华为云用户手册
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创建C函数 以ISNUMBER为例: 1 2 3 4 create or replace function isnumber(text) returns integer as '...../isNumber.so', 'ISNUMBER' language c strict fenced IMMUTABLE SHIIPABLE; ...../isNumber.so 指定了库文件的路径。当enable_default_cfunc_libpath打开时,只需要指定文件名即可,数据库会自动在默认目录($libdir/proc_srclib)下查找该文件。当enable_default_cfunc_libpath关闭时,这里必须指定库文件的绝对路径。enable_default_cfunc_libpath参数默认打开。 属性strict,表示只要其中任意参数为NULL值,该函数就会返回空值,当有NULL参数时该函数不会被执行,而是自动返回一个空值结果。也就是说,如果函数创建时没有指定strict属性,则函数的C语言实现一定要对参数是否为NULL特殊处理,例如:maxdate的实现。否则,对NULL的不正确的使用可能引起进程的crash。 属性fenced,如果指定函数为fenced模式,则函数会在worker进程中被调用,防止C代码实现错误导致服务器crash,不建议使用not fenced模式。 属性IMMUTABLE,表示函数的结果只倚赖于它的输入参数。 属性SHIPPABLE,表示这个函数可以下推到DN执行。对于IMMUTABLE类型的函数,如果函数的返回值类型不是record,则可以下推到DN上执行。 对于STABLE/VOLATILE类型的函数,仅当函数的属性是SHIPPABLE的时候,函数可以下推到DN执行。 函数属性在CREATE FUNCTION章节会有详细介绍。
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编译生成动态库 在使用用户定义的C代码之前,必须编译链接生成一个能被服务器动态载入的文件。确切的说,需要生成一个共享库文件。 首先源文件被编译成一个目标文件,然后目标文件被连接起来。目标文件需要被创建成position-independent code (PIC),这意味着当它们被载入时,可以被放置在内存中的任意位置。 下面例子中,我们以文件isNumber.c为例,并且创建一个共享库isNumber.so。 Linux创建PIC的编译器标志是-fpic。在不同平台上的,需要参考GCC手册。创建一个共享库的编译器标志是-shared。一个完整的例子: gcc -fpic -c isNumber.cpp -I include/postgresql/server/ gcc -shared -o isNumber.so isNumber.o 上述命令也可以连在一起: gcc -shared -fpic -o isNumber.so isNumber.cpp -I include/postgresql/server/ 其中include/postgresql/server/ 为服务器对外发布的头文件路径,在安装目录下面。 gcc版本要求在7.3.0或者7.3.0之上。 为保证C函数兼容性,若涉及数据库升级,用户需要基于升级后的头文件重新编译C函数共享库。 在服务端加载过动态库后,不可在环境上手动修改该动态库,否则可能出现段错误或其他未知问题。
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Plan Hint实际调优案例 本节以TPC-DS标准测试的Q24的部分语句为例,在1000X,24DN环境上,说明使用plan hint进行实际调优的过程。示例如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 select avg(netpaid) from (select c_last_name ,c_first_name ,s_store_name ,ca_state ,s_state ,i_color ,i_current_price ,i_manager_id ,i_units ,i_size ,sum(ss_sales_price) netpaid from store_sales ,store_returns ,store ,item ,customer ,customer_address where ss_ticket_number = sr_ticket_number and ss_item_sk = sr_item_sk and ss_customer_sk = c_customer_sk and ss_item_sk = i_item_sk and ss_store_sk = s_store_sk and c_birth_country = upper(ca_country) and s_zip = ca_zip and s_market_id=7 group by c_last_name ,c_first_name ,s_store_name ,ca_state ,s_state ,i_color ,i_current_price ,i_manager_id ,i_units ,i_size); 该语句的初始计划如下,运行时间110s: 该计划中,第10层算子使用broadcast性能较差,由于第11层算子估算行数为2140,比实际行数严重低估。错误行数估算主要来源于第13层算子的行数低估,根因是第13层hashjoin中,使用store_sales的(ss_ticket_number, ss_item_sk)列和store_returns的(sr_ticket_number, sr_item_sk)列进行关联,由于缺少多列相关性的估算导致行数严重低估。 2. 使用如下的rows hint进行调优后,计划如下,运行时间318s: 1 2 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns * 11270)*/ c_last_name ... 时间反而劣化了,原因是第8层hashjoin过慢引起第9层redistribute时间过慢导致,其中第9层redistribute并没有数据倾斜,hashjoin慢的原因是由于第18层redistribute后数据倾斜导致。 3. 经过实际数据查证,customer_address的两个join列的不同值数目较少,使用其进行join容易出现数据倾斜,故把customer_address放到最后进行join。使用如下的hint进行调优后,计划如下,运行时间116s: 1 2 3 4 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns *11270) leading((store_sales store_returns store item customer) customer_address)*/ c_last_name ... 发现时间基本花在了第6层redistribute算子上,需要进一步优化。 4. 由于最后一层redistribute包含倾斜,所以时间较长。为了避免倾斜,需要将item表放在最后join,由于item表的join并不能使行数减少。修改hint如下并执行,计划如下,运行时间120s: 1 2 3 4 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns *11270) leading((customer_address (store_sales store_returns store customer) item)) c_last_name ... 该计划中的redistribute问题并没有解决,因为第22层item表做了broadcast,导致与customer_address表join后的倾斜并没有被消除掉。 5. 增加如下禁止item表做broadcast的hint,使与customer_address join的表做redistribute(也可以进行join表redistribute的hint),计划如下,运行时间105s: 1 2 3 4 5 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns *11270) leading((customer_address (store_sales store_returns store customer) item)) no broadcast(item)*/ c_last_name ... 6. 发现最后一层使用单层Agg,但行数缩减较多。使用相同的hint,同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优,最终计划如下图所示,运行时间94s,完成调优。 如果有统计信息变更引起的查询劣化,可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例,在收集default_statistics_target设置为–2的统计信息之后,计划相比于默认统计信息发生劣化。 1. 默认统计信息(default_statistics_target设置为100)的计划如下: 2. 统计信息变更(default_statistics_target设置为–2)的计划如下: 3. 经过对比,劣化的原因主要为lineitem和part表join时stream类型由BroadCast变更为Redistribute导致。可以对语句进行stream方式的hint来调整到之前的计划,例如: 父主题: 使用Plan Hint进行调优
