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应用场景 交易型应用 大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力，通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求，适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。
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，而是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
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。需要通过打开关闭开关来对比哪种情况更快（dngather_min_rows默认为500行，下述案例采用了默认值）。下面简单说明几个案例： 案例环境准备
// 5. 连接数据库，这里的userName与password分别表示连接数据库的用户名和用户密码。 // 如果odbc.ini文件中已经配置了用户名密码，那么这里可以留空（""）；但是不建议这么做，因为一旦odbc.ini权限管理不善，将导致数据库用户密码泄露。
// 5. 连接数据库，这里的userName与password分别表示连接数据库的用户名和用户密码。 // 如果odbc.ini文件中已经配置了用户名密码，那么这里可以留空（""）；但是不建议这么做，因为一旦odbc.ini权限管理不善，将导致数据库用户密码泄露。
// 5. 连接数据库，这里的userName与password分别表示连接数据库的用户名和用户密码。 // 如果odbc.ini文件中已经配置了用户名密码，那么这里可以留空（""）；但是不建议这么做，因为一旦odbc.ini权限管理不善，将导致数据库用户密码泄露。
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
应用程序接口 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 支持的应用程序接口 每个应用程序是一个独立的GaussDB开发项目。应用程序通过API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，增强了应用程序的可移植
出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan
应用程序接口 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 支持的应用程序接口 每个应用程序是一个独立的GaussDB开发项目。应用程序通过API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，增强了应用程序的可移植
应用程序接口 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 支持的应用程序接口 每个应用程序是一个独立的GaussDB开发项目。应用程序通过API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，增强了应用程序的可移植
应用程序接口 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 支持的应用程序接口 每个应用程序是一个独立的GaussDB开发项目。应用程序通过API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，增强了应用程序的可移植
应用程序接口 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 支持的应用程序接口 每个应用程序是一个独立的GaussDB开发项目。应用程序通过API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，增强了应用程序的可移植
应用程序接口 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 支持的应用程序接口 每个应用程序是一个独立的GaussDB开发项目。应用程序通过API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，增强了应用程序的可移植
则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
} return rs; } } 上述示例的运行结果为：迁移后，GaussDB数据库的migration_table表和MY的migration_table表的数据一致。 父主题： 典型应用开发示例
} return rs; } } 上述示例的运行结果为：迁移后，GaussDB数据库的migration_table表和MY的migration_table表的数据一致。 父主题： 典型应用开发示例
则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan
应用参数模板 功能介绍 应用参数模板。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT https://{Endpoint}/v3/{pro
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