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案例：增加JOIN列非空条件 若Join列上的NULL值较多，可以加上is not null过滤条件，以实现数据的提前过滤，提高Join效率。 优化前 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
符（OID）作为各种系统表的主键。系统不会给用户创建的表增加一个OID系统字段，OID类型代表一个对象标识符。 目前OID类型用一个四字节的无符号整数实现。因此不建议在创建的表中使用OID字段做主键。 表1 对象标识符类型 名称 引用 描述 示例 OID - 数字化的对象标识符。
符（OID）作为各种系统表的主键。系统不会给用户创建的表增加一个OID系统字段，OID类型代表一个对象标识符。 目前OID类型用一个四字节的无符号整数实现。因此不建议在创建的表中使用OID字段做主键。 表1 对象标识符类型 名称 引用 描述 示例 OID - 数字化的对象标识符。
在输入中，如果表名称前没有模式名称修饰，则在输出中，会修改为用视图的模式名去修饰表。 以下为视图迁移前后的语法示例： 表名称不带模式名 图1 输入：视图中不带模式名的表tab1、tab2 表名称包含模式名 图2 输出：用视图的模式名去修饰表 父主题： 模式对象
3版本后支持位图功能（RoaringBitmap），在使用JAVA语言基于GaussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap的数据入库至GaussDB(DWS)。 如针对大批量数据入库，需要在应用侧增加算力进行优化，否则会影响入库性能。
3版本后支持位图功能（RoaringBitmap），在使用JAVA语言基于GaussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap的数据入库至GaussDB(DWS)。 如针对大批量数据入库，需要在应用侧增加算力进行优化，否则会影响入库性能。
据业务场景为各用户分别配置不同权限。为了提升权限管理的易用性，“管理面”引入角色的功能，通过选取指定的权限并统一授予角色，以权限集合的形式实现了权限集中查看和管理。 集中权限管理中权限、角色和用户的关系如下图所示。 DWS提供多种权限，根据业务场景实际需要选择指定的权限授予不同角
使用substring截取带中文的数据时出现乱码 问题现象 客户需要查询某张表的name字段，返回的数据中只截取到“学年”及以前部分，使用substring函数实现时出现乱码，如下图所示。 原因分析 UTF-8字符集编码下，一个中文占3个字节，如需获取结果显示为“2014-2015学年”，应该是获取前
需求：要求用户u1仅能查看省份1（即province_id=1）的数据，而u2仅能查看省份2（即province_id=2）的数据。 实现方式 通过创建视图实现上述场景中的需求，具体操作步骤如下： dbadmin用户连接集群后，在dbadmin模式下为省份1和省份2分别创建视图v1和视图v2。
案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not
案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not
修改用户属性 ALTER USER 删除用户 DROP USER 定义脱敏策略 数据脱敏策略是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。用户可以在指定表对象创建脱敏策略，并限定策略生效范围，也可以新增、修改、删除脱敏列信息。所涉及的SQL语句，请参考下表。
使用外表功能实现GaussDB(DWS)集群间数据迁移 大数据融合分析场景下，支持同一区域内的多套GaussDB(DWS)集群之间的数据互通互访，本实践将演示通过Foreign Table方式从远端DWS导入数据到本地端DWS。 本实践演示过程为：以gsql作为数据库客户端，gs
优化方法。 2~3h 基于gds实现跨集群数据互联互通 本实验通过部署GDS服务器，使用GDS导入导出的并发能力，实现双DWS集群之间1500万行数据分钟级迁移。 2h 安全管理 权限管理 通过实验创建不同用户，不同Schema，基于权限管理实现数据的隔离和互访，了解用户、角色的
如何实现GaussDB(DWS)不同编码库之间数据容错导入 要实现从数据库A（UTF8编码）至数据库B（GBK编码）的数据导入，常规方法导入数据时会出现字符集编码不匹配的错误，导致数据无法导入。 针对小批量数据导入的场景，可以通过\COPY命令来完成，具体方法如下： 创建数据库A
sql兼容模式下才能正确导出（导入）。 相关概念 数据源文件：存储有数据的TEXT、CSV文件。 OBS：对象存储服务，是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的云存储服务。从GaussDB(DWS)并行导出数据时，数据对象放置在OBS服务器上。 桶（Bucket）：对OB
GaussDB(DWS)实现基于query_band的负载识别和队列内优先级控制，一方面提供了更为灵活的负载识别手段，可根据作业类型、应用名称、脚本名称等识别负载队列，使用户根据业务场景可灵活配置query_band识别队列；另一方面实现了队列内作业下发优先级控制，后续将逐步实现队列内资源优先级控制。
如何给GaussDB(DWS)指定用户赋予某张表的权限？ 给指定用户赋予某张表的权限主要通过以下语法实现，本章主要介绍常见的几种场景，包括只读（SELECT）、插入（INSERT）、改写（UPDATE）和拥有所有权限。 语法格式 1 2 3 4 5 6 GRANT { { SELECT
GaussDB(DWS)实现基于query_band的负载识别和队列内优先级控制，一方面提供了更为灵活的负载识别手段，可根据作业类型、应用名称、脚本名称等识别负载队列，使用户根据业务场景可灵活配置query_band识别队列；另一方面实现了队列内作业下发优先级控制，后续将逐步实现队列内资源优先级控制。
为两种作业绑定不同资源池以实现GaussDB(DWS)资源负载能力 本实践将演示GaussDB(DWS)的资源管理功能，帮助企业客户解决数据分析过程中，多用户查询作业遇到的性能瓶颈，最终实现多用户执行SQL作业互不影响，节省资源消耗。 本实践预计时长60分钟，基本流程如下： 步骤一：创建集群
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