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PG_TS_TEMPLATE PG_TS_TEMPLATE系统表包含定义文本搜索模板的记录。模板是文本搜索字典的类的实现框架。因为模板必须通过C语言级别的函数实现，索引新模板的创建必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_TEMPLATE字段 名称 类型 引用 描述 oid
PG_TS_TEMPLATE PG_TS_TEMPLATE系统表包含定义文本搜索模板的记录。模板是文本搜索字典的类的实现框架。因为模板必须通过C语言级别的函数实现，索引新模板的创建必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_TEMPLATE字段 名称 类型 引用 描述 oid
Scan是一种用于访问外部数据源的扫描器。它可以将外部数据源中的数据作为关系型数据库中的表来处理，从而实现对外部数据源的查询和操作。在GaussDB中，Foreign Scan可以通过扩展API来实现。用户可以编写自己的扩展程序，以实现对外部数据源的访问和操作。同时，GaussDB还提供了一些常用的扩展程序，如FDW（Foreign
路由算法逻辑 分区方式 路由算法复杂度 实现概述说明 范围分区（Range Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现 间隔分区（Interval Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现 哈希分区（Hash-Partition）
数据脱敏是行之有效的数据库隐私保护方案之一，可以在一定程度上限制非授权用户对隐私数据的窥探。动态数据脱敏机制是一种通过定制化制定脱敏策略从而实现对隐私数据保护的一种技术，可以有效地在保留原始数据的前提下解决非授权用户对敏感信息的访问问题。当管理员指定待脱敏对象和定制数据脱敏策略后，
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
数据脱敏是行之有效的数据库隐私保护方案之一，可以在一定程度上限制非授权用户对隐私数据的窥探。动态数据脱敏机制是一种通过定制化制定脱敏策略从而实现对隐私数据保护的一种技术，可以有效地在保留原始数据的前提下解决非授权用户对敏感信息的访问问题。当管理员指定待脱敏对象和定制数据脱敏策略后，
路由算法逻辑 分区方式 路由算法复杂度 实现概述说明 范围分区（Range Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现 间隔分区（Interval Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现 哈希分区（Hash-Partition）
挑战。密态数据库将解决数据整个生命周期中的隐私保护问题，涵盖网络传输、数据存储以及数据运行状态；更进一步，密态数据库可以实现云化场景下的数据隐私权限分离，即实现数据拥有者和实际数据管理者的数据读取能力分离。密态等值查询将优先解决密文数据的等值类查询问题。 加密模型 全密态数据库使
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
Database和Schema设计 GaussDB中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互相访问。Schema隔离的方式共用资源
Database和Schema设计 GaussDB中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互访。Schema隔离的方式共用资源较多
挑战。密态数据库将解决数据整个生命周期中的隐私保护问题，涵盖网络传输、数据存储以及数据运行状态；更进一步，密态数据库可以实现云化场景下的数据隐私权限分离，即实现数据拥有者和实际数据管理者的数据读取能力分离。密态等值查询将优先解决密文数据的等值类查询问题。 加密模型 全密态数据库使
挑战。密态数据库将解决数据整个生命周期中的隐私保护问题，涵盖网络传输、数据存储以及数据运行状态；更进一步，密态数据库可以实现云化场景下的数据隐私权限分离，即实现数据拥有者和实际数据管理者的数据读取能力分离。密态等值查询将优先解决密文数据的等值类查询问题。 加密模型 全密态数据库使
挑战。密态数据库将解决数据整个生命周期中的隐私保护问题，涵盖网络传输、数据存储以及数据运行状态；更进一步，密态数据库可以实现云化场景下的数据隐私权限分离，即实现数据拥有者和实际数据管理者的数据读取能力分离。密态等值查询将优先解决密文数据的等值类查询问题。 加密模型 全密态数据库使
准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg -I $GAUSSHOME/include
Database和Schema设计 GaussDB中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互访。Schema隔离的方式共用资源较多
Database和Schema设计 GaussDB中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互访。Schema隔离的方式共用资源较多
准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg -I $GAUSSHOME/include
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