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的周从星期一开始）。换句话说，一年的第一个星期四在第一周。 在ISO定义里，一月的头几天可能是前一年的第52或者第53周，十二月的后几天可能是下一年第一周。比如，2005-01-01是2004年的第53周，而2006-01-01是2005年的第52周，2012-12-31是2013年的第一周。建议
由于没有索引的支持，每一次的搜索需要遍历所有的文档，整体搜索比较缓慢。 使用全文索引可以对文档进行预处理，并且可以使后续的搜索更快速。预处理过程包括： 将文档解析成token。 为每个文档标记不同类别的token是非常有必要的，例如：数字、文字、复合词、电子邮件地址，这样就可以针对不同类别做不同的处
取值范围：有效的字符编码。该选项对应的运行时参数名称为client_encoding，默认编码为UTF8。 XML OPTION option 用于设置XML的解析方式。 取值范围：CONTENT（缺省），DOCUMENT。 示例 创建模式ds： 1 CREATE SCHEMA ds; 设置模式搜索路径：
为“true”时生效。 jmxName - 以指定的名称将DataSource注册为JMX MBean。该名称必须符合JMX对象名称语法。 registerConnectionMBean true 注册连接JMX Mbean。 Hikari CP连接池配置 下载JDBC驱动包，请参见下载JDBC或ODBC驱动。
取值范围：有效的字符编码。该选项对应的运行时参数名称为client_encoding，默认编码为UTF8。 XML OPTION option 用于设置XML的解析方式。 取值范围：CONTENT（缺省），DOCUMENT。 示例 创建模式ds： 1 CREATE SCHEMA ds; 设置模式搜索路径：
指定模式的永久表存储空间上限。当不指定space_limit时，则不限制。 取值范围：字符串格式为正整数+单位，单位当前支持K/M/G/T/P。解析后的数值以K为单位，且范围不能够超过64比特表示的有符号整数，即1KB~9007199254740991KB。 schema_element
新物理集群划分为两个逻辑集群并进行跨集群查询 03:28 划分两个逻辑集群进行跨集群查询 数据库进阶使用 数据仓库服务 GaussDB(DWS) SQL进阶及应用开发 01:53:55 数据仓库服务SQL进阶及应用开发 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 数据库对象设计 01:09:09 数据仓库服务数据库对象设计
SYNONYM 修改同义词 ALTER SYNONYM 删除同义词 DROP SYNONYM 定义文本搜索配置 文本搜索配置指定了文本搜索解析器，该文本搜索解析器可以将字符串划分为标记，外加一些词典（可被用来决定哪些标记是搜索感兴趣的）。所涉及的SQL语句，请参考下表。 表17 文本搜索配置相关SQL
478 Q50 5.82 3.694 4.204 Q51 10.67 4.368 4.630 Q52 0.70 0.384 0.457 Q53 0.88 0.715 0.794 Q54 3.96 0.609 4.123 Q55 0.66 0.402 0.421 Q56 0.84 0
上执行，根据起始LSN号完整解析当前位置的xlog。 4.pg_xlogdump (tablename)，可以在CN或者DN上执行，根据表名解析xlog文件并过滤。 5.pg_xlogdump (xid)，可以在CN或者DN上执行，根据事务id号解析xlog文件并过滤。 6.pg_xlogdump
_addr(integer) 描述：连接到给定客户端后端的IP地址。 如果是通过Unix域套接字连接的则返回NULL；如果当前用户不是系统管理员或被查询会话的用户，也返回NULL。 返回值类型：inet 备注：该函数中IP地址作为入参时，需写为不带圆点的格式，例如，192.168
导致数据文件更快的被导入。需要注意，过高的值会由于超负荷反而导致性能降低。 该选项只支持自定义归档格式。输入文件必须是常规文件（不能是像pipe的文件）。如果是通过脚本文件，而非直接连接数据库服务器，该选项可忽略。而且，多任务不能与--single-transaction选项一起使用。
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 WITH RECURSIVE migora_cte AS ( SELECT
数据更新时效要求高，用户画像几乎要求实时更新。 针对上述业务场景特点，GaussDB(DWS)的roaringbitmap可以高效生成、压缩、解析位图数据，支持最常见的位图聚合操作（与、或、非、异或），满足用户在亿级以上、千万级标签的大数据量下实时精准营销、快速圈选用户的需求。 roaringbitmap使用示例
数据更新时效要求高，用户画像几乎要求实时更新。 针对上述业务场景特点，GaussDB(DWS)的roaringbitmap可以高效生成、压缩、解析位图数据，支持最常见的位图聚合操作（与、或、非、异或），满足用户在亿级以上、千万级标签的大数据量下实时精准营销、快速圈选用户的需求。 roaringbitmap使用示例
RPO=0，RTO稳定<60s，POC场景支持RTO<30s。 SQL on HDFS 支持OBS外表导出ORC格式数据。 支持解析XML函数 支持解析XML函数。 支持修改分布列 支持修改分布列。 支持CN故障job自动迁移 当前CN故障后，其对应的job任务可以自动迁移。 支持C函数平滑升级
指定模式的永久表存储空间上限。当不指定space_limit时，则不限制。 取值范围：字符串格式为正整数+单位，单位当前支持K/M/G/T/P。解析后的数值以K为单位，且范围不能够超过64比特表示的有符号整数，即1KB~9007199254740991KB。 schema_element
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76
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化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会按照一定的顺序录入，并自动去掉分词中重复的词条。 to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 通过tsvector把一个字符串按照空格进行分词，分词的顺序是按照字母和长短排序的，请看以下例子： 1 2 3 4 5
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