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使用Python第三方库psycopg2连接集群 用户在创建好数据仓库集群后使用psycopg2第三方库连接到集群，则可以使用Python访问GaussDB(DWS) ，并进行数据表的各类操作。 连接集群前的准备 GaussDB(DWS)集群已绑定弹性IP。 已获取GaussDB
告警ID 告警归属 告警级别 告警类型 业务类型 是否可自动清除 DWS_2000000009 管理面 >90% 紧急 操作告警 数据仓库服务 是 告警参数 类别 参数名称 参数含义 定位信息 名称 DWS集群节点数据盘I/O利用率超阈值。 类型 操作告警。 发生时间 告警发生时间。
GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptom
GaussDB(DWS)数据库用户类型 在非三权分立模式下，GaussDB(DWS)支持管理员用户和普通用户两种类型的数据库账号。三权分立下，用户类型和权限请参考GaussDB(DWS)三权分立。 管理员用户可以管理所有普通用户和数据库。 普通用户可连接和访问数据库，并在授权后进行特定的数据库操作以及执行SQL语句。
GaussDB(DWS)行级访问控制 行级访问控制特性可以将数据库访问控制精确到数据表行级别，控制用户只能访问数据表的特定数据行，保证读写数据的安全。 行级访问控制设置 行级访问控制的目的是控制表中行级数据可见性，通过在数据表上预定义Filter，在查询优化阶段将满足条件的表达式
自定义GaussDB(DWS)密码策略 创建用户或修改用户时需要指定密码，GaussDB(DWS)有默认的密码复杂度要求，也支持用户自定义数据库账户密码策略。 GaussDB(DWS)默认密码策略 GaussDB(DWS)默认进行密码复杂度校验（即GUC参数password_po
GaussDB(DWS)数据库用户类型 在非三权分立模式下，GaussDB(DWS)支持管理员用户和普通用户两种类型的数据库账号。三权分立下，用户类型和权限请参考GaussDB(DWS)三权分立。 管理员用户可以管理所有普通用户和数据库。 普通用户可连接和访问数据库，并在授权后进行特定的数据库操作以及执行SQL语句。
GaussDB(DWS)行级访问控制 行级访问控制特性将数据库访问控制精确到数据表行级别，使数据库达到行级访问控制的能力。不同用户执行相同的SQL查询操作，读取到的结果是不同的。 用户可以在数据表创建行访问控制(Row Level Security)策略，该策略是指针对特定数据库
自定义GaussDB(DWS)外部函数(pgSQL/Java)使用规则 【关注】Java UDF可以实现一些java逻辑计算，禁止在Java UDF中封装业务。 【关注】禁止在Java函数中使用任何方式连接数据库，包括但不限于JDBC。 【关注】只能选择下表中的数据类型，不支持自定义类型、复杂数据类型（Java
GaussDB(DWS)在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6）
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现
主要有以下三种方式： 使用ELB连接集群：弹性负载均衡（ELB）是将访问流量根据转发策略分发到后端多台弹性云服务器的流量分发控制服务，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，提高应用程序的容错能力。 使用JDBC负载均衡连接集群: 开启JDBC负载均衡，URL需要配置至少一个
步骤5：测试新的表结构下的系统性能 重新创建了具有存储方式、压缩级别、分布方式和分布列的测试数据集后，重新测试系统性能。 记录各表的存储使用情况。 使用pg_size_pretty函数查询每张表使用的磁盘空间，并将结果记录到基准表中。 1 SELECT T_NAME, PG_SI
自定义GaussDB(DWS)密码策略 创建用户或修改用户时需要指定密码，GaussDB(DWS)有默认的密码复杂度要求，也支持用户自定义数据库账户密码策略。 GaussDB(DWS)默认密码策略 GaussDB(DWS)默认进行密码复杂度校验（即GUC参数password_po
GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptom
自定义GaussDB(DWS)外部函数(pgSQL/Java)使用规则 【关注】Java UDF可以实现一些java逻辑计算，禁止在Java UDF中封装业务。 【关注】禁止在Java函数中使用任何方式连接数据库，包括但不限于JDBC。 【关注】只能选择下表中的数据类型，不支持自定义类型、复杂数据类型（Java
GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)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： 【关注】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。
ODBC包及依赖的库和头文件 从管理控制台下载ODBC的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 Linux下的ODBC包 从软件包中获取，包名为dws_8.x.x_odbc_driver_for_xxx_xxx.zip。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件（sql
步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 在优化表结构前后，请测试和记录以下详细信息以对比系统性能差异： 数据加载时间。 表占用的存储空间大小。 查询性能。 本次实践中的示例基于使用8节点的dws.d2.xlarge集群。因为系统性能受到许多因素的影响，即使您使用相同的集群配置，结果也会有所不同。
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
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