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示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 --创建一个角色role1。 gaussdb=# CREATE ROLE role1 IDENTIFIED BY '********'; -- 为用户role1创建一个同名schema,子命令创建的表films和winners的拥有者为role1。 gaussdb=# CREATE SCHEMA AUTHORIZATION role1 CREATE TABLE films (title text, release date, awards text[]) CREATE VIEW winners AS SELECT title, release FROM films WHERE awards IS NOT NULL; --删除schema。 gaussdb=# DROP SCHEMA role1 CASCADE; --删除用户。 gaussdb=# DROP USER role1 CASCADE;
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简化输入 简化输入到 CS V日志文件,可以通过如下操作: 设置log_filename和log_rotation_age,为日志文件提供一个一致的、可预测的命名方案。通过日志文件名,预测一个独立的日志文件完成并进入准备导入状态的时间。 将log_rotation_size设为0来终止基于尺寸的日志回滚,因为基于尺寸的日志回滚让预测日志文件名变得非常的困难。 将log_truncate_on_rotation设为on以便区分在同一日志文件中旧的日志数据和新的日志数据。
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csvlog定义 以“逗号分隔值” 即CSV(Comma Separated Value)的形式发出日志。 以下是简单的用来存储CSV形式日志输出的表定义: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 CREATE TABLE postgres_log ( log_time timestamp(3) with time zone, node_name text, user_name text, database_name text, process_id bigint, connection_from text, "session_id" text, session_line_num bigint, command_tag text, session_start_time timestamp with time zone, virtual_transaction_id text, transaction_id bigint, query_id bigint, module text, error_severity text, sql_state_code text, message text, detail text, hint text, internal_query text, internal_query_pos integer, context text, query text, query_pos integer, location text, application_name text ); 详细说明请参见表1。 表1 csvlog字段含义表 字段名 字段含义 字段名 字段含义 log_time 毫秒级的时间戳 module 日志所属模块 node_name 节点名称 error_severity ERRORSTATE代码 user_name 用户名 sql_state_code SQLSTATE代码 database_name 数据库名 message 错误消息 process_id 进程ID detail 详细错误消息 connection_from 客户主机:端口号 hint 提示 session_id 会话ID internal_query 内部查询(查询那些导致错误的信息,如果有的话) session_line_num 每个会话的行数 internal_query_pos 内部查询指针 command_tag 命令标签 context 环境 session_start_time 会话开始时间 query 错误发生位置的字符统计 virtual_transaction_id 常规事务 query_pos 错误发生位置指针 transaction_id 事务ID location 在 GaussDB 源代码中错误的位置(如果log_error_verbosity的值设为verbose ) query_id 查询ID application_name 应用名称 使用COPY FROM命令将日志文件导入这个表: 1 COPY postgres_log FROM '/opt/data/pg_log/logfile.csv' WITH csv; 此处的日志名“logfile.csv”要换成实际生成的日志的名称。
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调优手段之GUC参数 查询优化的主要目的是为查询语句选择高效的执行方式。 如下SQL语句: 1 2 select count(1) from customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk); 在执行customer inner join store_sales的时候,GaussDB支持Nested Loop、Merge Join和Hash Join三种不同的Join方式。优化器会根据表customer和表store_sales的统计信息估算结果集的大小以及每种Join方式的执行代价,然后对比选出执行代价最小的执行计划。 正如前面所说,执行代价计算都是基于一定的模型和统计信息进行估算,当因为某些原因代价估算不能反映真实的cost的时候,我们就需要通过GUC参数设置的方式让执行计划倾向更优规划。例如:random_page_cost参数表示优化器计算一次非顺序抓取磁盘页面的开销,该参数默认值为4。当机器磁盘随机读取的速度较快时,比如SSD设备,可以将该参数的值适当调小,更改后,索引扫描的代价降低,生成计划时更倾向于选择索引扫描的方式。
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参数说明 connection_target 以下列形式之一指定连接的目标服务器: [ database_name ] [ @host ] [ :port ]:通过TCP/IP连接。 unix:postgresql://host [ :port ] / [ database_name ] [ ?connection_option ]:通过Unix域套接字连接。 tcp:postgresql://host [ :port ] / [ database_name ] [ ?connection_option ]:通过TCP/IP连接。 SQL string constant:包含上述形式之一的值。 connection_name 用于该连接的一个可选标识符,可以在其他命令中引用它。可以是一个SQL标识符或者一个宿主变量。 connection_user 用于数据库连接的用户名。 使用user_name/password、user_name SQLIDENTIFIED BY password或者user_name USING password之一,这个参数也能指定用户名和口令。 用户名和口令可以是SQL标识符、字符串常量或者宿主变量。 上述参数中斜体部分为变量,请根据实际情况进行修改。
