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算子说明 哈希连接(Hash Join)是一种高效的连接方法,它依赖于哈希技术。在进行哈希连接时,GaussDB会先选取两个表中的一个(通常是小表),接下来根据连接条件,建立一个哈希表。哈希表的键是小表的连接字段,值是小表的其他字段。然后,对于大表中的每一行,计算连接字段的哈希值,并在哈希表中查找是否有匹配的行。
数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval
数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval
数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval
数值大小相同的参数使用不同数据类型的哈希函数计算,最后结果会不一样,因为不同类型哈希函数会选取不同的哈希计算策略。 hll_hash_smallint(smallint, int32) 描述:设置hash seed(即改变哈希策略)同时对smallint类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval
支持3种策略处理:普通聚集(不分组只做聚集)、排序聚集和哈希聚集。排序聚集和哈希聚集因为涉及到分组,需要和group by搭配一起使用。排序聚集和哈希聚集的差别在于,排序聚集的输入必须是有序的,而哈希聚集则不关注输入的顺序性。必须说明即便是输入排好序的情况下,也不一定会选择排序聚集,因为哈希聚集可能会有更优的执行性能。
接新的主集群。 jdbc:gaussdb://node1,node2,node3,node4,node5,node6/database 负载均衡场景 某客户存在一套数据库集群,包含如下节点{node1,node2,node3,node4,node5,node6,node7,node8
描述:用于计算给定表达式的哈希值。expression:可输入的类型覆盖字符串,时间类型,数字类型,根据expression进行计算哈希值。seed:可选参数,一个int8值,可以对同一个输入值返回不同的结果, 用于计算带随机数的hash值。 返回类型:int8类型的哈希值。 示例: 1
描述:用于计算给定表达式的哈希值。expression:可输入的类型覆盖字符串,时间类型,数字类型,根据expression进行计算哈希值。seed:可选参数,一个int8值,可以对同一个输入值返回不同的结果, 用于计算带随机数的hash值。 返回类型:int8类型的哈希值。 示例: 1
HashFunc函数 hash_array(anyarray) 描述:数组哈希,将数组的元素通过哈希函数得到结果,并返回合并结果。 参数:数据类型为anyarray。 返回值类型:integer 示例: 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT hash_array(ARRAY[[1
参数化路径动态剪枝 参数化路径动态剪枝支持范围如下所示: 支持分区类型:范围分区、哈希分区、列表分区。 支持算子类型:indexscan、indexonlyscan、bitmapscan。 支持表达式类型:比较表达式(<,<=,=,>=,>)、逻辑表达式。 参数化路径动态剪枝不支
指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处于的查询块Querybl
hash_algorithm) 描述:使用指定的哈希算法,对输入的字符串计算哈希,并且以十六进制数作为返回值。 参数解释: input_string:需要被计算哈希的字符串,不能为NULL。 hash_algorithm:指定的哈希计算算法,当前支持SHA256,SHA384,SHA
数据库中存储的密码校验只存储了SHA256格式哈希,而开源客户端只识别MD5校验,双方校验方法不匹配报错。 数据库并不存储用户密码,只存储用户密码的哈希码。 当用户更新用户密码或者新建用户时,数据库会同时存储两种格式的哈希码,这时将兼容开源的认证协议。 当旧版本升级到新版本时,由于哈希的不可逆性,所以数据
VARCHAR2 IN 否 待哈希转换的字符串。 base INTEGER IN 否 返回哈希值的起始值。 hash_size INTEGER IN 否 哈希映射到的哈希表的大小。 DBE_UTILITY.GET_SQL_HASH 存储过程GET_SQL_HASH通过MD5算法输出一个给定字符串的hash值。DBE_UTILITY
参数化路径动态剪枝 参数化路径动态剪枝支持范围如下所示: 支持分区类型:范围分区、哈希分区、列表分区。 支持算子类型:indexscan、indexonlyscan、bitmapscan。 支持表达式类型:比较表达式(<,<=,=,>=,>)、逻辑表达式。 参数化路径动态剪枝不支
在动态开启全量SQL时,保护哈希表的并发访存。 CaptureViewFileHashLock 开启性能视图采集时,保护哈希表的并发访存。 UniqueSqlEvictLock 开启Unique SQL回收时,保护哈希表的并发访存。 gtt_shared_ctl 用于保护全局临时表共享哈希表并发读写。
在动态开启全量SQL时,保护哈希表的并发访存。 CaptureViewFileHashLock 开启性能视图采集时,保护哈希表的并发访存。 UniqueSqlEvictLock 开启Unique SQL回收时,保护哈希表的并发访存。 gtt_shared_ctl 用于保护全局临时表共享哈希表并发读写。
列表分区表:将数据中包含的键值分别存储在不同的分区中,依次将数据映射到每一个分区,分区中包含的键值由创建分区表时指定。 哈希分区表:将数据根据内部哈希算法依次映射到每一个分区中,包含的分区个数由创建分区表时指定。 分区表和普通表相比具有以下优点: 改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索效率。
列表分区表:将数据中包含的键值分别存储在不同的分区中,依次将数据映射到每一个分区,分区中包含的键值由创建分区表时指定。 哈希分区表:将数据根据内部哈希算法依次映射到每一个分区中,包含的分区个数由创建分区表时指定。 分区表和普通表相比具有以下优点: 改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索效率。