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临时表的索引）所在的表空间。在这些表空间中创建临时文件用来做大型数据的排序工作。 其值是一系列表空间名的列表。如果列表中有多个表空间时，每次临时对象的创建，GaussDB会在列表中随机选择一个表空间；如果在事务中，连续创建的临时对象被放置在列表里连续的表空间中。如果选择的列表中的
默认值：7。在PDB场景内，若未设置该参数，则继承来自全局的设置。 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：设置值越小，审计的用户登录、注销行为种类越少，不可追溯的风险越大；设置值越大，可记录的用户登录、注销行为种类越多，
计费样例 计费场景 某用户于2023/03/20 8:30:00购买了一台按需计费的分布式版云数据库GaussDB，规格配置如下： 实例规格：通用增强Ⅱ型 8vCPUs 64GB、1分片、3副本、1个协调节点 存储空间：160GB 公网带宽：6Mbit/s 用了一段时间后，用户发
不可以作为函数或变量的标识符。 保留 ANY、ARRAY、BUCKETS、DO、END、LESS、MODIFY、OFFSET、ONLY、RETURNING、SOME、USER 不可以作为任意数据库标识符。 GaussDB优化器与MySQL的优化器存在差异，由于优化器生成的执行计划的差异，可能
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 3、查询重写 根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 4、查询优化 根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式，也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化（执行计划）的影响，请
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 3、查询重写 根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 4、查询优化 根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式，也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化（执行计划）的影响，请
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples；
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 3、查询重写 根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 4、查询优化 根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式，也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化（执行计划）的影响，请
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 3、查询重写 根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 4、查询优化 根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式，也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化（执行计划）的影响，请
或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 3、查询重写 根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 4、查询优化 根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式，也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化（执行计划）的影响，请
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 3、查询重写 根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 4、查询优化 根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式，也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化（执行计划）的影响，请
临时表的索引）所在的表空间。在这些表空间中创建临时文件用来做大型数据的排序工作。 其值是一系列表空间名的列表。如果列表中有多个表空间时，每次临时对象的创建，GaussDB会在列表中随机选择一个表空间；如果在事务中，连续创建的临时对象被放置在列表里连续的表空间中。如果选择的列表中的
字符集 GaussDB数据库支持指定数据库、模式、表或列的字符集，支持的范围如下。 表1 字符集列表 MySQL数据库 GaussDB数据库 utf8mb4 支持 utf8 支持 gbk 支持 gb18030 支持 binary 支持 utf8和utf8mb4在GaussDB中为
在发现查询语句的执行计划、执行方式达不到预期的场景下，能够在避免直接修改用户业务语句的前提下对查询执行的方式做一定调整，达到预期的效果，同时能够根据具体业务的需求进行灵活调整，包括patch的创建、删除、变更操作。在当前GaussDB实际运维场景下，我们通过unique SQL
ecpg与Pro*C兼容性对比 ecpg是GaussDB提供的一种用于C语言程序的嵌入式SQL预处理器，与A数据库Pro*C预处理器在编译执行命令、语法、嵌入式语句等行为和语义上存在差异。 ecpg与Pro*C的相关使用差异对比： 目前ecpg不支持EXEC SQL CONTEXT
ecpg与Pro*C兼容性对比 ecpg是GaussDB提供的一种用于C语言程序的嵌入式SQL预处理器，与ORA数据库Pro*C预处理器在编译执行命令、语法、嵌入式语句等行为和语义上存在差异。 ecpg与Pro*C的相关使用差异对比： 目前ecpg不支持EXEC SQL CONTEXT
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