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范围分区 范围分区（Range Partition）根据为每个分区建立的分区键的值范围将数据映射到分区。范围分区是生产系统中最常见的分区类型，通常在以时间维度（Date、Time Stamp）描述数据场景中使用。范围分区有两种语法格式，示例如下： VALUES LESS THAN的语法格式
范围分区 范围分区（Range Partition）根据为每个分区建立分区键的值范围将数据映射到分区。范围分区是生产系统中最常见的分区类型，通常在以时间维度（Date、Time Stamp）描述数据场景中使用。范围分区有两种语法格式，示例如下： VALUES LESS THAN的语法格式
范围分区 范围分区（Range Partition）根据为每个分区建立分区键的值范围将数据映射到分区。范围分区是生产系统中最常见的分区类型，通常在以时间维度（Date、Time Stamp）描述数据场景中使用。范围分区有两种语法格式，示例如下： VALUES LESS THAN的语法格式
表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分
+ 5个线程，占用更多的CPU、内存和IO资源，需要选择合适参数，否则可能会因为资源不足而无法启动。 从本版本开始，极致RTO不再自带流控，流控统一由recovery_time_target参数来控制。 recovery_redo_workers 参数说明：是极致RTO特性中每个
JSON/JSONB类型 JSON(JavaScript Object Notation)数据，可以是单独的一个标量，也可以是一个数组，也可以是一个键值对象，其中数组和对象可以统称容器(container)： 标量(scalar)：单一的数字、bool、string、null都可以叫做标量。
表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分
数组类型 数组类型可以用来存储具有相同类型的若干元素。数组类型使用和相关函数请参见数组。 数组类型的定义 一个数组数据类型一般通过在数组元素的数据类型名称后面加方括号[]进行命名。 示例一： --创建一个名为sal_emp的表，拥有一个表示雇员姓名类型为text的列（name），
创建分区表 创建普通分区表（创建一级分区表） 由于SQL语言功能强大和灵活多样性，SQL语法树通常比复杂，分区表同样如此，分区表的创建可以理解成在原有非分区表的基础上新增表分区属性，因此分区表的语法接口可以看成是对原有非分区表CREATE TABLE语句进行扩展PARTITION
认值是60，单位为秒。0是指不开启日志流控，设置为1~3600时，可以保证主机与备机切换时能够在设置的时间内完成日志写入和回放，保证备机能够快速升主机。recovery_time_target设置时间过小会影响主机的性能，设置过大会失去流控效果。建议设置为默认值，不作调整。 au
数组类型 数组类型可以用来存储具有相同类型的若干元素。数组类型使用和相关函数请参见数组。 数组类型的定义 一个数组数据类型一般通过在数组元素的数据类型名称后面加上方括号（[]）来命名。 示例一，创建一个名为sal_emp的表，它有一个表示雇员姓名类型为text的列（name），一
创建分区表 创建普通分区表（创建一级分区表） 由于SQL语言功能强大和灵活多样性，SQL语法树通常比复杂，分区表同样如此，分区表的创建可以理解成在原有非分区表的基础上新增表分区属性，因此分区表的语法接口可以看成是对原有非分区表CREATE TABLE语句进行扩展PARTITION
JSON/JSONB类型 JSON(JavaScript Object Notation)数据，可以是单独的一个标量，也可以是一个数组，也可以是一个键值对象，其中数组和对象可以统称容器(container)： 标量(scalar)：单一的数字、bool、string、null都可以称作标量。
ry_max_workers，以开启极致RTO的recovery_parse_workers为准，并行回放特性失效。极致RTO不再自带流控，流控统一由recovery_time_target参数来控制。 默认值：1 打开极致RTO后，备机会额外启动recovery_parse_workers
长查询和长事务调优 长查询或长事务将影响autovacuum对旧版本的清理，数据更新操作产生的旧版本将不能被及时清理。 数据访问时，需要遍历旧版本进行可见性判断，以便确定对当前查询快照可见的版本。长查询或长事务持续的时间越久，不能及时清理的旧版本就越多，对访问性能的影响也越大。极
SMP场景下的Full Partition-wise Join SMP场景下的Partition-wise Join计划是基于代价选择的，在路径生成的过程中，会对比Partition-wise Join和非Partition-wise Join路径的估算代价，选择代价较低的路径。
长查询和长事务调优 长查询或长事务将影响autovacuum对旧版本的清理，数据更新操作产生的旧版本将不能被及时清理。 数据访问时，需要遍历旧版本进行可见性判断，以便确定对当前查询快照可见的版本。长查询或长事务持续的时间越久，不能及时清理的旧版本就越多，对访问性能的影响也越大。极
使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。
GTM模式 为适应不同的并发和一致性要求，GaussDB提供了三种不同的GTM模式，GTM，GTM-Lite，GTM-Free。三种模式之间的主要区别是中心事务管理节点GTM的压力和事务处理流程不同，其中GTM模式下，中心事务处理节点的压力最大，比较容易成为性能和并发瓶颈；在GT
创建分区表 创建分区表 由于SQL语言功能强大和灵活多样性，SQL语法树通常比复杂，分区表同样如此，分区表的创建可以理解成在原有非分区表的基础上新增表分区属性，因此分区表的语法接口可以看成是对原有非分区表CREATE TABLE语句进行扩展PARTITION BY语句部分，同时指定分区相关的三个核元素：
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