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序存储。 rowkey是行的主键，而且hbase只能用个rowkey，或者一个rowkey范围即scan来查找数据。所以 rowkey的设计是至关重要的，关系到你应用层的查询效率。 rowkey是以字典顺序排序的，存储的是字节码。 Rowkey设计原则 1.Rowkey的唯一原则
BS导入集群。 本示例将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到数据仓库单个数据库表中，并进行车辆精确查询和车辆模糊查询，展示GaussDB(DWS)对于历史详单数据的高性能查询能力。准备工作已注册华为云账号，且在使用GaussDB(DWS) 前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻
ql 优化18：PG的查询优化app(sql语句) --> 解析器 （生成查询树） --> 重写器 （重写后的查询树） ---> 优化器 （执行计划）--> 执行器。查询优化包括：a: 物理优化：单表优化、两表优化、大于两表的优化b: 逻辑优化： 子查询优化、等价谓词\条件表达
个事务写入一次。查询日志查询日志记录了所有数据库请求的信息。无论这些请求是否得到了正确的执行。开启之后对性能有比较大的影响，因此使用不多。慢查询日志慢查询日志用来记录执行时间超过某个阈值的语句。执行时间阈值可以通过 long_query_time 来设置，默认是 10 秒。慢查询日志需要
DDL-操作数据库 R(Retrieve)：查询 查询所有数据库 -- 查询所有数据库 SHOW DATABASES; 查询某个数据库的创建语句 -- 标准语法 SHOW CREATE DATABASE 数据库名称; -- 查看mysql数据库的创建格式 SHOW CREATE
根据接口文档创建B1连接器，并创建物料的查询，创建以及更新接口 为连接器创建连接，并保证连接器可用。 根据业务逻辑完成流编排 本次示例的逻辑概览： 填写测试数据，查看流的运行日志，查看是否同步成功。
查询用户所有密钥列表。
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主SELECT语句的WHERE筛选条件是依赖子查询，还有一个自己的WHERE筛选条件。 该SQL里有两个SELECT： 主查询SELECT的执行计划的id=1 子查询SELECT的执行计划的id=2 第一个执行计划的select_type=PRIMARY，查询类型是主查询。主查询有个where条件a
QL语句。而每个数据库都有一个类似人的大脑的查询优化器模块，它接收来自语法分析模块传递过来的查询树，在这个查询树的基础上进行逻辑上的等价变换、物理执行路径的筛选，并且把选择出的最优的执行路径传递给数据库的执行器模块。查询优化器是提升查询效率非常重要的一个手段。由于优化器基于统计信
用于计算两个集合的并集，返回出现在第一个查询结果或者第二个查询结果中的数据。它们的区别在于 UNION排除了结果中的重复数据，UNION ALL保留了重复数据。下面是 UNION 操作的示意图：INTERSECT 操作符用于返回两个集合中的共同部分，即同时出现在第一个查询结果和第二个查询结果中的数据，并
JOIN 一直是数据库性能优化的老大难问题，本来挺快的查询，一旦涉及了几个 JOIN，性能就会陡降。而且，参与 JOIN 的表越大越多，性能就越难提上来。 其实，让 JOIN 跑得快的关键是要对 JOIN 分类，分类之后，就能利用各种类型 JOIN 的特征来做性能优化了。 JOIN
服务接入-API开发中，定义了一个GET类型的查询方法,设定了一个入参use_id .查询sql是 select * from table where table.use_id in (${use_id })现在的问题是不知道怎么给use_id传入数组值,比如 table
通过什么接口可以实现获取指定VDN实时正在进行中的通话信息（主叫、被叫、开始时间等）。查阅cms接口说明，只找到了一个查询指定VDN下的呼叫信息，但是这个接口是查询指定时间段的呼叫信息，并不是查询当前正在进行中的呼叫信息
WHAT：当前正在运行的命令 2、查看登录用户信息 # who 用户名 输出： 用户名，登录终端，登录时间（登录来源ip地址） 3、查询当前登录和过去登录的用户信息 # last
是dynamic_used_memory较高，接近max_dynamic_memory，说明动态内存使用较多，下一步可以查询动态内存使用情况，执行以下SQL查询，根据具体占用内存较高的内存上下文处理：SELECT sum(totalsize)/1024/1024 as "totalsize
空号检测查询的是手机号码最近一个月的状态，手机号码状态检测查询的是手机号码实时的状态，能满足不同使用场景的需求。2、查询的结果不一样。手机状态检测的反馈结果比空号检测更多，为需求方提供更细致的结果。3、检测价格不一样。由于手机状态检测的实时性及查询结果的多样性，其查询价格比空号检测高上很多。
customer_t1; 2列存储 数据按列进行存储，即一列所有数据是连续存储的。单列查询IO小，比行存表占用更少的存储空间。适合数据批量插入、更新较少和以查询为主统计分析类的场景。列存表不适合点查询。 gaussdb=# CREATE TABLE customer_t2 ( state_ID
下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式执行计划：指CN对查询语句进行编译和优化，生成计划树，再将计划树发送给DN进行执行，并在执行完毕后返回结果到CN。 发送语句的分布式执行计划：上述两种方式都不可行时，将可下推的查询部分组
占用的空间。在硬盘上读取不连续数据时，会取出很多无关内容，查找就会变慢。特别是高并发的情况下，每个查找都慢一点，总体性能就会很差了。 如果将原表按照查找字段有序存放，那么可以保证同一个查找值的记录集中在一起连续存储。查找时从硬盘上读取的数据块几乎全部都是目标值，性能自然会大幅提升。这种情况下的
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