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如何访问GaussDB(DWS) 数据仓库服务的基本使用流程如下图所示： 图1 数据仓库服务基本使用流程 访问集群 GaussDB(DWS)提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台，还提供了基于HTTPS请求的API（Application programming interf
解决办法：使用gs_guc工具修改对应报错实例的postgresql.conf中的配置项。 GAUSS-01997: "rm data comand is not from primary,peer_role=%d" SQLSTATE: XX000 错误原因：备DN收到的删除数据的命令不是来自于主DN。
EXTENSION SUNSET 日落后的系统函数和系统视图查询会出现函数或视图不存在的报错，GaussDB(DWS)支持CREATE EXTENSION SUNSET方式来创建日落的系统函数和视图，该EXTENSION中为日落的函数和视图，其实际内容为日落前的定义。 创建方式如下： 管理员用户执行CREATE
n_tup_ins bigint 插入的行数。 n_tup_upd bigint 更新的行数。 n_tup_del bigint 删除的行数。 n_tup_hot_upd bigint HOT更新的行数。 n_tup_change bigint analyze之后改变的行数。 n_live_tup
数据库在使用一段时间后，随着业务的增加使得表数据增加，或者对表数据经常进行增、删、改之后，引发数据膨胀和统计信息不准造成性能下降。 建议对于频繁增、删、改的表，定期执行vacuum full和analyze操作。操作步骤如下： 默认每30000条数据收集100条做统计信息，当数据量大的时候，发现sq
终止正在执行的SQL查询 可在Data Studio的“SQL终端”页签中终止正在执行的SQL查询。 执行以下步骤终止正在执行的SQL查询： 在“SQL终端”页签中选择SQL查询并执行。 在“SQL终端”页签中单击或按Shift+Esc。 也可在菜单栏中选择“执行 > 取消”，或
增量快照恢复是以全量快照为基础，增量快照为辅恢复数据到增量快照时间点的全部数据。 增量快照记录基于前一次快照所发生的更改，备份时间快；全量快照是对整个集群的数据进行备份，时间较长。在恢复快照期间，GaussDB(DWS)会将最近一次的全量快照到本次快照之间的所有快照一起用于恢复集群。 快照策略 可选择周期性或一次性。
100集群版本开始，为批处理的PBE语句的执行计划添加数据绑定次数，显示为“PBE bind times：次数”格式。 node_group text 语句所属用户对应的逻辑集群。 pid bigint 语句的后端线程的pid。 lane text 语句执行时所在的快慢车道。 unique_sql_id
连接后端的数据库OID。 dbname text 连接后端的数据库名称。 schemaname text 模式名。 nodename text 语句执行的CN名称。 username text 连接到后端的用户名。 application_name text 连接到后端的应用名。
为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit 参数说明：根据生成的FROM
错误原因：密码包含的字符类型少于3种。 解决办法：请参照密码规则进行修改：1. 密码默认不少于8个字符。2. 不能和用户名相同。3. 至少包含大写字母（A-Z），小写字母（a-z），数字（0-9），非字母数字字符（~!@#$%^&*()-_=+\|[{}];:,<.>/?）四类字符中的三类字
bigint 语句执行使用的内部查询ID。 query text 执行的语句。 query_plan text 语句的执行计划。 node_group text 语句所属用户对应的逻辑集群。 pid bigint 语句的后端线程的PID。 lane text 语句执行时所在的快慢车道。 unique_sql_id
bigint 插入的行数。 n_tup_upd bigint 更新的行数。 n_tup_del bigint 删除的行数。 n_tup_hot_upd bigint 热更新的行数（即不需要单独的索引更新）。 n_tup_change bigint analyze之后改变的行数。 n_live_tup
在这一栏您可浏览查询信息状态的数量，其中包括会话数量、平均会话耗时（所有会话连接的时间除以会话数）、查询数量、平均查询耗时、平均查询等待时间等。 实时会话 在“实时会话”这一栏您可以浏览到正在运行中的所有会话实时信息，可单击列表右上方的设置按钮勾选需要在列表中展示的指标信息。指标包括：
数据量较小时的时效性，如对时效性无强制要求通常不建议设置的太小，建议不低于3s走默认值即可。 通过autoFlushBatchSize可控制一批数据的最大条数，一般来说攒批量越大，对于整体入库性能会更好，对性能来说通常该参数的设置推荐越大越好，参数的设置根据业务数据的大小以及flink运行内存来设置，保证不内存溢出。
prepare命令需在主集群的主节点上执行。 表1 设置GUC参数 设置集群 参数 参数说明 取值范围 设置值 主集群/备集群 enable_metadata_tracking 在细粒度容灾的主集群上，用于追踪细粒度容灾相关对象的元数据（包括DDL、DCL）变更，用于向备集群同步变更的元数据。 布尔型：
分析查询效率异常降低的问题 通常在几十毫秒内完成的查询，有时会突然需要几秒的时间完成；而通常需要几秒完成的查询，有时需要半小时才能完成。如何分析这种查询效率异常降低的问题呢？ 解决办法 通过下列的操作步骤，可以分析出查询效率异常降低的原因。 使用ANALYZE命令分析数据库。 A
恢复快照约束 集群粒度快照恢复 集群粒度恢复分为两个主要步骤： 恢复数据：即备份工具将备份集中的数据并行的恢复到各个实例的数据目录中，实例包括主CN，主DN等。 重建备DN：即主DN恢复完之后，备DN使用全量Build的方式重建出来，这个过程也是并行执行。 综上恢复过程要比备份过程耗时要久一些，通常需要备份时间1
留输入的空格，重复键以及顺序等。 jsonb解析输入后保存的二进制，它在解析时会删除语义无关的细节和重复的键，对键值也会进行排序，使用时不用再次解析。 因此可以发现，两者其实都是JSON，它们接受相同的字符串作为输入。它们实际的主要差别是效率。json数据类型存储输入文本的精确复制，处理函数必须在每个执行上重新解析；
个不同的概念，类似于字符串str=“”和str=null。 对于数字，当使用科学计数法的时候，jsonb类型会将其展开，而json会精准复制输入。 jsonb高级特性 json和jsonb的主要差异在于存储方式上的不同，jsonb存储的是解析后的二进制，能够体现JSON的层次结构
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