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示例 Synonym词典可用于解决语言学相关问题,例如,为避免使单词"Paris"变成"pari",可在Synonym词典文件中定义一行"Paris paris",并将该词典放置在预定义的english_stem词典之前。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {english_stem} | english_stem | {pari} (1 row) gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = my_synonyms, FILEPATH = 'file:///home/dicts/' ); gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword WITH my_synonym, english_stem; gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( CASESENSITIVE=true); gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {pari} (1 row) 其中,同义词词典文件全名为my_synonyms.syn,所在目录为当前连接CN节点的/home/dicts/下。关于创建词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 星号(*)可用于词典文件中的同义词结尾,表示该同义词是一个前缀。在to_tsvector()中该星号将被忽略,但在to_tsquery()中会匹配该前缀并对应输出结果(参照处理查询一节)。 假设词典文件synonym_sample.syn内容如下: 1 2 gogle googl indices index* 创建并使用词典: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY syn ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = synonym_sample ); gaussdb=# SELECT ts_lexize('syn','indices'); ts_lexize ----------- {index} (1 row) gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION tst (copy=simple); gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION tst ALTER MAPPING FOR asciiword WITH syn; gaussdb=# SELECT to_tsvector('tst','indices'); to_tsvector ------------- 'index':1 (1 row) gaussdb=# SELECT to_tsquery('tst','indices'); to_tsquery ------------ 'index':* (1 row) gaussdb=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector; tsvector --------------------------------- 'are' 'indexes' 'useful' 'very' (1 row) gaussdb=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector @@ to_tsquery('tst','indices'); ?column? ---------- t (1 row)
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接口介绍 高级功能包DBE_APPLICATION_INFO支持的所有接口请参见表1。DBE_APPLICATION_INFO作用范围是当前session。 表1 DBE_APPLICATION_INFO 接口名称 描述 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO 写入客户端信息。 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO 读取客户端信息。 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO 写入客户端信息。DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO函数原型为: 1 2 3 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO( str text )returns void; 表2 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO接口参数说明 参数 描述 str 写入的客户端信息。 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO 读取客户端信息DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO函数原型为: 1 2 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO( OUT client_info text); 表3 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO接口参数说明 参数 描述 client_info 客户端信息
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语法格式 1 2 3 4 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1 src2 ..., dest) [no] nestloop_index([@queryblock] dest[, index_list]) -- 索引方式 [no] nestloop_index([@queryblock] dest[,(src1 src2 ...)]) -- 表名方式 predpush_same_level参数仅在rewrite_rule中的predpushforce选项打开时生效。 nestloop_index对rewrite_rule不做要求。
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示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 //以下代码将获取数据库连接操作封装为一个接口,可通过给定用户名和密码来连接数据库。 public static Connection getConnect(String username, String passwd) { //驱动类。 String driver = "org.postgresql.Driver"; //数据库连接描述符。 String sourceURL = "jdbc:postgresql://$ip:$port/postgres"; Connection conn = null; try { //加载驱动。 Class.forName(driver); } catch( Exception e ) { e.printStackTrace(); return null; } try { //创建连接。 conn = DriverManager.getConnection(sourceURL, username, passwd); System.out.println("Connection succeed!"); } catch(Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } return conn; } // 以下代码将使用Properties对象作为参数建立连接 public static Connection getConnectUseProp(String username, String passwd) { //驱动类。 