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numeric类型之上的一个范围就是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当做离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值
numeric类型之上的一个范围就是连续的，timestamp上的范围也是（尽管timestamp具有有限的精度，并且在理论上可以被当作离散的，但是可以认为它是连续的，因为通常并不关心它的步长）。 另一种考虑离散范围类型的方法是对每一个元素值都有一个清晰的“下一个”或“上一个”值
不指定切割点的方式，partition_less_than_item指定的第一个新分区的分区键要大于正在被切割的分区的前一个分区（如果存在的话）的分区键，partition_less_than_item指定的最后一个分区的分区键要等于正在被切割的分区的分区键大小。 不指定切割点的方式，
GET_LINES的调用，设置缓冲区大小。 DBE_OUTPUT.GET_LINE 从缓冲区中以换行符作为分界获取一行数据，获取的数据将不会输出到客户端。 DBE_OUTPUT.GET_LINES 以VARCHAR数组的形式获取缓冲区的指定行数的字符串，被取出的内容将会在缓冲区中清除，不会输出到客户端。
数组类型可以用来存储具有相同类型的若干元素。 数组类型的定义 一个数组数据类型一般通过在数组元素的数据类型名称后面加上方括号（[]）来命名。 示例一，创建一个名为sal_emp的表，它有一个表示雇员姓名类型为text的列（name），一个表示雇员季度工资的数组且元素类型为integer的列（pay_
示例如下： 该示例表示有一个varchar类型的数组，且一共有7个varchar元素，元素依次为： 包含一个空格的字符串 值为“NULL”的字符串 字符串为NULL 有一个\字符的字符串 有一个{字符的字符串 有一个}字符的字符串有一个,字符的字符串 gaussdb=# SELECT '{"
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：PG_CLASS系统表中的relpages和reltuple
次等待锁的时候都运行这个过程。在系统运行过程中死锁是不经常出现的，因此在检查死锁前只需等待一个相对较短的时间。增加这个值就减少了无用的死锁检查浪费的时间，但是会减慢真正的死锁错误报告的速度。在一个负载过重的服务器上，用户可能需要增大它。这个值的设置应该超过事务持续时间，这样就可以减少在锁释放之前就开始死锁检查的问题。
rows) 由于目标列中的相关子查询(select avg(c2) from t2 where t2.c2=t1.c2)无法提升的缘故，导致每扫描t1的一行数据，就会触发子查询的一次执行，效率低下。如果打开intargetlist参数会把子查询提升转为join，从而提升查询的性能。 gaussdb=#
TABLE AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。 尽量避免使用笛卡尔积和FULL JOIN。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也会降低。 NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL。例如：
TABLE AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。 尽量避免使用笛卡尔积和FULL JOIN。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也会降低。 NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL。例如：
返回值：nesttable类型。 功能描述：两个集合变量的交集。如 A MULTISET INTERSECT B：ALL表示取A与B所有重复的元素；DISTINCT表示取A与B中重复元素，且去除其中重复元素。ALL为默认值。 示例1，求两个集合变量的交集，不去除重复元素，即MULTISET INTERSECT
下面示例演示如何通过JDBC接口使用逻辑复制功能的过程。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参见JDBC包、驱动类和环境类。 针对逻辑复制的配置选项，除了参考《特性指南》的“逻辑复制 > 逻辑解码”章节中的配置选项外，还有专门给JDBC等流式解码工具增加的配置项，如下所示： 解码线程并行度
on：表示开启显示完整SQL语句信息的功能。 off：表示关闭显示完整SQL语句信息的功能。 默认值：off track_stmt_session_slot 参数说明：设置一个session缓存的最大的全量/慢SQL的数量，超过这个数量，新的语句执行将不会被跟踪，直到落盘线程将缓存语句落盘，留出空闲的空间。
SON格式的语句，并提供必要的信息在目标位置重建DDL命令。与原始DDL命令字符串相比，使用DDL反解析的好处包括： 解析出来的每个数据库对象都带有Schema，因此如果使用不同的search_path，也不会有歧义。 结构化的JSON和格式化的输出能支持异构数据库。如果用户使用
显示当前session中所有类型的dom树的数量。 DBE_XMLDOM.GETDOCTREESINFO 显示document类型的dom树的内存占用、节点数量等统计信息。 DBE_XMLDOM.GETDETAILDOCTREEINFO 显示特定的document变量的各类型节点数量。 DBE_XMLDOM
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples
rows) 由于目标列中的相关子查询(select avg(c2) from t2 where t2.c2=t1.c2)无法提升的缘故，导致每扫描t1的一行数据，就会触发子查询的一次执行，效率低下。如果打开intargetlist参数会把子查询提升转为JOIN，来提升查询的性能： gaussdb=#
显示当前session中所有类型的dom树的数量。 DBE_XMLDOM.GETDOCTREESINFO 显示document类型的dom树的内存占用、节点数量等统计信息。 DBE_XMLDOM.GETDETAILDOCTREEINFO 显示特定的document变量的各类型节点数量。 DBE_XMLDOM
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples
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