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VALUES 功能描述 根据给定的值表达式计算一个或一组行的值。它通常用于在一个较大的命令内生成一个“常数表”。 注意事项 应当避免使用VALUES返回数量非常大的结果行，否则可能会出现内存耗尽或者性能低下的情况。出现在INSERT中的VALUES是一个特殊情况，因为目标字段类型
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L数据结构的最大空间约为16KB。 当前默认规格下可计算最大distinct值的数量约为1.1e+15个，误差率为0.8%。用户应注意如果计算结果超过当前规格下distinct最大值会导致计算结果误差率变大，或导致计算结果失败并报错。 用户在首次使用该特性时，应该对业务的distinct
L数据结构的最大空间约为16KB。 当前默认规格下可计算最大distinct值的数量约为1.1e+15个，误差率为0.8%。用户应注意如果计算结果超过当前规格下distinct最大值会导致计算结果误差率变大，或导致计算结果失败并报错。 用户在首次使用该特性时，应该对业务的distinct
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窗口函数查询 窗口函数对数据集中的相关行集执行计算，返回一个结果集。与聚集函数所完成的计算相比，窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE fruit_sale ( "statistical_date" date
如何查询两个时间的时间差？ 答：您可以通过以下方法计算时间差。 通过age()函数计算两个时间的时间差。 gaussdb=# SELECT age(timestamp '2001-04-10 14:00:00', timestamp '2001-04-06 13:00:00');
窗口函数查询 窗口函数对数据集中的相关行集执行计算，返回一个结果集。与聚集函数所完成的计算相比，窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE fruit_sale ( "statistical_date" date
如何查询两个时间的时间差？ 答：您可以通过以下方法计算时间差。 通过age()函数计算两个时间的时间差。 gaussdb=# SELECT age(timestamp '2001-04-10 14:00:00', timestamp '2001-04-06 13:00:00');
分区表对导入操作的性能影响 在GaussDB内核实现中，分区表数据插入的处理过程相比非分区表增加分区路由部分的开销，因从整体上分区表场景的数据插入开销主要看成：（1）heap-insert基表插入；（2）partition-routing分区路由两个部分。其中heap基表插入解决
ora_hash(expression,[seed]) 描述：用于计算给定表达式的哈希值。expression:可输入的类型覆盖字符串，时间类型，数字类型，根据expression进行计算哈希值。seed:可选参数，一个int8值，可以对同一个输入值返回不同的结果, 用于计算带随机数的hash值。 返回类型：int8类型的哈希值。
ora_hash(expression,[seed]) 描述：用于计算给定表达式的哈希值。expression:可输入的类型覆盖字符串，时间类型，数字类型，根据expression进行计算哈希值。seed:可选参数，一个int8值，可以对同一个输入值返回不同的结果, 用于计算带随机数的hash值。 返回类型：int8类型的哈希值。
分区表对导入操作的性能影响 在GaussDB内核实现中，分区表数据的插入的处理过程相比非分区表增加分区路由部分的开销，因从整体上分区表场景的数据插入开销主要看成：（1）heap-insert基表插入、（2）partition-routing分区路由两个部分，其中heap基表插入解
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