String driver = "org.postgresql.Driver"; //数据库连接描述符。 String sourceURL = "jdbc:postgresql://$ip:$port/postgres?"; Connection conn = null; Properties info = new Properties(); try { //加载驱动。 Class.forName(driver); } catch( Exception e ) { e.printStackTrace(); return null; } try { info.setProperty("user", username); info.setProperty("password", passwd); //创建连接。 conn = DriverManager.getConnection(sourceURL, info); System.out.println("Connection succeed!"); } catch(Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } return conn; } 常用参数详细请见JDBC常用参数参考。
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示例3 常用数据类型使用示例 //bit类型使用示例,注意此处bit类型取值范围[0,1] Statement st = conn.createStatement(); String sqlstr = "create or replace function fun_1()\n" + "returns bit AS $$\n" + "select col_bit from t_bit limit 1;\n" + "$$\n" + "LANGUAGE SQL;"; st.execute(sqlstr); CallableStatement c = conn.prepareCall("{ ? = call fun_1() }"); //注册输出类型,位串类型 c.registerOutParameter(1, Types.BIT); c.execute(); //使用Boolean类型获取结果 System.out.println(c.getBoolean(1)); // money类型使用示例 // 表结构中包含money类型列的使用示例。 st.execute("create table t_money(id int,col1 money)"); PreparedStatement pstm = conn.prepareStatement("insert into t_money values(1,?)"); // 使用PGobject赋值,取值范围[-92233720368547758.08,92233720368547758.07] PGobject minMoney = new PGobject(); minMoney.setType("money"); minMoney.setValue("-92233720368547758.08"); pstm.setObject(1, minMoney); pstm.execute(); // 使用PGMoney赋值,取值范围[-9999999.99,9999999.99] pstm.setObject(1,new PGmoney(9999999.99)); pstm.execute(); // 函数返回值为money的使用示例。 st.execute("create or replace function func_money() " + "return money " + "as declare " + "var1 money; " + "begin " + " select col1 into var1 from t_money limit 1; " + " return var1; " + "end;"); CallableStatement cs = conn.prepareCall("{? = call func_money()}"); cs.registerOutParameter(1,Types.DOUBLE); cs.execute(); cs.getObject(1);
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DBE_PLDEBUGGER.continue 执行当前存储过程,直到下一个断点或结束,返回执行的下一条的行数和对应query。 函数原型为: 1 2 DBE_PLDEBUGGER.continue() RETURN Record; 表1 continue 返回值列表 名称 类型 描述 funcoid OUT oid 函数id funcname OUT text 函数名 lineno OUT integer 当前调试运行的下一行行号 query OUT text 当前调试的下一行函数源码 父主题: DBE_PLDEBUGGER Schema
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背景信息 索引可以提高数据的访问速度,但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间。所以是否要为表增加索引,索引建立在哪些字段上,是创建索引前必须要考虑的问题。需要分析应用程序的业务处理、数据使用、经常被用作查询的条件或者被要求排序的字段来确定是否建立索引。 索引建立在数据库表中的某些列上。因此,在创建索引时,应该仔细考虑在哪些列上创建索引。 在经常需要搜索查询的列上创建索引,可以加快搜索的速度。 在作为主键的列上创建索引,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构。 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的。 在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间。 在经常使用WHERE子句的列上创建索引,加快条件的判断速度。 为经常出现在关键字ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT后面的字段建立索引。 索引创建成功后,系统会自动判断何时引用索引。当系统认为使用索引比顺序扫描更快时,就会使用索引。 索引创建成功后,必须和表保持同步以保证能够准确地找到新数据,这样就增加了数据操作的负荷。因此请定期删除无用的索引。 分区表索引分为LOCAL索引与GLOBAL索引,一个LOCAL索引对应一个具体分区,而GLOBAL索引则对应整个分区表。
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参数 表1 SQLColAttribute参数 关键字 参数说明 StatementHandle 语句句柄。 ColumnNumber 要检索字段的列号,起始为1,依次递增。 FieldIdentifier IRD中ColumnNumber行的字段。 CharacterAttributePtr 输出参数:一个缓冲区指针,返回FieldIdentifier字段值。 BufferLength 如果FieldIdentifier是一个ODBC定义的字段,而且CharacterAttributePtr指向一个字符串或二进制缓冲区,则此参数为该缓冲区的长度。 如果FieldIdentifier是一个ODBC定义的字段,而且CharacterAttributePtr指向一个整数,则会忽略该字段。 StringLengthPtr 输出参数:缓冲区指针,存放*CharacterAttributePtr中字符类型数据的字节总数,对于非字符类型,忽略BufferLength的值。 NumericAttributePtr 输出参数:指向一个整型缓冲区的指针,返回IRD中ColumnNumber行FieldIdentifier字段的值。
