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1及以上集群版本支持。 GTM模式：常规模式，由GTM统一管理运行中的事务，以及XID和CSN的分配工作。 GTM-Lite模式：GTM只负责XID的分配和CSN的更新，不再负责全局事务管理。GTM-Lite模式适用于高并发，短查询的TP场景，可以在保证事务一致性的情况下提升查询性能。 GTM-Fre
匿名块 匿名块（Anonymous Block）一般用于不频繁执行的脚本或不重复进行的活动。它们在一个会话中执行，并不被存储。 语法 匿名块的语法参见图1。 图1 anonymous_block::= 对以上语法图的解释如下： 匿名块程序实施部分，以BEGIN语句开始，以END语句
R类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字，也就是小数点左右两边的所有数字。所以，可以说数值23.1234的精度为6，范围是4。可以认为整数的范围是0。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p（总位数）以及范围s（小数位数）。 如果数值的精度或者范围
R类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字，也就是小数点左右两边的所有数字。所以，可以说数值23.1234的精度为6，范围是4。可以认为整数的范围是0。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p（总位数）以及范围s（小数位数）。 如果数值的精度或者范围
R类型数值的精度是指整个数值包含的所有数字，也就是小数点左右两边的所有数字。所以，可以说数值23.1234的精度为6，范围是4。可以认为整数的范围是0。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p（总位数）以及范围s（小数位数）。 如果数值的精度或者范围
ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 ); 对应的执行计划如下： 优化说明 很明显，执行计划中存在SubPlan，并且SubPlan中的运算相当重，即此SubPlan是一个明确的性能瓶颈点。 根据SQL语意等价改写SQL消除SubPlan如下： 1 2 3
Ispell词典模板支持词法词典，它可以把一个词的各种语言学形式规范化成相同的词位。比如，一个Ispell英语词典可以匹配搜索词bank的词尾变化和词形变化，如banking、banked、banks、banks'和bank's等。 GaussDB(DWS)不提供任何预定义的Ispell类型词典或词典
Ispell词典模板支持词法词典，它可以把一个词的各种语言学形式规范化成相同的词位。比如，一个Ispell英语词典可以匹配搜索词bank的词尾变化和词形变化，如banking、banked、banks、banks'和bank's等。 GaussDB(DWS)不提供任何预定义的Ispell类型词典或词典
ACCESS LOCK允许用户从可能已经锁定READ或WRITE的表中读取数据。 可以通过tdMigrateLOCKoption参数来配置如何对包含LOCK关键字的查询进行迁移。如果该参数设置为false，工具将跳过该查询的迁移并记录日志。 输入：ACCESS LOCK（tdMigrateLOCKOption=True）
HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快，节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。 HLL与其他算法的比较请参见表1。 表1 HLL与其他算法比较
null：未知（unknown） “真”值的有效文本值是： TRUE、't'、'true'、'y'、'yes'、'1'。 “假”值的有效文本值是： FALSE、'f'、'false'、'n'、'no'、'0'。 使用TRUE和FALSE是比较规范的用法（也是SQL兼容的用法）。 示例 显示用字母t和f输出boolean值。
且引用的内部函数必须是窗口函数。 IMMUTABLE 表示该函数在给出同样的参数值时总是返回同样的结果。 如果函数的入参是常量，会在优化器阶段计算该函数的值。益处是可以尽早获取表达式的值，从而能更准确的进行代价估算，生成的执行计划也更优。 用户自定义的IMMUTABLE的函数是会
能出现的瓶颈。 在GDS IO与网卡未达到物理瓶颈前，可以考虑在GaussDB(DWS)开启SMP进行加速。SMP开启之后会对对应的GDS产生成倍的压力。需要特别说明的是：SMP自适应衡量的标准是GaussDB(DWS)的CPU压力，而不是GDS所承受的压力。有关SMP的更多信息请参见SMP手动调优建议章节。
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分
从而影响整体查询性能。合理的选择分布列，并对已经创建的表，进行分布列的调整，对表查询的性能至关重要。 采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。一般来说，不同DN的数据量相差5%以上即可视为倾斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。
创建分区表索引HR_staffS_p1_index1，不指定索引分区的名字。 1 CREATE INDEX HR_staffS_p1_index1 ON HR.staffS_p1 (staff_ID) LOCAL; 创建分区索引HR_staffS_p1_index2，并指定索引分区的名字。 1 2 3 4 5 6 CREATE
视图，因CN/DN间实时通信开销，会有一定的网络延时。 初始管理用户不进行资源监控。 操作步骤 查询所有用户的资源限额和资源实时使用情况。 1 SELECT * FROM PG_TOTAL_USER_RESOURCE_INFO; 得到的结果视图如下： username
mytab; 当控制到达给y赋值的地方时，会有一个division_by_zero错误失败。这个错误将被EXCEPTION子句捕获。而在RETURN语句里返回的数值将是x的增量值。 进入和退出一个包含EXCEPTION子句的块要比不包含的块开销大的多。因此，不必要的时候不要使用EXCEPTION。
中，使用store_sales的(ss_ticket_number, ss_item_sk)列和store_returns的(sr_ticket_number, sr_item_sk)列进行关联，由于缺少多列相关性的估算导致行数严重低估。 使用如下的rows hint进行调优后，计划如下，运行时间318s：
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