数据融合分析场景下，支持同一区域内的多套GaussDB(DWS)集群之间的数据互通互访，本实践将演示通过Foreign Table方式从远端DWS导入数据到本端DWS。 本实践演示过程为：以gsql作为数据库客户端，gsql安装在ECS，通过gsql连接DWS，再通过外表方式导入远端DWS的数据。 导出ORC数据到 MRS GaussDB(DWS)数据库支持通过HDFS外表导出ORC格式数据至MRS，通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在HDFS文件系统上，从而提高整体导出性能。 数据迁移 Oracle迁移到GaussDB(DWS)实践 本教程演示将Oracle业务相关的表数据迁移到GaussDB(DWS)的数据库的基本过程。 通过DLI Flink作业将Kafka数据实时写入DWS 本实践演示通过 数据湖探索 服务DLI Flink作业将分布式消息服务Kafka的消费数据实时同步至DWS 数据仓库 ，实现Kafka实时入库到DWS的过程。 本实践预计时长90分钟，实践用到的云服务包括 虚拟私有云VPC 及子网、弹性负载均衡ELB、弹性 云服务器ECS 、 对象存储服务 OBS、分布式消息服务Kafka、 数据湖 探索DLI和数据仓库服务DWS 调优表 调优表实践 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用优秀实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系统性能，以便比较不同的设计对表的加载性能、存储空间和查询性能的影响。 估计时间：60 分钟。 高级特性 冷热数据管理优秀实践 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景，可以将数据按照时间分为：热数据、冷数据。 分区自动管理优秀实践 对于分区列为时间的分区表，分区自动管理功能可以自动创建新分区和删除过期分区，降低分区表的维护成本，改善查询性能。为了便于查询和维护数据，用户通常使用分区列为时间的分区表来存储时间相关的数据，例如电商的订单信息、 物联网采集的实时数据。这些时间相关的数据导入分区表时，需要保证分区表要有对应时间的分区，由于普通的分区表不会自动创建新的分区和删除过期的分区，所以维护人员需要定期创建新分区和删除过期分区，提高了运维成本。 为解决上述问题，GaussDB(DWS) 引入了分区自动管理特性。可通过设置表级参数period、ttl开启分区自动管理功能，使分区表可以自动创建新分区和删除过期分区，降低分区表的维护成本，改善查询性能。 数据库管理 资源管理优秀实践 本实践将演示GaussDB(DWS)的资源管理功能，帮助企业客户解决数据分析过程中，多用户查询作业遇到的性能瓶颈，最终实现多用户执行SQL作业互不影响，节省资源消耗。 SQL查询优秀实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。 数据倾斜查询优秀实践 本实践包含以下存储倾斜案例： 导入过程存储倾斜即时检测 快速定位查询存储倾斜的表 用户管理优秀实践 GaussDB(DWS)集群中，常用的用户分别是系统管理员和普通用户。本实践简述了系统管理员和普通用户的权限，如何创建以及如何查询用户相关信息。 查看表和数据库的信息 本实践演示了基本数据库查询案例： 查询表信息 查询表大小 查询数据库 查询数据库大小 模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 本实践将演示交通卡口车辆通行分析，将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到数据仓库单个数据库表中，并进行车辆精确查询和车辆模糊查询，展示GaussDB(DWS) 对于历史详单数据的高性能查询能力。 供应链需求分析(TPC-H数据集) 本实践将演示从OBS加载样例数据集到GaussDB(DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 零售业百货公司经营状况分析 本实践将演示以下场景：从OBS加载各个零售商场每日经营的业务数据到数据仓库对应的表中，然后对商铺营业额、客流信息、月度销售排行、月度客流转化率、月度租售比、销售坪效等KPI信息进行汇总和查询。本示例旨在展示在零售业场景中GaussDB(DWS) 数据仓库的多维度查询分析的能力。 数据安全 实现数据列的加解密 数据加密 作为有效防止未授权访问和防护数据泄露的技术，在各种信息系统中广泛使用。作为信息系统的核心，GaussDB(DWS)数仓也提供数据加密功能，包括透明加密和使用SQL函数加密。本章节主要讨论SQL函数加密。
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ODBC驱动 GaussDB(DWS) 也支持开源的ODBC驱动程序：PostgreSQL ODBC 09.01.0200或更高版本。 表5 ODBC驱动下载地址 适用操作系统 下载地址 校验文件 Windows dws_8.2.x_odbc_driver_for_windows.zip dws_8.2.x_odbc_driver_for_windows.zip.sha256 dws_8.1.x_odbc_driver_for_windows.zip dws_8.1.x_odbc_driver_for_windows.zip.sha256 Euler ARM dws_8.2.x_odbc_driver_for_arm_euler.zip dws_8.2.x_odbc_driver_for_arm_euler.zip.sha256 dws_8.1.x_odbc_driver_for_arm_euler.zip dws_8.1.x_odbc_driver_for_arm_euler.zip.sha256 Redhat ARM dws_8.2.x_odbc_driver_for_arm_redhat.zip dws_8.2.x_odbc_driver_for_arm_redhat.zip.sha256 