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原型 1 2 3 4 5 6 7 SQLRETURN SQLColAttibute(SQLHSTMT StatementHandle, SQLUSMALLINT ColumnNumber, SQLUSMALLINT FieldIdentifier, SQLPOINTER CharacterAtrriburePtr, SQLSMALLINT BufferLength, SQLSMALLINT *StringLengthPtr, SQLLEN *NumericAttributePtr);
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log_file_mode 参数说明:logging_collector设置为on时,log_file_mode设置服务器日志文件的权限。在Windows系统下,此选项无效。通常log_file_mode的取值是能够被chmod和umask系统调用接受的数字。 该参数属于SIGHUP类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 使用此选项前请设置log_directory,将日志存储到数据目录之外的地方。 因日志文件可能含有敏感数据,故不能将其设为对外可读。 取值范围:整型,0000~0777 (8进制计数,转化为十进制 0 ~ 511)。 0600表示只允许服务器管理员读写日志文件。 0640表示允许管理员所在用户组成员只能读日志文件。 默认值:0600
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log_rotation_age 参数说明:logging_collector设置为on时,log_rotation_age决定创建一个新日志文件的时间间隔。当现在的时间减去上次创建一个服务器日志的时间超过了log_rotation_age的值时,将生成一个新的日志文件。 该参数属于SIGHUP类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:整型,0 ~ 35791394,单位为min。其中0表示关闭基于时间的新日志文件的创建。 默认值:1d(即1440min)
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log_rotation_size 参数说明:logging_collector设置为on时,log_rotation_size决定服务器日志文件的最大容量。当日志消息的总量超过日志文件容量时,服务器将生成一个新的日志文件。 该参数属于SIGHUP类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:整型,0 ~ 2097151,单位为KB。 0表示关闭基于容量的新日志文件的创建。 默认值:20MB
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log_filename 参数说明:logging_collector设置为on时,log_filename决定服务器运行日志文件的名称。通常日志文件名是按照strftime模式生成,因此可以用系统时间定义日志文件名,用%转义字符实现,仅sysadmin用户可以访问。 该参数属于SIGHUP类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 建议使用%转义字符定义日志文件名称,否则难以对日志文件进行有效的管理。 当log_destination设为csvlog时,系统会生成附加了时间戳的日志文件名,文件格式为csv格式,例如“server_log.1093827753.csv”。 取值范围:字符串 默认值:postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log
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log_truncate_on_rotation 参数说明:logging_collector设置为on时,log_truncate_on_rotation设置日志消息的写入方式。 该参数属于SIGHUP类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 示例如下: 假设日志需要保留7天,每天生成一个日志文件,日志文件名设置为server_log.Mon、server_log.Tue等。第二周的周二生成的日志消息会覆盖写入到server_log.Tue。设置方法:将log_filename设置为server_log.%a ,log_truncate_on_rotation设置为on,log_rotation_age设置为1440,即日志有效时间为1天。 取值范围: 布尔型 on表示GaussDB以覆盖写入的方式写服务器日志消息。 off表示GaussDB将日志消息附加到同名的现有日志文件上。 默认值:off
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log_destination 参数说明:GaussDB支持多种方法记录服务器日志,log_destination的取值为一个逗号分隔开的列表(如log_destination="stderr,csvlog")。 该参数属于SIGHUP类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:字符串 有效值为stderr、csvlog、syslog。 取值为stderr,表示日志打印到屏幕。 取值为csvlog,表示日志的输出格式为“逗号分隔值”即CSV (Comma Separated Value)格式。使用csvlog记录日志的前提是将logging_collector设置为on,请参见使用CSV格式写日志。 取值为syslog,表示通过操作系统的syslog记录日志。 GaussDB使用 syslog的LOCAL0 ~ LOCAL7记录日志,请参见syslog_facility。使用syslog记录日志需在操作系统后台服务配置文件中添加代码: 1 local0.* /var/log/postgresql 默认值:stderr
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logging_collector 参数说明:控制开启后端日志收集进程logger进行日志收集。该进程捕获发送到stderr或csvlog的日志消息并写入日志文件。 这种记录日志的方法比将日志记录到syslog更加有效,因为某些类型的消息在syslog的输出中无法显示。例如动态链接库加载失败消息和脚本(例如archive_command)产生的错误消息。 该参数属于POSTMASTER类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 将服务器日志发送到stderr时可以不使用logging_collector参数,此时日志消息会被发送到服务器的stderr指向的空间。这种方法的缺点是日志回滚困难,只适用于较小的日志容量。 取值范围:布尔型 on表示开启日志收集功能。 off表示关闭日志收集功能。 默认值:on
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log_directory 参数说明:logging_collector设置为on时,log_directory决定存放服务器日志文件的目录。它可以是绝对路径,或者是相对路径(相对于数据目录的路径)。log_directory支持动态修改,可以通过gs_guc reload实现,仅sysadmin用户可以访问。 该参数属于SIGHUP类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 当配置文件中log_directory的值为非法路径时,会导致集群无法重新启动。 通过gs_guc reload动态修改log_directory时,当指定路径为合法路径时,日志输出到新的路径下。当指定路径为非法路径时,日志输出到上一次合法的日志输出路径下而不影响数据库正常运行。此时即使指定的log_directory的值非法,也会写入到配置文件中。 在沙箱环境,路径中不可以包含/var/chroot,例如log的绝对路径是/var/chroot/var/lib/log/Ruby/pg_log/cn_log,则只需要设置为/var/lib/log/Ruby/pg_log/cn_log。 合法路径:用户对此路径有读写权限。 非法路径:用户对此路径无读写权限。 取值范围:字符串 默认值:安装时指定
