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数据保护技术 GaussDB通过多种数据保护手段和特性,保障存储在GaussDB中的数据安全可靠。 表1 多种数据保护手段 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密(HTTPS) 支持HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输的安全性,推荐您使用更加安全的HTTPS协议。
数据透视函数 tablefunc() 描述:扩展接口,用于处理表数据,包括数据透视函数。仅系统管理员可以安装扩展。 需要安装扩展,默认安装到public schema,建议安装到用户schema,create extension tablefunc [schema {user_s
数据透视函数 tablefunc() 描述:扩展接口,用于处理表数据,包括数据透视函数。仅系统管理员可以安装扩展。 需要安装扩展,默认安装到public schema,建议安装到用户schema,create extension tablefunc [schema {user_s
数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的,而各表中的列定义了该表,每一列都属于一种数据类型,GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作,例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除等操作。 XML类型数
备机数据修复 standby_page_repair 参数说明:控制备机回放时页面修复开关。该参数属于POSTMASTER类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示备机回放时会自动检测修复页面。 off表示备机回放时不会自动检测修复页面。 默认值:off
数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的,而各表中的列定义了该表,每一列都属于一种数据类型,GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作,例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除等操作。 XML类型数
数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题,它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求,导致单节点(倾斜节点)所存储或者计算的数据量远大于其他节点,所以会造成以下危害: 存储上的倾斜会严重限制系统容量,在系统容量不饱和的情况下,由于单节点倾斜的限制,使得整个系统容量无法继续增长。
备机数据修复 standby_page_repair 参数说明:控制备机回放时,回放目标页发现故障后是否进行页面自动修复。当前版本支持CRC校验失败、页面未初始化、页面LSN错误共三种类型的修复。不支持VM、xlog、clog、MOT和UNDO元信息的坏块修复,以及FSM的LSN
数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的,而各表中的列定义了该表,每一列都属于一种数据类型,GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作,例如:GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除等操作。 XML类型
数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的,而各表中的列定义了该表,每一列都属于一种数据类型,GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作,例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘和除等操作。 XML类型数
数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的,而各表中的列定义了该表,每一列都属于一种数据类型,GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作,例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘、除操作。 父主题: 存储过程
数据类型 数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 GaussDB支持某些数据类型间的
数据类型 数据类型是数据的一个基本属性,用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同,能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型,用户存储数据时,须遵从这些数据类型的属性,否则可能会出错。 GaussDB支持某些数据类型间的
案例:使用DN Gather减少计划中的Stream节点 DN Gather用来把分布式计划中的Stream节点去掉,把数据发送到一个节点进行计算,这样可以减少分布式计划执行时数据重分布的代价,从而提升单个查询以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场
案例:使用DN Gather减少计划中的Stream节点 DN Gather用来把分布式计划中的Stream节点去掉,把数据发送到一个节点进行计算,这样可以减少分布式计划执行时数据重分布的代价,从而提升单个查询效率以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW(Minimalist GNU for Windows)编译器进行编译。编译命令如下: gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为: ./odbctest.exe
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW(Minimalist GNU for Windows)编译器进行编译。编译命令如下: gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为: ./odbctest.exe
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW(Minimalist GNU for Windows)编译器进行编译。编译命令如下: gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为: ./odbctest.exe
java.sql.Statement java.sql.Statement是SQL语句接口。 表1 对java.sql.Statement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 addBatch(String sql) void Yes clearBatch() void
java.sql.Statement java.sql.Statement是SQL语句接口。 表1 对java.sql.Statement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 addBatch(String sql) void Yes clearBatch() void