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案例：改写SQL排除剪枝干扰 现象描述 某局点测试中：ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的字符串。 测试SQL如下： 1 select count(1) from t_ddw_f10_op_cust_asset_mon
案例：改写SQL排除剪枝干扰 现象描述 某局点测试中：ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的字符串。 测试SQL如下： 1 2 3 4 select count(1) from t_ddw
而不会抛出任何错误。 如果用户明确地把一个位串数值转换成bit varying(n)，如果它超过了n位，则它的右边将被截断。 使用ADMS平台8.1.3-200驱动版本及之前版本时，写入bit类型需要用::bit varying进行类型转换，否则可能出现异常报错。 1 2 3
高可靠场景下，当DN主节点故障的时候，为保证数据不丢失，会将等待日志回放完成后，才对外提供服务，期间无法进行连接。 业务高可用：适用对业务在线时间要求高的场景。业务高可用场景下，当DN主节点故障时，若分片10分钟内没有选出主机，为了保障集群的可用性，会强制拉起备节点作为新的主节点
d = min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
= min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb。 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
= min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb。 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
在I/O、CPU不受限的情况下，在线创建索引对业务性能的劣化一般可以控制在10%以内，但在特殊场景下劣化可能会超过此数值。这是因为在线创建索引本身是一种消耗I/O、CPU资源较多的长事务，需要比离线创建索引消耗更多的资源。在线创建索引事务持续时间越长，对业务性能的影响越大。在线创建索引时间与基表
其他JDBC的jar包介绍请参见JDBC兼容性包。 配置JDK1.8 客户端需配置JDK1.8。JDK支持Windows、Linux等多种平台。下面以Windows为例，配置方法如下。 DOS窗口（windows下的命令提示符）输入以下命令查看JDK版本。 java -version
与GaussDB JDBC不同，可能导致未知错误。 配置JDK1.8 客户端需配置JDK1.8。JDK支持Windows、Linux等多种平台。下面以Windows为例，配置方法如下： DOS窗口（windows下的命令提示符）输入以下命令查看JDK版本。 java -version
机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针
机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚。同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
d = min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚 同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚 同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚。同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针
“WAL”文件（支持suse10和suse11）。 不是所有的平台都支持以上参数。 由于历史原因，Windows平台支持将wal_sync_method设置为fsync_writethrough。在windows平台上fsync_writethrough和fsync等效。 默认值：fdatasync
该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示开启收集功能，开启时，收集器会在重复地去查询当前时间的操作系统，这可能会引起某些平台的重大开销，故默认值设置为off。 off表示关闭收集功能。 默认值：off track_functions 参数说明：控制收集函数的调用次数和调用耗时的统计数据。
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