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停用词 停用词是很常见的词,几乎出现在每一个文档中,并且没有区分值。因此,在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。例如,Ispell词典会先对标记进行规范化,然后再查看停用词表,而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如,每个英文文本包含像a和the的单词,因此没必要将它们存储在索引中。然而,停用词影响tsvector中的位置,同时位置也会影响相关度: 1 2 3 4 gaussdb=# SELECT to_tsvector('english','in the list of stop words'); to_tsvector ---------------------------- 'list':3 'stop':5 'word':6 位置1、2、4是停用词,所以不显示。为包含和不包含停用词的文档计算出的排序是完全不同的: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 gaussdb=# SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english','in the list of stop words'), to_tsquery('list & stop')); ts_rank_cd ------------ .05 gaussdb=# SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english','list stop words'), to_tsquery('list & stop')); ts_rank_cd ------------ .1 父主题: 词典
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操作步骤 创建一个名为thesaurus_astro的TZ词典。 以一个简单的天文学词典thesaurus_astro为例,其中定义了两组天文短语及其同义词如下: 1 2 supernovae stars : sn crab nebulae : crab 执行如下语句创建TZ词典: 1 2 3 4 5 6 gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( TEMPLATE = thesaurus, DictFile = thesaurus_astro, Dictionary = pg_catalog.english_stem, FILEPATH = 'file:///home/dicts/' ); 其中,词典定义文件全名为thesaurus_astro.ths,所在目录为当前连接数据库主节点的/home/dicts/下 。子词典pg_catalog.english_stem是预定义的Snowball类型的英语词干词典,用于规范化输入词,子词典自身相关配置(例如停用词等)不在此处显示。关于创建词典的语法和更多参数,请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 创建词典后,将其绑定到对应文本搜索配置中需要处理的token类型上: 1 2 3 gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION russian ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart WITH thesaurus_astro, english_stem; 使用TZ词典。 测试TZ词典。 ts_lexize函数对于测试TZ词典作用不大,因为该函数是按照单个token处理输入。可以使用plainto_tsquery、to_tsvector、to_tsquery函数测试TZ词典,这些函数能够将输入分解成多个token(to_tsquery函数需要将输入加上引号)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 gaussdb=# SELECT plainto_tsquery('russian','supernova star'); plainto_tsquery ----------------- 'sn' (1 row) gaussdb=# SELECT to_tsvector('russian','supernova star'); to_tsvector ------------- 'sn':1 (1 row) gaussdb=# SELECT to_tsquery('russian','''supernova star'''); to_tsquery ------------ 'sn' (1 row) 其中,supernova star匹配了词典thesaurus_astro定义中的supernovae stars,这是因为在thesaurus_astro词典定义中指定了Snowball类型的子词典english_stem,该词典移除了e和s。 如果同时需要索引原始短语,只要将其同时放置在词典定义文件中对应定义的右侧即可,如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 supernovae stars : sn supernovae stars gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( DictFile = thesaurus_astro, FILEPATH = 'file:///home/dicts/'); gaussdb=# SELECT plainto_tsquery('russian','supernova star'); plainto_tsquery ----------------------------- 'sn' & 'supernova' & 'star' (1 row)
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ROLE_TAB_PRIVS ROLE_TAB_PRIVS视图存储授予角色的对象权限(仅提供用户有权访问的角色信息)信息。默所有用户都可以访问。该视图同时存在于PG_CATA LOG 和SYS schema下。 表1 ROLE_TAB_PRIVS字段 名称 类型 描述 role character varying(128) 角色名称。 owner character varying(128) 对象的所有者。 table_name character varying(128) 对象的名称。对象可以是任何对象,包括表、包、索引、序列等等。 column_name character varying(128) 暂不支持,置NULL。 privilege character varying(40) 对象上的权限,包括USAGE、UPDATE、DELETE、INSERT、CONNECT、SELECT、EXECUTE。 grantable character varying(3) 指示该授权是否包含GRANT选项,(YES)或(NO)。 common character varying(3) 暂不支持,置NULL。 inherited character varying(3) 暂不支持,置NULL。 父主题: 系统视图
