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再将token简化到词素，并返回一个tsvector。其中tsvector中列出了词素及它们在文档中的位置。文档是根据指定的或默认的文本搜索分词器进行处理的。这里有一个简单的例子： 1 2 3 4 SELECT to_tsvector('english', 'a fat cat
找节约成本的机会。您还可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，通过云监控服务监控资源的使用情况，确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用
语句在各DN间的执行时间倾斜率。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为毫秒。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为毫秒。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为毫秒。
CN：显示所有DN上资源池可用CPU上限的累积和。 used_mem int 资源池当前使用的内存大小，单位MB。 DN：显示当前DN上资源池使用的内存大小。 CN：显示所有DN上资源池使用内存的累积和。 estimate_mem int 当前CN上，资源池运行作业的估算内存之和，只在CN上有效。
CN：显示所有DN上资源池可用CPU上限的累积和。 used_mem int 资源池当前使用的内存大小，单位为MB。 DN：显示当前DN上资源池使用的内存大小。 CN：显示所有DN上资源池使用内存的累积和。 estimate_mem int 当前CN上，资源池运行作业的估算内存之和，只在CN上有效。
node_name text 作业执行所在的CN的名称。 thread_id bigint 后端线程ID。 processid integer 线程的lwpid。 timestamp bigint 语句执行的开始时间。 username name 登录到该后端的用户名。 memory integer
DS视图提供显示CN上连接到当前DN备机的后端线程信息。 表1 PG_GET_INVALID_BACKENDS字段 名称 类型 描述 pid bigint 线程ID。 node_name text 后端线程中连接的节点信息。 dbname name 当前连接的数据库。 backend_start
DS视图提供显示CN上连接到当前DN备机的后端线程信息。 表1 PG_GET_INVALID_BACKENDS字段 名称 类型 描述 pid bigint 线程ID。 node_name text 后端线程中连接的节点信息。 dbname name 当前连接的数据库。 backend_start
bigint 当前节点上该数据库插入的行数。 tup_updated bigint 当前节点上该数据库更新的行数。 tup_deleted bigint 当前节点上该数据库删除的行数。 conflicts bigint 当前节点上由于数据库恢复冲突取消的查询数量（只在备用服务器上发生）。可参
执行计划显示如何对指代SQL语句的表格进行扫描，分为次序扫描和索引扫描。 SQL语句执行成本为预估的查询时间（查询的语句成本单位是随机的，通常情况下检查对象为磁盘页）。 查看SQL查询的计划和成本，可通过以下方式： 在“SQL终端”中输入查询或使用已有查询，单击工具栏的来查看解释计划。 若要
如果是表约束，则是约束控制的字段列表。 confkey smallint[] 如果是一个外键，则是参考的字段的列表。 conpfeqop oid[] 如果是一个外键，是做PK=FK比较的相等操作符ID的列表。 conppeqop oid[] 如果是一个外键，是做PK=PK比较的相等操作符ID的列表。
GLOBAL_REDO_STAT视图显示集群中所有节点上XLOG重做过程中的统计信息总和。除avgiotim（表示所有节点平均的重做写入时间）外，其余字段名称和PV_REDO_STAT视图相同，但其余字段含义为各节点上PV_REDO_STAT视图同名字段的数值之和。 表1 GLOBAL_REDO_STAT字段
length而出现报错。 不推荐包含过长中文字符的列作为分区列。因为一个中文字符和一个英文字符所占的空间大小并不一致，用户不易计算最终的分区目录名称长度，更容易触发超过dfs_partition_directory_length长度限制的报错。 CONSTRAINT constraint_name
词典是在全文检索时识别特定词并进行处理。词典的创建依赖于预定义模板（在系统表PG_TS_TEMPLATE中定义），支持创建五种类型的词典，分别是Simple、Ispell、Synonym、Thesaurus、以及Snowball，每种类型的词典可以完成不同的任务。所涉及的SQL语句，请参考下表。
分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储模型 优点 缺点 适用场景 行存 数据按照行进行存储
条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。
node_name text 作业执行所在的CN的name。 thread_id bigint 后端线程ID。 processid integer 线程的lwpid。 timestamp bigint 语句执行的开始时间。 username name 登录到该后端的用户名。 memory integer
单个节点客户端连接信息（DN上查询该视图显示CN连接DN的信息）。 表1 PG_COMM_CLIENT_INFO字段 名称 类型 描述 node_name text 当前节点的名称。 app text 客户端应用名。 tid bigint 当前线程的线程号。 lwtid integer
再将token简化到词素，并返回一个tsvector。其中tsvector中列出了词素及它们在文档中的位置。文档是根据指定的或默认的文本搜索分词器进行处理的。这里有一个简单的例子： 1 2 3 4 SELECT to_tsvector('english', 'a fat cat
WHERE product_price>500; 在需要执行多次数据导出时，导出数据的存放路径必须为空，否则将导出失败。 对于特殊的数据类型如RAW类型，在导出之后是一个二进制文本，导入工具无法识别。需使用RAWTOHEX()函数将其转换为16进制文本导出。 父主题： 导出CSV、TXT数据到OBS
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