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根据图1，Go驱动应用开发流程依赖于Go原生的sql包和GaussDB开发的driver驱动，sql包提供用户使用的标准接口，GaussDB实现需要被sql包调用的接口。 父主题： 基于Go驱动开发
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）
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）
ery计划。 除少部分ALTER操作外，不支持对物化视图中基表执行绝大多数DDL操作。 物化视图不支持增删改操作，只支持查询语句。 不支持用临时表/hashbucket/unlog/分区表创建物化视图。 不支持物化视图嵌套创建（即物化视图上创建物化视图）。 仅支持行存表。 不支持
本章主要介绍如何使用DRS的实时同步功能将本地Oracle数据库实时迁移至华为云GaussDB。通过全量+增量同步，实现源数据库Oracle与目标数据库GaussDB的数据长期同步。全量同步可以实现数据迁移；增量同步可以实现实时同步源端和目标端两个库之间的数据。 步骤一：创建VPC和安全组 步骤二：创建GaussDB实例
使用流式解码实现数据逻辑复制 第三方复制工具通过流式逻辑解码从GaussDB抽取逻辑日志后到对端数据库回放。对于使用JDBC连接数据库的复制工具，具体代码请参考《开发指南》中“应用程序开发教程 > 基于JDBC开发 > 示例：逻辑复制代码示例”章节。 父主题： 逻辑解码
L语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现，也可以通过indexscan实现，显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。 根据硬件资源和客户的业务特征
L语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter（即读取每一条元组和点查询条件进行匹配）实现，也可以通过indexscan实现，显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。 根据硬件资源和客户的业务特征
L语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter（即读取每一条元组和点查询条件进行匹配）实现，也可以通过indexscan实现，但indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。 根据硬件资源和客户的业务特征确
使用流式解码实现数据逻辑复制 第三方复制工具通过流式逻辑解码从GaussDB抽取逻辑日志后到对端数据库回放。对于使用JDBC连接数据库的复制工具，具体代码请参考《开发指南》中“应用程序开发教程 > 基于JDBC开发 > 示例：逻辑复制代码示例”章节。 父主题： 逻辑解码
L语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现，也可以通过indexscan实现，显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。 根据硬件资源和客户的业务特征
L语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter（即读取每一条元组和点查询条件进行匹配）实现，也可以通过indexscan实现，显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。 根据硬件资源和客户的业务特征
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使用流式解码实现数据逻辑复制 第三方复制工具通过流式逻辑解码从GaussDB抽取逻辑日志后到对端数据库回放。对于使用JDBC连接数据库的复制工具，具体代码请参考《开发指南》中“应用程序开发教程 > 基于JDBC开发 > 典型应用开发示例 > 逻辑复制”章节。 父主题： 逻辑解码
L语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter（即读取每一条元组和点查询条件进行匹配）实现，也可以通过indexscan实现，显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。 根据硬件资源和客户的业务特征
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
布倾斜可以实现该点。 表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 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。 尽量
免数据分布倾斜可以实现该点。 表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 避免数据s
DN主备倒换概述 DN主备倒换 GaussDB分布式实例支持对分片内的DN做主备切换，可以选择同一分片内的一个备DN进行升主操作。 以分布式独立部署形态为例，假设配置为3分片、3副本、3可用区。若对分片1中的节点进行主备倒换，并选择将可用区3的备节点升主，则执行主备倒换后，可用区
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