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age解析器测试 函数ts_parse可以直接测试文本搜索解析器。 1 2 ts_parse(parser_name text, document text, OUT tokid integer, OUT token text) returns setof record ts_parse解析指定的document并返回一系列的记录,一条记录代表一个解析生成的token。每条记录包括标识token类型的tokid,及token文本。例如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 gaussdb=# SELECT * FROM ts_parse('default', '123 - a number'); tokid | token -------+-------- 22 | 123 12 | 12 | - 1 | a 12 | 1 | number (6 rows) 函数ts_token_type返回指定解析器的token类型及其描述信息。 1 2 ts_token_type(parser_name text, OUT tokid integer, OUT alias text, OUT description text) returns setof record ts_token_type返回一个表,这个表描述了指定解析器可以识别的每种token类型。对于每个token类型,表中给出了整数类型的tokid--用于解析器标记对应的token类型;alias——命名分词器命令中的token类型;及简单描述。比如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 gaussdb=# SELECT * FROM ts_token_type('default'); tokid | alias | description -------+-----------------+------------------------------------------ 1 | asciiword | Word, all ASCII 2 | word | Word, all letters 3 | numword | Word, letters and digits 4 | email | Email address 5 | url | URL 6 | host | Host 7 | sfloat | Scientific notation 8 | version | Version number 9 | hword_numpart | Hyphenated word part, letters and digits 10 | hword_part | Hyphenated word part, all letters 11 | hword_asciipart | Hyphenated word part, all ASCII 12 | blank | Space symbols 13 | tag | XML tag 14 | protocol | Protocol head 15 | numhword | Hyphenated word, letters and digits 16 | asciihword | Hyphenated word, all ASCII 17 | hword | Hyphenated word, all letters 18 | url_path | URL path 19 | file | File or path name 20 | float | Decimal notation 21 | int | Signed integer 22 | uint | Unsigned integer 23 | entity | XML entity (23 rows) 父主题: 测试和调试文本搜索
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数值类型 表1列出了所有的可用类型。数字操作符和相关的内置函数请参见数字操作函数和操作符。 表1 整数类型 名称 描述 存储空间 范围 TINYINT 微整数,别名为INT1。 1字节 0 ~ +255 SMALLINT 小范围整数,别名为INT2。 2字节 -32,768 ~ +32,767 INTEGER 常用的整数,别名为INT4。 4字节 -2,147,483,648 ~ +2,147,483,647 BINARY_INTEGER 常用的整数INTEGER的别名。 4字节 -2,147,483,648 ~ +2,147,483,647 BIGINT 大范围的整数,别名为INT8。 8字节 -9,223,372,036,854,775,808 ~ +9,223,372,036,854,775,807 int16 十六字节的大范围整数,目前不支持用户用于建表等使用。 16字节 -170,141,183,460,469,231,731,687,303,715,884,105,728 ~ +170,141,183,460,469,231,731,687,303,715,884,105,727 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 --创建具有TINYINT类型数据的表。 gaussdb=# CREATE TABLE int_type_t1 ( IT_COL1 TINYINT ); --向创建的表中插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO int_type_t1 VALUES(10); --查看数据。 gaussdb=# SELECT * FROM int_type_t1; it_col1 --------- 10 (1 row) --删除表。 gaussdb=# DROP TABLE int_type_t1; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 --创建具有TINYINT,INTEGER,BIGINT类型数据的表。 gaussdb=# CREATE TABLE int_type_t2 ( a TINYINT, b TINYINT, c INTEGER, d BIGINT ); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO int_type_t2 VALUES(100, 10, 1000, 10000); --查看数据。 gaussdb=# SELECT * FROM int_type_t2; a | b | c | d -----+----+------+------- 100 | 10 | 1000 | 10000 (1 row) --删除表。 gaussdb=# DROP TABLE int_type_t2; TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT和INT16类型存储各种范围的数字,也就是整数。试图存储超出范围以外的数值将会导致错误。 常用的类型是INTEGER,因为它提供了在范围、存储空间、性能之间的最佳平衡。一般只有取值范围确定不超过SMALLINT的情况下,才会使用SMALLINT类型。而只有在INTEGER的范围不够的时候才使用BIGINT,因为前者相对快得多。 表2 任意精度型 名称 描述 存储空间 范围 NUMERIC[(p[,s])], DECIMAL[(p[,s])] 精度p取值范围为[1,1000],标度s取值范围为[0,p]。 说明: p为总位数,s为小数位数。 用户声明精度。每四位(十进制位)占用两个字节,然后在整个数据上加上八个字节的额外开销。 未指定精度的情况下,小数点前最大131,072位,小数点后最大16,383位。 NUMBER[(p[,s])] NUMERIC类型的别名。 用户声明精度。每四位(十进制位)占用两个字节,然后在整个数据上加上八个字节的额外开销。 未指定精度的情况下,小数点前最大131,072位,小数点后最大16,383位。 示例: --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE decimal_type_t1 ( DT_COL1 DECIMAL(10,4) ); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO decimal_type_t1 VALUES(123456.122331); --查询表中的数据。 gaussdb=# SELECT * FROM decimal_type_t1; dt_col1 ------------- 123456.1223 (1 row) --删除表。 gaussdb=# DROP TABLE decimal_type_t1; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE numeric_type_t1 ( NT_COL1 NUMERIC(10,4) ); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO numeric_type_t1 VALUES(123456.12354); --查询表中的数据。 gaussdb=# SELECT * FROM numeric_type_t1; nt_col1 ------------- 123456.1235 (1 row) --删除表。 