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内部函数 GaussDB中下列函数使用了内部数据类型，用户无法直接调用，在此章节列出。 选择率计算函数 areajoinsel areasel arraycontjoinsel arraycontsel contjoinsel contsel eqjoinsel eqsel iclikejoinsel
数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算，最后结果会不一样，因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述：设置hash seed（即改变哈希策略）同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval
数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算，最后结果会不一样，因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述：设置hash seed（即改变哈希策略）同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval
内部函数 GaussDB中下列函数使用了内部数据类型，用户无法直接调用，在此章节列出。 选择率计算函数 areajoinsel areasel arraycontjoinsel arraycontsel contjoinsel contsel eqjoinsel eqsel iclikejoinsel
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调整GaussDB云服务资源配额 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少个云数据库GaussDB实例。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。
define和#undef。区别在于定义的值会在哪里被计算，如果使用EXEC SQL DEFINE，那么ecpg预处理阶段会计算这些定义并替换值。如果使用C语言版本的#define和#undef，那么会在编译器处理阶段会计算这些定义并替换值。 不能把#define用于一个将要在嵌
相似文档排序召回检索函数和操作符 ### 场景1： 功能说明：基于BM25算法族计算两个文本间的相似度，只对使用BM25索引的查询有效。 左参数类型：text 右参数类型：text 返回值类型：double precision 代码示例： -- 建表及BM25索引 gaussdb=#
计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 【关注】将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。
GaussDB支持两种位串类型：bit(n)和bit varying(n)，这里的n是一个正整数，n最大取值为83886080，相当于10M的容量。 bit类型的数据必须准确匹配长度n，如果存储短或者长的数据都会报错。bit varying类型的数据是最长为n的变长类型，长度超过n时
GaussDB支持两种位串类型：bit(n)和bit varying(n)，这里的n是一个正整数，n最大取值为83886080，相当于10M的容量。 bit类型的数据必须准确匹配长度n，如果存储的数据长度不匹配都会报错。bit varying类型的数据是最长为n的变长类型，长度超过n
GaussDB支持两种位串类型：bit(n)和bit varying(n)，这里的n是一个正整数，n最大取值为83886080，相当于10M的容量。 bit类型的数据必须准确匹配长度n，如果存储短或者长的数据都会报错。bit varying类型的数据是最长为n的变长类型，长度超过n时
2023/04/08 12:09:06 官网价 官网价=使用量*单价*容量 本例中，在第一个计费周期内GaussDB的使用量为3054秒，单价可在云数据库GaussDB价格详情中查询，以0.0075 元/GB/小时为例，容量为480GB，那么官网价=(3054 ÷ 3600) * 0.0075
点进行计算，这样可以减少分布式计划执行时数据重分布的代价，从而提升单个查询以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能的提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优势
好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在
点进行计算，这样可以减少分布式计划执行时数据重分布的代价，从而提升单个查询效率以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优
GaussDB支持两种位串类型：bit(n)和bit varying(n)，这里的n是一个正整数，n最大取值为83886080，相当于10M的容量。 bit类型的数据必须准确匹配长度n，如果存储短或者长的数据都会报错。bit varying类型的数据是最长为n的变长类型，长度超过n时
GaussDB支持两种位串类型：bit(n)和bit varying(n)，这里的n是一个正整数，n最大取值为83886080，相当于10M的容量。 bit类型的数据必须准确匹配长度n，如果存储的数据长度不匹配都会报错。bit varying类型的数据是最长为n的变长类型，长度超过n
上可以看出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算倾斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的倾斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq
GaussDB支持两种位串类型：bit(n)和bit varying(n)，这里的n是一个正整数，n最大取值为83886080，相当于10M的容量。 bit类型的数据必须准确匹配长度n，如果存储的数据长度不匹配都会报错。bit varying类型的数据是最长为n的变长类型，长度超过n
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