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步骤4：创建新表并加载数据 为每张表选择了存储方式、压缩级别、分布方式和分布列后，使用这些属性创建表并重新加载数据。以便对比表设计前后的系统性能。 执行CREATE TABLE创建表前，删除前面创建的表。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
javax.sql.ConnectionPoolDataSource javax.sql.ConnectionPoolDataSource是数据源连接池接口。 表1 对javax.sql.ConnectionPoolDataSource的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC
javax.sql.PooledConnection javax.sql.PooledConnection是由连接池创建的连接接口。 表1 对javax.sql.PooledConnection的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 addConnectionEventListener
PGXC_STAT_REPLICATION PGXC_STAT_REPLICATION视图显示集群中各节点上日志同步的状态信息，除新增node_name（节点名称）字段外，其余字段内容和PG_STAT_REPLICATION视图相同。需要有系统管理员权限才可以访问此视图。 表1
案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by
GS_WLM_OPERATOR_INFO GS_WLM_OPERATOR_INFO系统表显示执行作业结束后的算子相关的记录。此数据是从内核中转储到系统表中的数据。当设置GUC参数enable_resource_record为on时，系统会定时将GS_WLM_OPERATOR_HI
PGXC_STAT_REPLICATION PGXC_STAT_REPLICATION视图显示集群中各节点上日志同步的状态信息，除新增node_name（节点名称）字段外，其余字段内容和PG_STAT_REPLICATION视图相同。需要有系统管理员权限才可以访问此视图。 表1
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。
案例：使用partial cluster key 列存表可以选取某一列或几列设置为partial cluster key(column_name[, ...])。在导入数据时，按设置的列进行局部排序（默认每70个CU即420万行排序一次），生成的CU会聚集在一起，即CU的min，
PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供集群所有CN和DN节点上当前数据库所有行存表的IO统计数据。除在每一行前面增加name类型的nodename字段外，其余字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，具体的字段请参考表1。
PGXC_RESPOOL_RESOURCE_INFO PGXC_RESPOOL_RESOURCE_INFO视图显示所有实例上资源池实时监控信息。 DN上仅显示当前DN所属逻辑集群的资源池监控信息。 从8.2.0集群版本开始，新增了内存负反馈机制功能，CCN节点会根据DN节点的实际
使用Python第三方库PyGreSQL连接集群 用户在创建好数据仓库集群后使用PyGreSQL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(
PGXC_WLM_USER_RESOURCE_HISTORY PGXC_WLM_USER_RESOURCE_HISTORY视图显示所有用户在对应实例上资源消耗的历史信息。该视图仅8.2.0及以上集群版本支持。 表1 PGXC_WLM_USER_RESOURCE_HISTORY字段
GaussDB(DWS)三权分立 默认情况下拥有SYSADMIN属性的系统管理员，具备系统最高权限。在实际业务管理中，为了避免系统管理员拥有过度集中的权利带来高风险，可以设置三权分立，将系统管理员的权限分立给安全管理员和审计管理员。 三权分立后，系统管理员将不再具有CREATER
GaussDB(DWS)数据脱敏 GaussDB(DWS)提供列级别的数据脱敏(Dynamic 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。
案例：设置cost_param对查询性能优化 cost_param参数用于控制在特定的客户场景中，使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法，与某一方法对应的位做与操作，不为0表示该方法被选择。 场景一：优化前 cost_param的bit0（set
GaussDB(DWS)数据库用户管理 使用CREATE USER和ALTER USER可以创建和管理数据库用户。 非三权分立下，GaussDB(DWS)用户账户只能由系统管理员或拥有CREATEROLE属性的安全管理员创建和删除。 三权分立时，用户账户只能由安全管理员创建。 创建用户
GaussDB(DWS)三权分立 默认情况下拥有SYSADMIN属性的系统管理员，具备系统最高权限。在实际业务管理中，为了避免系统管理员拥有过度集中的权利带来高风险，可以设置三权分立，将系统管理员的权限分立给安全管理员和审计管理员。 三权分立后，系统管理员将不再具有CREATER
GaussDB(DWS)数据脱敏 GaussDB(DWS)提供列级别的数据脱敏(Dynamic 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。
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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