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备机数据修复 standby_page_repair 参数说明：控制备机回放时，回放目标页发现故障后是否进行页面自动修复。当前版本支持CRC校验失败、页面未初始化、页面LSN错误共三种类型的修复。不支持VM、xlog、clog、MOT和UNDO元信息的坏块修复，以及FSM的LSN错误修复
数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的，而各表中的列定义了该表，每一列都属于一种数据类型，GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作，例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘和除等操作。 XML类型数据支持作为存储过程的入参
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW（Minimalist GNU for Windows）编译器进行编译。编译命令如下： gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为： ./odbctest.exe
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账本数据库使用的数据类型 账本数据库使用HASH16数据类型来存储行级hash摘要或表级hash摘要，使用HASH32数据类型来存储全局hash摘要或者历史表校验hash。 表1 账本数据库HASH类型 名称 描述 存储空间 范围 HASH16 以无符号64位整数存储。 8字节 0
数值数据类型 整数类型 除特别说明外，MySQL兼容性MySQL模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 整数类型公共差异说明： 输入格式： MySQL 对于类似“asbd”、“12dd”、“12 12”等字符场景的输入，会采取截断或返回
数值数据类型 除特别说明外，MySQL兼容性M-Compatibility模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 支持，存在差异 输出格式：GaussDB
数据导入导出 介绍导入导出的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_files=TRUE，则“导入文件不存在”的时候，GaussDB将抛出“文件不存在的”
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。数据库审计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
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。
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。
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/
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。
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/
数据导入导出 介绍导入导出的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：设置导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。该参数开启时，“导入文件不存在”的时候，GaussDB将抛出“文件不存在”的错误。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：
向量数据类型 向量数据类型包括floatvector和boolvector两种。 floatvector数据类型是指多维数据中含有的数据为float类型，例如[1.0,3.0,11.0,110.0,62.0,22.0,4.0]。 floatvector成员仅支持单精度。单精度范围
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