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le占用了大量宝贵的网络资源,减小不必要的数据shuffle,可以减少网络压力,使数据的处理本地化,提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和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
该“IP地址”或“节点名称”在集群拓扑图中的位置。 拓扑展示逻辑 节点拓扑整体示意图如上所示,其中按照图中标注的顺序解释如下 : 集群所绑定的ELB的公网IP地址(若绑定的ELB没有绑定弹性IP则显示为服务地址)。 集群所绑定的EIP的IP地址。 搜索分类,可以按照“IP地址”或“节点名称”进行精确搜索。
入库,同时会有少量的数据清洗的工作。白天会有高并发的查询操作,查询不涉及表关联,并且返回结果都不大。 处理方法 调整表定义,将表修改为行存表,同时建立btree索引,索引建立的原则: 在经常需要搜索查询的列上创建索引,可以加快搜索的速度。 不要定义冗余或重复的索引。 建立组合索引时候,要把过滤性比较好的列往前放。
动继承对应角色的权限。 数据库中USER与ROLE的关系为:USER的权限来自于ROLE。 用户组包含了具有相同权限的用户集合。 用户可以看作是具有登录权限的角色。 角色可以看作是没有登录权限的用户。 Gauss(DWS)提供的权限包括“管控面”各组件的操作维护权限,在实际应用时
ODBC包及依赖的库和头文件 Linux下的ODBC包 从发布包中获取,包名为dws_8.1.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.h、sqlext.h等)和库libodbc.so。这些头文件和库可从unixODBC-2
假设当前有用户u1~u5,在系统中有对应的同名Schema u1~u5,各用户的权限管控如下: u2作为只读用户,需要表u1.t1的SELECT权限。 u3作为插入用户,需要表u1.t1的INSERT权限。 u4作为改写用户,需要表u1.t1的UPDATE权限。 u5作为拥有所有权限的用户,需要表u1.t1的所有权限。
DMS与Cloud Eye监控的数据源不同,采集数据库的大小为该数据库使用的全部磁盘空间,会包含膨胀表的数据。 进入数据库监控页面 登录GaussDB(DWS) 管理控制台。 在“集群 > 专属集群”页面,找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“操作”列,选择“监控面板”。系统将显示数据库监控页面。
GaussDB(DWS)集群节点扩缩容 查看巡检 节点管理 节点变更 父主题: GaussDB(DWS)集群运维
SQLSTATE: XX000 错误原因:ngram分词算法只支持UTF8/GBK两种数据库编码格式。 解决办法:NGRAM是为支持中文全文检索引入的分词算法,使用本功能需要确保数据库编码为UTF8/GBK。 GAUSS-04698: "syntax error in zhparser_extra_dicts
询性能好,但是不能很好的支持并发更新,并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题,需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时,支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB(DWS)的实时数仓中的HStore表就是针对这种情况设计和实现的,面向对于实时入库和实时
询性能好,但是不能很好的支持并发更新,并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题,需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时,支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB(DWS)的实时数仓中的HStore表就是针对这种情况设计和实现的,面向对于实时入库和实时
询性能好,但是不能很好的支持并发更新,并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题,需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时,支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB(DWS)的实时数仓中的HStore表就是针对这种情况设计和实现的,面向对于实时入库和实时
type is %s and mpp type is %s." SQLSTATE: 22000 错误原因:读取orc文件的列时,用于映射该列的mpp类型和orc的列类型不匹配。 解决办法:请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-04709: "Error occurs while
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询集群拓扑ring环节点信息成功。 400 请求错误。
留输入的空格,重复键以及顺序等。 jsonb解析输入后保存的二进制,它在解析时会删除语义无关的细节和重复的键,对键值也会进行排序,使用时不用再次解析。 因此可以发现,两者其实都是JSON,它们接受相同的字符串作为输入。它们实际的主要差别是效率。json数据类型存储输入文本的精确复制,处理函数必须在每个执行上重新解析;
amstorage boolean - 允许索引存储的数据类型与列的数据类型是否不同。 amclusterable boolean - 是否允许在一个这种类型的索引上集群。 ampredlocks boolean - 是否允许这种类型的一个索引管理细粒度的谓词锁定。 amkeytype oid
程序开发过程中,应当遵守的设计规范。依据这些规范进行建模,能够更好的契合GaussDB(DWS)的分布式处理架构,输出更高效的业务SQL代码。 本开发设计建议中所陈述的“建议”和“关注”含义如下: 建议:用户应当遵守的设计规则。遵守这些规则,能够保证业务的高效运行;违反这些规则,
按钮后会巡检当前集群的健康状态和集群指标是否满足变更要求,检查通过后可开始变更。如果巡检不通过,可打开巡检详情,查看不通过的巡检项,根据详情说明处理不通过的巡检项。巡检项检查标准详情请参见表1。 该特性仅8.1.1及以上集群版本支持。 如果用户无法处理不通过的巡检项,请联系技术支持人员。
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询逻辑集群可用ring环节点信息成功。 400 请求错误。
以GaussDB(DWS)的SQL作为上层应用的统一入口,应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求,分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点,即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能,可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