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323031393132313-> 20191212 由于用户定义的字段分隔符号为"|+|",因此对该行数据分隔后获取的数据是3,膢+|20191212, 实际上用户可能要获得的是3,?,20191212。 "膢" 这个字符其实是一个用户不期望的半个字符,和用户定义的分隔符“|+|”中的“|”产生了冲突,导致数据错乱或者导入失败。
在监控面板(DMS)查看GaussDB(DWS)集群监控 数据库监控简介 监控项列表 集群概览 监控 工具 负荷分析 监控设置 任务详情 典型场景 父主题: GaussDB(DWS)集群运维
手动快照 创建集群粒度的手动快照 创建schema粒度的手动快照 删除手动快照 父主题: 备份与恢复GaussDB(DWS)集群
取值范围:整型,1~INT_MAX。 设置为1会避免任何JOIN重排。这样就使得查询中指定的连接顺序就是实际的连接顺序。查询优化器并不是总能选取最优的连接顺序,高级用户可以选择暂时把这个变量设置为1,然后指定它们需要的连接顺序。 比默认值小的数值减少规划时间但也降低了执行计划的质量。 默认值:8 plan_mode_seed
Roaring Bitmap操作符 GaussDB(DWS)自8.1.3集群版本开始,支持高效的位图处理操作符,可用于用户画像,精准营销等场景,极大的提高了查询性能。 = 描述:比较两个roaringbitmap是否相等。 返回值类型:bool 示例: 1 2 3 4 5
SCHEMA 功能描述 修改模式属性。 注意事项 只有模式的所有者或者被授予了模式ALTER权限的用户,有权限执行ALTER SCHEMA命令,系统管理员默认拥有此权限。 若要修改模式的所有者,当前用户必须是该模式的所有者或者系统管理员。 语法格式 修改模式的名称。 1 2 ALTER SCHEMA
SHARE锁,也就是说,只有对表的读动作可以和持有这个锁模式的事务并发执行。 任何SQL语句都不会在用户表上自动请求这个锁模式。然而在某些操作的时候,会在某些系统表上请求它。 ACCESS EXCLUSIVE 这个模式保证其所有者(事务)是可以访问该表的唯一事务。 ALTER TABLE,DROP TABLE,T
存储过程是一个大事务,如果有非CREATE类DDL操作(持锁级别高),整个存储过程执行时间窗内会阻塞外部对相关表的访问。 方案建议: 存储过程中不使用非CREATE类的DDL操作,如必须使用,严格评估存储过程耗时和DDL的影响耗时,与外部访问业务错峰执行。 父主题: GaussDB(DWS)开发设计建议
存储过程是一个大事务,如果有非CREATE类DDL操作(持锁级别高),整个存储过程执行时间窗内会阻塞外部对相关表的访问。 方案建议: 存储过程中不使用非CREATE类的DDL操作,如必须使用,严格评估存储过程耗时和DDL的影响耗时,与外部访问业务错峰执行。 父主题: GaussDB(DWS)开发设计规范
失败。 SUB_PARTITION_COUNT 指定二级分区的个数。该参数用于设置在导入阶段二级分区个数。在建表时进行设置,建表后不支持修改。不建议用户随意设置该默认值,可能会影响导入和查询的性能。 取值范围:1~1024 默认值:32 DELTAROW_THRESHOLD 指定
----- A (1 row) concat(str1,str2) 描述:将字符串str1和str2连接并返回。 ORA和TD兼容模式下,返回结果为所有非NULL字符串的连接。 MySQL兼容模式下,入参中存在NULL时,返回结果为NULL。 返回值类型:varchar 示例:
Roaring Bitmap操作符 GaussDB(DWS)自8.1.3集群版本开始,支持高效的位图处理操作符,可用于用户画像,精准营销等场景,极大的提高了查询性能。 = 描述:比较两个roaringbitmap是否相等。 返回值类型:bool 示例: 1 2 3 4 5
自动快照 自动快照概述 设置自动快照策略 复制自动快照 删除自动快照 父主题: 备份与恢复GaussDB(DWS)集群
目前在互联网、教育、游戏等行业都有实时精准营销的需求。通过系统生成用户画像,在营销时通过条件组合筛选用户,快速提取目标群体。例如: 在电商行业中,商家在进行营销活动前,需要根据活动的目的,圈选一批满足特定特征的目标用户群体进行广告推送。 在教育行业中,需要根据学生不同的特征,推送有针对性的练习题目,帮助学生查漏补缺。
GLOBAL_TABLE_STAT视图显示当前数据库中所有表格(不包括外表)的统计信息。除live_tuples和dead_tuples为当前实时值外,其余各统计字段为实例启动以来的累计值。 表1 GLOBAL_TABLE_STAT字段 名称 类型 描述 schemaname name 表的命名空间。 relname
GS_TABLE_CHANGE_STAT GS_TABLE_CHANGE_STAT视图显示当前数据库中所有表格(不包括外表)在当前节点上的变更情况。表示次数的各字段为实例启动以来的累计值。 表1 GS_TABLE_CHANGE_STAT字段 名称 类型 描述 schemaname name 表的命名空间。 relname
GS_TABLE_CHANGE_STAT GS_TABLE_CHANGE_STAT视图显示当前数据库中所有表格(不包括外表)在当前节点上的变更情况。表示次数的各字段为实例启动以来的累计值。 表1 GS_TABLE_CHANGE_STAT字段 名称 类型 描述 schemaname name 表的命名空间。 relname
元数据服务类型。 address text 元数据服务地址。 database text 元数据服务器数据库。 confpath text 元数据服务器配置文件路径。 ensoptions text[] 保留字段,暂时为空。 catalog text 元数据服务器catalog。 示例 查询创建的EXTERNAL
GLOBAL_TABLE_STAT视图显示当前数据库中所有表格(不包括外表)的统计信息。除live_tuples和dead_tuples为当前实时值外,其余各统计字段为实例启动以来的累计值。 表1 GLOBAL_TABLE_STAT字段 名称 类型 描述 schemaname name 表的命名空间。 relname
目前在互联网、教育、游戏等行业都有实时精准营销的需求。通过系统生成用户画像,在营销时通过条件组合筛选用户,快速提取目标群体。例如: 在电商行业中,商家在进行营销活动前,需要根据活动的目的,圈选一批满足特定特征的目标用户群体进行广告推送。 在教育行业中,需要根据学生不同的特征,推送有针对性的练习题目,帮助学生查漏补缺。