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数据类型 GaussDB的数据类型的大部分功能场景与MySQL一致，但存在部分差异。 除特别说明，部分数据类型精度、标度、位数大小等不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 数值数据类型 日期与时间数据类型 字符串数据类型 二进制数据类型 数据类型支持的属性 数据类型转换
数据类型 表1 数值类型 序号 Oracle数据类型 GaussDB数据库是否支持 差异 1 NUMBER [ ( p [ , s ] ) ] 支持，有差异 精度和用法存在差异。 NUMBER带参数时，GaussDB的精度p与标度s的最大边界值比Oracle更大。 NUMBER不带参数时
数据类型 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 GaussDB支持某些数据类型间的隐式转换
规划导出数据 操作场景 使用GDS从集群导出到数据之前，要提前准备需要导出的数据，并规划导出的路径。 规划导出路径 Remote模式 （可选）创建用户及所属的用户组。此用户为启动GDS的用户，该用户需要拥有导出数据文件存放目录的写权限。 groupadd gdsgrp useradd
备机数据修复 standby_page_repair 参数说明：控制备机回放时是否进行自动页面修复的开关。当前版本仅支持CRC校验失败类型修复。不支持hashbucket表坏块、堆表FSM文件坏块、VM文件坏块的修复。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
数据透视函数 tablefunc() 描述：扩展接口，用于处理表数据，包括数据透视函数。仅系统管理员可以安装扩展。 需要安装扩展，默认安装到public schema，建议安装到用户schema，create extension tablefunc [schema {user_schema
更新表中数据 修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行、所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。 使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息： 表的名称和要更新的字段名 字段的新值 要更新的行 SQL通常不会为数据行提供唯一标识
数据类型转换 数据库中允许有些数据类型进行隐式类型转换（赋值、函数调用的参数等），有些数据类型间不允许进行隐式数据类型转换，可尝试使用GaussDB提供的类型转换函数，例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB数据库常见的隐式类型转换，请参见表1。 GaussDB支持的DATE
更新表中数据 修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行、所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。 使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息： 表的名称和要更新的字段名 字段的新值 要更新哪些行 SQL通常不会为数据行提供唯一标识
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执行时间为
更新表中数据 修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行、所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。 使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息： 表的名称和需要更新的字段名 字段的新值 需要更新的行 SQL通常不会为数据行提供唯一标识
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 使用执行效率更高的数据类型 通常情况下，整型数据运算（包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及GROUP BY）的效率比字符串和浮点数的效率高。 使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小
数据库审计 背景信息 数据库安全对数据库系统来说至关重要。GaussDB将用户对数据库的所有操作写入审计日志。数据库安全管理员可以利用这些日志信息，重现导致数据库现状的一系列事件，找出非法操作的用户、时间和内容等。 关于审计功能，用户需要了解以下几点内容： 审计总开关audit_enabled
执行导入数据 完成GDS的安装部署及外表创建后，本节介绍如何在GaussDB数据库中创建目标表并将数据导入目标表中。 对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以查看数据倾斜状态，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 前提条件 需要确保每一个CN和
查看数据倾斜状态 操作场景 数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 背景信息 GaussDB是采用Shared-Nothing架构的MPP（Massive
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小
HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。
数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。
数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。
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