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使用PL/Java函数时，需要首先将Java方法的实现打包为jar包并且部署到数据库中，然后使用数据库管理员账号创建函数，考虑兼容性问题，请使用1.8.0_322版本的JRE进行编译。 编译jar包。 Java方法的实现和出包可以借助IDE来实现，以下是一个通过命令行来进行编译和出包的简
PG_TS_DICT PG_TS_DICT系统表包含定义文本搜索字典的项。字典取决于文本搜索模板，该模板显示所有需要实现的功能。字典本身提供了用户可设置参数的模板。 即允许字典通过非权限用户创建。参数由文本字符串dictinitoption指定，参数的格式和意义取决于模板。 表1
时，JDBC向GaussDB(DWS)发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。 params = { { "user", user }, { "database", database }, { "client_encoding"
PG_TS_DICT PG_TS_DICT系统表包含定义文本搜索字典的项。字典取决于文本搜索模板，该模板显示所有需要实现的功能。字典本身提供了用户可设置参数的模板。 即允许字典通过非权限用户创建。参数由文本字符串dictinitoption指定，参数的格式和意义取决于模板。 表1
Cloud，简称VPC）为集群提供网络拓扑，实现多个不同集群互相隔离并控制访问。 与对象存储服务的关系 数据仓库服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）作为集群数据与外部数据互相转化的一个方法，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与MapReduce服务的关系
PG_TS_PARSER系统表包含定义文本解析器的项。解析器负责分割输入文本为词位，并且为每个词位分配标记类型。因为解析器必须通过C语言级别的函数实现，所以新解析器必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_PARSER字段 名字 类型 引用 描述 oid oid - 行标识符（隐藏属性，必须明确选择才会显示）。
PG_TS_DICT PG_TS_DICT系统表包含定义文本搜索字典的项。字典取决于文本搜索模板，该模板显示所有需要实现的功能。字典本身提供了用户可设置参数的模板。 即允许字典通过非权限用户创建。参数由文本字符串dictinitoption指定，参数的格式和意义取决于模板。 表1
使用PL/Java函数时，需要首先将Java方法的实现打包为jar包并且部署到数据库中，然后使用数据库管理员账号创建函数，考虑兼容性问题，请使用1.8.0_322版本的JRE进行编译。 编译jar包。 Java方法的实现和出包可以借助IDE来实现，以下是一个通过命令行来进行编译和出包的简
PG_TS_PARSER系统表包含定义文本解析器的项。解析器负责分割输入文本为词位，并且为每个词位分配标记类型。因为解析器必须通过C语言级别的函数实现，所以新解析器必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_PARSER字段 名字 类型 引用 描述 oid oid - 行标识符（隐藏属性，必须明确选择才会显示）。
时，JDBC向GaussDB(DWS)发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。 params = { { "user", user }, { "database", database }, { "client_encoding"
使用PL/Java函数时，需要首先将Java方法的实现打包为jar包并且部署到数据库中，然后使用数据库管理员账号创建函数，考虑兼容性问题，请使用1.8.0_322版本的JRE进行编译。 编译jar包。 Java方法的实现和出包可以借助IDE来实现，以下是一个通过命令行来进行编译和出包的简
PG_TS_PARSER系统表包含定义文本解析器的项。解析器负责分割输入文本为词位，并且为每个词位分配标记类型。因为解析器必须通过C语言级别的函数实现，所以新解析器必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_PARSER字段 名字 类型 引用 描述 oid oid - 行标识符（隐藏属性，必须明确选择才会显示）。
时，JDBC向GaussDB(DWS)发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。 params = { { "user", user }, { "database", database }, { "client_encoding"
做源表 语法格式 用DWS-Connector做源表时，DWS-Connector实现了SupportsLimitPushDown和SupportsFilterPushDown接口，支持将limit和where条件下推到数据库执行。 1 2 3 4 5 6 7 8
支持Flink直连DN入库，批量入库场景，性能线性提升，详情参见Flink实时消费Binlog。 支持Binlog（Beta特性），配合Flink可实现增量计算，详情参见订阅实时数仓Binlog。 全列更新性能显著提升，资源消耗显著下降。 支持物化视图(Beta特性)，详情参见CREATE
3版本后支持位图功能（RoaringBitmap），在使用JAVA语言基于GaussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap的数据入库至GaussDB(DWS)。 如针对大批量数据入库，需要在应用侧增加算力进行优化，否则会影响入库性能。
')表示。 数据类型转换可使用CAST或直接数据类型（[like (expression1)(CHAR(n))]）进行。该功能使用CAST实现。详情参见类型转换和格式化。 输入：FORMAT和CAST 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
-1相同）。 ABSOLUTE count 抓取查询中第count行。 ABSOLUTE抓取不会比用相对位移移动到需要的数据行更快，因为下层的实现必须遍历所有中间的行。 count取值范围：有符号的整数 count为正数，就从查询结果的第一行开始，抓取第count行。当count小于
-1相同）。 ABSOLUTE count 抓取查询中第count行。 ABSOLUTE抓取不会比用相对位移移动到需要的数据行更快，因为下层的实现必须遍历所有中间的行。 count取值范围：有符号的整数 count为正数，就从查询结果的第一行开始，抓取第count行。当count小于
ynamic Data Masking)功能。针对某些敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等），通过应用脱敏函数进行原始数据的变形改写，实现敏感隐私数据的可靠保护，从而增强产品在数据安全和隐私保护方面的能力。 了解更多请参见数据脱敏。 父主题： 数据保护技术
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