gaussdb=# DROP TABLE numeric_type_t1; 与整数类型相比,任意精度类型需要更大的存储空间,其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时,优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时,再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时,建议指定该列的精度p以及标度s。 表3 序列整型 名称 描述 存储空间 范围 SMALLSERIAL 二字节序列整型。 2字节 -32,768 ~ +32,767 SERIAL 四字节序列整型。 4字节 -2,147,483,648 ~ +2,147,483,647 BIGSERIAL 八字节序列整型。 8字节 -9,223,372,036,854,775,808 ~ +9,223,372,036,854,775,807 LARGESERIAL 默认插入十六字节序列整型,实际数值类型和numeric相同。 变长类型,每四位(十进制位)占用两个字节,然后在整个数据上加上八个字节的额外开销。 小数点前最大131,072位,小数点后最大16,383位。 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE smallserial_type_tab(a SMALLSERIAL); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO smallserial_type_tab VALUES(default); --再次插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO smallserial_type_tab VALUES(default); --查看数据。 gaussdb=# SELECT * FROM smallserial_type_tab; a --- 1 2 (2 rows) --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE serial_type_tab(b SERIAL); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO serial_type_tab VALUES(default); --再次插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO serial_type_tab VALUES(default); --查看数据。 gaussdb=# SELECT * FROM serial_type_tab; b --- 1 2 (2 rows) --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE bigserial_type_tab(c BIGSERIAL); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO bigserial_type_tab VALUES(default); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO bigserial_type_tab VALUES(default); --查看数据。 gaussdb=# SELECT * FROM bigserial_type_tab; c --- 1 2 (2 rows) --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE largeserial_type_tab(c LARGESERIAL); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO largeserial_type_tab VALUES(default); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO largeserial_type_tab VALUES(default); --查看数据。 gaussdb=# SELECT * FROM largeserial_type_tab; c --- 1 2 (2 rows) --删除表。 gaussdb=# DROP TABLE smallserial_type_tab; gaussdb=# DROP TABLE serial_type_tab; gaussdb=# DROP TABLE bigserial_type_tab; SMALLSERIAL,SERIAL,BIGSERIAL和LARGESERIAL类型不是真正的类型,只是为在表中设置唯一标识做的概念上的便利。因此,创建一个整数字段,并且把它的缺省数值安排为从一个序列发生器读取。应用了一个NOT NULL约束以确保NULL不会被插入。在大多数情况下用户可能还希望附加一个UNIQUE或PRIMARY KEY约束避免意外地插入重复的数值,但这个不是自动的。最后,将序列发生器从属于那个字段,这样当该字段或表被删除的时候也一并删除它。目前只支持在创建表时候指定SERIAL列,不可以在已有的表中,增加SERIAL列。另外临时表也不支持创建SERIAL列。因为SERIAL不是真正的类型,也不可以将表中存在的列类型转化为SERIAL。 表4 浮点类型 名称 描述 存储空间 范围 REAL, FLOAT4 单精度浮点数,不精准。 4字节 -3.402E+38~3.402E+38,6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数,不精准。 8字节 -1.79E+308~1.79E+308,15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数,不精准。精度p取值范围为[1,53]。 说明: p为精度,表示二进制总位数。 4字节或8字节 根据精度p不同选择REAL或DOUBLE PRECISION作为内部表示。如不指定精度,内部用DOUBLE PRECISION表示。 BINARY_DOUBLE 是DOUBLE PRECISION的别名。 8字节 -1.79E+308~1.79E+308,15位十进制数字精度。 DEC[(p[,s])] 精度p取值范围为[1,1000],标度s取值范围为[0,p]。 说明: p为总位数,s为小数位位数。 用户声明精度。每四位(十进制位)占用两个字节,然后在整个数据上加上八个字节的额外开销。 未指定精度的情况下,小数点前最大131,072位,小数点后最大16,383位。 INTEGER[(p[,s])] 精度p取值范围为[1,1000],标度s取值范围为[0,p]。 用户声明精度。每四位(十进制位)占用两个字节,然后在整个数据上加上八个字节的额外开销。 - 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE float_type_t2 ( FT_COL1 INTEGER, FT_COL2 FLOAT4, FT_COL3 FLOAT8, FT_COL4 FLOAT(3), FT_COL5 BINARY_DOUBLE, FT_COL6 DECIMAL(10,4), FT_COL7 INTEGER(6,3) ); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO float_type_t2 VALUES(10,10.365456,123456.1234,10.3214, 321.321, 123.123654, 123.123654); --查看数据。 gaussdb=# SELECT * FROM float_type_t2 ; ft_col1 | ft_col2 | ft_col3 | ft_col4 | ft_col5 | ft_col6 | ft_col7 ---------+---------+-------------+---------+---------+----------+--------- 10 | 10.3655 | 123456.1234 | 10.3214 | 321.321 | 123.1237 | 123.124 (1 row) --删除表。 gaussdb=# DROP TABLE float_type_t2; 父主题: 数据类型
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