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例如,可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。
表倾斜率 不合理的分布列选择,将引发算子计算/数据下盘倾斜严重,导致不同DN的处理压力不同,影响业务性能,并容易造成单DN磁盘使用率过高。用户可通过查询表倾斜率,根据表的大小和倾斜率,对倾斜严重的表重新选择分布列。参见如何调整分布列?。
表倾斜率 不合理的分布列选择,将引发算子计算/数据下盘倾斜严重,导致不同DN的处理压力不同,影响业务性能,并容易造成单DN磁盘使用率过高。用户可通过查询表倾斜率,根据表的大小和倾斜率,对倾斜严重的表重新选择分布列。参见如何调整分布列?。
GaussDB(DWS)在CPU核数、内存相同的情况下,小规格多节点与大规格三节点集群如何选择? 小规格多节点: 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩,但不能忍受太高的成本,可以选择小规格多节点集权。
不下推语句的执行方式没有利用分布式的优势,其在执行过程中,相当于把大量的数据和计算过程汇集到一个节点上去做,因此性能通常非常差。 分析过程 通过EXPLAIN VERBOSE打印语句执行计划。 上述执行计划中出现__REMOTE关键字,表示当前的语句为不下推执行。
连接时报错,客户端连接数太多:Too many clients already 更多 数据库性能和资源 磁盘使用率高&集群只读处理方案 查询语句长时间运行,如何处理? 如何强制结束指定的问题会话?
返回值类型:double precision 示例: 1 2 3 4 5 SELECT random(); random ------------------ .824823560658842 (1 row) rand() 描述:0.0到1.0之间的随机数。
返回值类型:double precision 示例: 1 2 3 4 5 SELECT radians(45.0); radians ------------------ .785398163397448 (1 row) random() 描述:0.0到1.0之间的随机数。
返回值类型:double precision 示例: 1 2 3 4 5 SELECT random(); random ------------------ .824823560658842 (1 row) rand() 描述:0.0到1.0之间的随机数。
数据仓库:云数据仓库GaussDB(DWS)。 数据湖\湖仓一体:MapReduce服务MRS,数据湖探索DLI等。 数据治理中心:数据治理中心DataArts Studio。 父主题: 产品咨询
确定用户可使用的节点数 确定可使用的节点数大于或者等于3,否则系统会提示无法创建集群。可使用的节点数可在“集群 > 专属集群”页面查看。 创建集群 进入创建数据仓库集群页面。 选择“计费模式”。计费模式说明详情请参见计费说明。
对于与这个事务不相关的表,计算oldestxmin时不会将此事务算作活跃事务;与这个事务相关的表,计算oldestxmin时会将此事务作为活跃事务计算到oldestxmin中。
Oracle、Teradata和MySQL语法兼容性差异 GaussDB(DWS)支持Oracle、Teradata和MySQL三种兼容模式,分别兼容Oracle、Teradata和MySQL语法,不同兼容模式下的语法行为有一些差异。 数据库兼容模型可以在创建数据库时指定(由DBCOMPATIBILITY
hashtext函数用于计算适当数据类型的值的哈希值。此处仅用作示例说明出现collate冲突时应该如何解决。
由于并行运行的任务数太多会消耗更多的系统资源,因此需要设置系统并发处理的任务数,当前并发的任务数达到job_queue_processes时,且此时又有任务到期,那么这些任务本次得不到执行而延期到下一轮询周期。
创建GaussDB(DWS)存算一体2.0集群 如果用户需要在华为云环境中使用GaussDB(DWS),首先要创建一个数据仓库集群。创建数据仓库集群时默认采用包年/包月付费方式,相比按需付费方式更优惠,用户可根据业务需要,定制相应计算能力和存储空间的GaussDB(DWS)集群。
当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式, 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多,就会转换成Full模式,但结果也会存在一定误差。下列函数用于查看HLL中精度参数。
---------- t (1 row) & 描述:计算两个roaringbitmap交集以后的结果。
DN中此参数按照如下公式计算: dop_limit * 20 * 6 + 24,公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数,计算公式为:dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。 最小值5000。
当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式和Sparse模式, 这两种模式在计算结果上基本上没有误差。 随着distinct值越来越多,就会转换成Full模式,但结果也会存在一定误差。下列函数用于查看HLL中精度参数。