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量各种影响，以最终选出适合自己的方案。本章总述关键原理，同时配上必要的样例及原理的使用建议。 最佳实践 表设计优秀实践 数据导入优秀实践 SQL查询优秀实践 数据倾斜查询优秀实践 交通卡口车辆分析 供应链需求分析(TPC-H) 零售业百货公司经营分析 07 工具 DWS提供了几款
现万亿数据关联分析秒级响应。 内存计算，基于Bloom Filter的Hash Join优化，性能提升2~10倍。 支持全对称分布式的Active-Active多节点集群架构，系统无单点故障。 基于电信技术优化的大规模集群通信，提升计算节点间的传输效率。 基于代价的智能优化器，根
0rc1/tools目录后，执行以下命令生成数据。 因为tpcds 1000X的数据，单个表的数据文件较大，我们采取分片生成的策略。 Tpcds 1000X数据文件总大小约930GB，请确认ECS的磁盘空间足够。 由于生成的数据较大，只启动一个GDS导入数据会比较慢，建议均分两个数据盘来生成
问该schema下的表。 原因分析 将模式中的表或者视图对象授权给其他用户时，需要将表或视图所属的模式的USAGE权限同时授予该用户，如果没有该权限，则只能看到这些对象的名字，并不能实际进行对象访问。 如果要将该schema下未来创建的表的权限也赋予u1用户，则需使用ALTER DEFAULT
最后一次自动vacuum的时间。 autovacuum_count bigint 自动vacuum的次数。 last_analyze timestamp with time zone 最后一次分析（包括手动和自动）的时间。 analyze_count bigint 分析（包括手动和自动）的次数。 last_autoanalyze
执行Plan Hint的Scan方式不生效 问题现象 DWS中指定了Plan Hint的scan方式，但是并未生效。 原因分析 Plan Hint语法使用错误。Plan Hint的Scan语法应在SELECT语句中增加“/*+ indexscan(table_name index_name)
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S)产品过程中关注的高频问题，您可以通过本页面尝试找到解决问题的最优方法。 语法使用 表1 语法使用 热度排名 高频问题 页面地址 1 查询字符串的bit位数 截取子字符串 返回结果替换某些字符串 返回字符串的前面几个字符 过滤头尾部分字符串 获取指定字符串的字节数 字符处理函数和操作符
使用substring截取带中文的数据时出现乱码 问题现象 客户需要查询某张表的name字段，返回的数据中只截取到“学年”及以前部分，使用substring函数实现时出现乱码，如下图所示。 原因分析 UTF-8字符集编码下，一个中文占3个字节，如需获取结果显示为“2014-201
autovacuum_count bigint 自动Vacuum的次数。为各CN节点上次数之和。 last_analyze timestamp with time zone 最后一次分析（包括手动和自动）的时间。 analyze_count bigint 分析（包括手动和自动）的次数。由于analyze会同时在
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GaussDB(DWS)查询时结果不一致的常见场景和解决方法 GaussDB(DWS)中使用SQL语句查询时会出现同一条查询语句返回结果不一致的问题，此类问题大部分都是由于语法使用不当或用法不合理导致，通过合理的业务使用可以避免此类问题。以下列举了几种常见的查询结果不一致的场景和对应的解决办法供参考： 窗口函数中使用排序后取部分结果
如果一个函数对于同样的输入，一定有相同的输出，那么这类函数就是IMMUTABLE的。例如，绝大部分的字符串处理函数，这类函数始终可以下推。 如果一个函数的返回结果在一个SQL语句的调用过程中，结果是相同的，那么它就是STABLE的。例如，时间相关的处理函数，它的最终显示结果可能与具体的GUC参
错误原因：检查失败。 解决办法：根据check日志分析处理。 GAUSS-53012: Failed to insert pmk data to database. SQLSTATE:无 错误原因：检查失败。 解决办法：根据gs_checkperf工具日志分析处理。 父主题： GAUSS-53000
性能诊断 集群性能分析 慢SQL分析 SQL诊断 表诊断 父主题： GaussDB(DWS)性能调优
对于历史详单数据的高性能查询能力。 供应链需求分析(TPC-H数据集) 本实践将演示从OBS加载样例数据集到GaussDB(DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 零售业百货公司经营状况分析 本实践将演示以下
性能诊断 集群性能分析 慢SQL分析 SQL诊断 表诊断 父主题： GaussDB(DWS)性能调优
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数
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