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rat:5A'::tsvector); length -------- 3 (1 row) numnode(tsquery) 描述：tsquery类型的单词加上操作符的数量。 返回类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 SELECT numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery);
适用于str_to_date的格式化输入的格式类型参考表1。这里仅支持“日期”格式、“日期+时间”格式的输入转换，对于仅“时间”格式的输入场景请使用str_to_time。 str_to_time(str, format) 描述：将时间格式的字符串（str），按照所提供的显示格式（format）转换为时间类型的值。
maketime(hour, minute, second) 描述：根据所给的小时，分钟和秒数返回time类型的值。由于GaussDB(DWS)中的time类型的取值范围为00:00:00到24:00:00, 故不支持hour大于24时和hour小于0时的场景。 返回值类型：time 示例： 1 2 3 4
问该schema下的表。 原因分析 将模式中的表或者视图对象授权给其他用户时，需要将表或视图所属的模式的USAGE权限同时授予该用户，如果没有该权限，则只能看到这些对象的名字，并不能实际进行对象访问。 如果要将该schema下未来创建的表的权限也赋予u1用户，则需使用ALTER DEFAULT
对于数据量超过1亿以上的表，尤其是字段数特别多的表，Kettle抽取效率相对较慢，可以根据业务实际情况选择相应的迁移方式。 图25 配置Job 在配置任务的时候，尽量将表数据量大致相同的任务放到一个Job中，这样可以保证所有任务执行完成的时间大致相同，不会有拖尾任务，影响下一个job的执行。
时间/日期操作符 用户在使用时间和日期操作符时，对应的操作数请使用明确的类型前缀修饰，以确保数据库在解析操作数的时候能够与用户预期一致，不会产生用户非预期的结果。 比如下面示例没有明确数据类型就会出现异常错误。 1 2 SELECT date '2001-10-01' - '7'
text, OUT tokid integer, OUT alias text, OUT description text) 描述：获取分析器定义的记号类型。 返回类型：setof record 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
rat:5A'::tsvector); length -------- 3 (1 row) numnode(tsquery) 描述：tsquery类型的单词加上操作符的数量。 返回类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 SELECT numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery);
bool 键/元素的字符串是否存在JSON值的顶层 1 2 3 4 5 SELECT '{"a":1, "b":2}'::jsonb ? 'b'; ?column? ---------- t (1 row) ?| text[] bool 这些数组字符串中的任何一个是否作为顶层键存在。
但是不能很好的支持并发更新，并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题，需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时，支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB(DWS)的实时数仓中的HStore表就是针对这种情况设计和实现的，面向对于实时入库和实时查询有较强
- X X X X X LOCK的参数说明如下所示： name 要锁定的表的名字，可以有模式修饰。 LOCK TABLE命令中声明的表的顺序就是上锁的顺序。 取值范围：已存在的表名。 ONLY 如果指定ONLY只有该表被锁定，如果没有声明该表和他的所有子表将都被锁定。 ACCESS
GaussDB(DWS)系统表和系统视图 系统表和系统视图概述 系统表 系统视图
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。
Bitmap聚合函数 GaussDB(DWS)自8.1.3集群版本开始，支持高效的位图聚合函数，可用于用户画像，精准营销等场景，极大的提高了查询性能。 rb_build_agg(int) 描述：将分组内的int值聚合成一个roaringbitmap值。 返回值类型：roaringbitmap
但是不能很好的支持并发更新，并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题，需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时，支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB(DWS)的实时数仓中的HStore表就是针对这种情况设计和实现的，面向对于实时入库和实时查询有较强
Bitmap聚合函数 GaussDB(DWS)自8.1.3集群版本开始，支持高效的位图聚合函数，可用于用户画像，精准营销等场景，极大的提高了查询性能。 rb_build_agg(int) 描述：将分组内的int值聚合成一个roaringbitmap值。 返回值类型：roaringbitmap
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
GaussDB(DWS)系统表和系统视图 系统表和系统视图概述 系统表 系统视图
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现出明显的关联关系。例如，采用同样名称来命名。
GaussDB(DWS)是否有高效的删除表数据的方法？ 有。删除大批量的日志数据时，使用delete语法需要花费更大的时间，此时可以通过TRUNCATE语法进行大批量删除操作，它的删除速度比delete快得多。 详情请参见TRUNCATE。 功能描述 清理表数据，TRUNCATE
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