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许外部修改。 此参数目前不允许正常业务场景下改变其值,即默认关闭WAL日志、数据页混合复制模式。 取值范围:布尔型 on表示打开WAL日志、数据页混合复制模式。 off表示关闭WAL日志、数据页混合复制模式。 默认值:off vacuum_defer_cleanup_age 参数
可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类:整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为
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内部函数 GaussDB中下列函数使用了内部数据类型,用户无法直接调用,在此章节列出。 选择率计算函数 areajoinsel areasel arraycontjoinsel arraycontsel contjoinsel contsel eqjoinsel eqsel iclikejoinsel
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华为云计划于2024年1月25日起,按区域逐步对云数据库GaussDB服务、订购和账单等进行调整。 变更内容 对云数据库GaussDB服务与云数据库TaurusDB服务进行拆分,独立发布。 原挂靠在云数据库TaurusDB服务下的云数据库GaussDB产品,包括数据库计算、数据
GaussDB与PostgreSQL的关系 使用DAS登录GaussDB数据库是否有人数限制,密码多次输入错误有无锁死机制 GaussDB分布式独立部署与分布式混合部署有什么区别 GaussDB通用型、独享型和鲲鹏独享型性能规格之间的区别是什么 GaussDB企业版和基础版可以互相切换吗
在线创建索引 在线DDL 数据生命周期管理-OLTP表压缩 向量数据库参数 Enhanced Toast 应用无损透明 预留参数 HTAP混合负载 多租数据库 父主题: 配置运行参数
_workers、recovery_redo_workers这3个参数的任意一个被修改时,recover_parallelism都将被重新计算。 设置建议:该参数为只读参数,无法修改。 设置不当的风险与影响:无 queue_item_size 参数说明:设定每个redo replay
在“添加或删除管理单元”对话框,选择“可用管理单元”区域的“证书”。单击“添加”添加证书。 在“证书管理单元”对话框,选择“计算机账户”,单击“下一步”。 在“选择计算机”对话框,单击“完成”。 在“添加或删除管理单元”对话框,单击“确定”。 在MMC控制台,双击“证书”。 右键单击“
可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类:整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为
10:45:46期间,使用计费备份空间10GB,计费时长46秒。 图 按需计费GaussDB费用计算示例给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考,实际计算请以云数据库GaussDB价格详情中的价格为准。 在按需付费模式下,价格计算器上的金额如果遇小数点,则保留小数点后两位,第三位四舍五入。如遇四舍五入后不足¥0
许外部修改。 此参数目前不允许正常业务场景下改变其值,即默认关闭WAL日志、数据页混合复制模式。 取值范围:布尔型 on表示打开WAL日志、数据页混合复制模式。 off表示关闭WAL日志、数据页混合复制模式。 默认值:off vacuum_defer_cleanup_age 参数
不会频繁插入/更新/删除数据的表。 经常进行简单查询的表。复杂查询(条件含LIKE或NOT LIKE)的表,不建议使用复制表。这种复杂查询会对表的每行进行计算,显然这种情况下计算分布在所有节点时性能最佳,如果是复制表,只会在一个节点运行。 父主题: FAQ
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的小数据量场景,对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能的提升。对于大数据量的计算,多节点并行计算更有优势
GaussDB华为云帮助中心地址切换 背景 云数据库 GaussDB的产品简称是gaussdb,为了保持文档和产品的统一,计划将原云数据库 GaussDB文档的访问地址中的“opengauss”修改为“gaussdb”。 时间 预计2023年11月2日正式切换为新URL地址(关键字为“gaussdb”)。
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的小数据量场景,对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能提升。对于大数据量的计算,多节点并行计算更有优