dws_8.1.x_odbc_driver_for_arm_redhat.zip dws_8.1.x_odbc_driver_for_arm_redhat.zip.sha256 Redhat x86_64 dws_8.2.x_odbc_driver_for_x86_redhat.zip dws_8.2.x_odbc_driver_for_x86_redhat.zip.sha256 dws_8.1.x_odbc_driver_for_x86_redhat.zip dws_8.1.x_odbc_driver_for_x86_redhat.zip.sha256 SUSE x86_64 dws_8.2.x_odbc_driver_for_x86_suse.zip dws_8.1.x_odbc_driver_for_x86_suse.zip.sha256 dws_8.1.x_odbc_driver_for_x86_suse.zip dws_8.1.x_odbc_driver_for_x86_suse.zip.sha256
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JDBC驱动 GaussDB(DWS) 支持开源的JDBC驱动程序：PostgreSQL JDBC驱动程序9.3-1103或更高版本。 表4 JDBC驱动下载地址 驱动名称 下载地址 校验文件 DWS JDBC Driver dws_9.1.x_jdbc_driver.zip dws_9.1.x_jdbc_driver.zip.sha256 dws_8.3.x_jdbc_driver.zip dws_8.3.x_jdbc_driver.zip.sha256 dws_8.2.x_jdbc_driver.zip dws_8.2.x_jdbc_driver.zip.sha256 dws_8.1.x_jdbc_driver.zip dws_8.1.x_jdbc_driver.zip.sha256 DWS ARM JDBC Driver dws_euler_kunpeng_jdbc.zip dws_euler_kunpeng_jdbc.zip.sha256
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Data Studio图形界面客户端 表2 Data Studio下载地址 适用操作系统 下载地址 校验文件 Windows x64 Data_Studio_9.1.x_64.zip Data_Studio_9.1.x_64.zip.sha256 Data_Studio_8.2.x_64.zip Data_Studio_8.2.x_64.zip.sha256 Data_Studio_8.1.x_64.zip Data_Studio_8.1.x_64.zip.sha256 Data_Studio_8.0.x_64.zip Data_Studio_8.0.x_64.zip.sha256 Windows x86 Data_Studio_9.1.x_32.zip Data_Studio_9.1.x_32.zip.sha256 Data_Studio_8.2.x_32.zip Data_Studio_8.2.x_32.zip.sha256 Data_Studio_8.1.x_32.zip Data_Studio_8.1.x_32.zip.sha256 Data_Studio_8.0.x_32.zip Data_Studio_8.0.x_32.zip.sha256
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命令行客户端（包含GDS工具包） 表1 gsql下载地址 操作系统类别 适用操作系统版本 下载地址 校验文件 Windows Windows x86_64： Windows 7及以上。 Windows Server 2008及以上。 dws_8.1.x_gsql_for_windows.zip dws_8.1.x_gsql_for_windows.zip.sha256 dws_8.2.x_gsql_for_windows.zip dws_8.2.x_gsql_for_windows.zip.sha256 Redhat x86_64 RHEL 6.4~7.6 dws_client_8.2.x_redhat_x64.zip dws_client_8.2.x_redhat_x64.zip.sha256 dws_client_8.1.x_redhat_x64.zip dws_client_8.1.x_redhat_x64.zip.sha256 dws_client_8.0.x_redhat_x64.zip dws_client_8.0.x_redhat_x64.zip.sha256 SUSE x86_64 SLES 11.1~11.4，SLES 12.0~12.3 dws_client_8.2.x_suse_x64.zip dws_client_8.2.x_suse_x64.zip.sha256 dws_client_8.1.x_suse_x64.zip dws_client_8.1.x_suse_x64.zip.sha256 dws_client_8.0.x_suse_x64.zip dws_client_8.0.x_suse_x64.zip.sha256 Euler Kunpeng_64 EulerOS 2.0 SP8 dws_client_8.1.x_euler_kunpeng_x64.zip dws_client_8.1.x_euler_kunpeng_x64.zip.sha256 Redhat Kunpeng_64 CentOS-7.6-aarch64和NeoKylin-7.6-aarch64 (适配鲲鹏920处理器) dws_client_8.1.x_redhat_kunpeng_x64.zip dws_client_8.1.x_redhat_kunpeng_x64.zip.sha256
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