检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
数据脱敏 GaussDB(DWS)提供列级别的数据脱敏(Dynamic Data Masking)功能。针对某些敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等），通过应用脱敏函数进行原始数据的变形改写，实现敏感隐私数据的可靠保护，从而增强产品在数据安全和隐私保护方面的能力。 了解更多请参见数据脱敏。
GaussDB(DWS)支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时GaussDB(DWS)支持数据自动全量、增量备份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫
已配置需要审计的审计项。各审计项及其开启办法，请参考设置数据库审计日志。 数据库正常运行，并且对数据库执行了一系列增、删、改、查操作，保证在查询时段内有审计结果产生。 数据库各个节点审计日志单独记录。 只有拥有AUDITADMIN属性的用户才可以查看审计记录。 设置数据库审计日志
WS的集成能力，降低用户数据源迁移和集成的复杂性，是一种高效易用的数据集成服务。目前数据源支持从Kafka、MRS源端迁移至GaussDB(DWS)目的端。 实例管理 连接管理 映射管理 作业管理 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么？
第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数据
案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：
应用示例 使用Postman调用创建集群接口 使用Postman调用创建快照接口
案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。
导入数据最佳实践 从OBS并行导入数据 将导入数据拆分为多个文件 导入大数据量的数据时，通常需要较长的时间及耗费较多的计算资源。 从OBS上导入数据时，如下方法可以提升导入性能：将数据文件存储到OBS前，尽可能均匀地将文件切分成多个，文件的数量为DN的整数倍更适合。 在导入前后验证数据文件
此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，引用SubPlan结果的算子可能需要反复的调用获取这个SubPlan的值，即SubPlan以下的结果要重复执行很多次。具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1 2 3 4
案例：改写SQL消除子查询（案例2） 现象描述 某局点客户反馈如下SQL语句的执行时间超过1天未结束： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 UPDATE calc_empfyc_c_cusr1 t1 SET ln_rec_count
执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。 优化后的SQL查询由两个等值join的子查询构成，而每个子查询都可以走更适合此场景的hashjoin。优化后的执行计划如下 优化后
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的
案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。
key，在导入时会增加排序计算，会对导入性能产生影响。当排序完全在内存中进行时影响较小，如果无法在内存中完成排序时，会下盘写临时文件，这时就会产生较大的影响。 排序使用的内存通过GUC参数psort_work_mem来设置，可以设置较大的值来使用更大的内存进行排序。 排序的数据量是通过表的存储参数
案例：增加JOIN列非空条件 若Join列上的NULL值较多，可以加上is not null过滤条件，以实现数据的提前过滤，提高Join效率。 优化前 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
通常优化器总会选择最优的执行计划，但是众所周知代价估算，尤其是中间结果集的代价估算一般会有比较大的偏差，这种比较大的偏差就可能会导致agg的计算方式出现比较大的偏差，这时候就需要通过best_agg_plan进行agg计算模型的干预。 一般来说，当agg汇聚的收敛度很小时，即结果集的个数在ag
案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。
为这些表加载样例数据。 OBS存储桶中提供了本次实践的样例数据。该存储桶向所有经过身份验证的云用户提供了读取权限。请按照下面的步骤加载这些样例数据： 为每个表创建对应的外表。 GaussDB(DWS)应用Postgres提供的外部数据封装器FDW（Foreign Data Wrapper）
案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
