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介绍GaussDB(DWS)服务的特点、功能和适用场景。 GaussDB(DWS)入门包含一个示例，引导您完成创建数据仓库集群、创建数据库表、上传数据和测试查询这一过程。 如果打算或正在将应用程序从其他数据仓库向GaussDB(DWS)迁移，您可能想知道GaussDB(DWS)在实施方式上有什么区别。
)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对一些中间结果集转储的表，一定要分析清楚，使用合适的表存储类型。 优化前 某局点测试过程遇到如下的执行计划，客户希望将性能提升至3s内返回结果。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是：临时计划表input_acc
介绍GaussDB(DWS)服务的特点、功能和适用场景。 GaussDB(DWS)入门包含一个示例，引导您完成创建数据仓库集群、创建数据库表、上传数据和测试查询这一过程。 如果计划或正在将应用程序从其他数据仓库向GaussDB(DWS)迁移，您可能想了解GaussDB(DWS)在实施方式上有什么区别。
)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对一些中间结果集转储的表，一定要分析清楚，使用合适的表存储类型。 优化前 某局点测试过程遇到如下的执行计划，客户希望将性能提升至3s内返回结果。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是：临时计划表input_acc
)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对一些中间结果集转储的表，一定要分析清楚，使用合适的表存储类型。 优化前 某局点测试过程遇到如下的执行计划，客户希望将性能提升至3s内返回结果。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是：临时计划表input_acc
PG_TS_TEMPLATE PG_TS_TEMPLATE系统表包含定义文本搜索模板的项。模板是文本搜索字典的类的实现框架。因为模板必须通过C语言级别的函数实现，索引新模板的创建必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_TEMPLATE字段 名字 类型 引用 描述 oid oid
PG_TS_TEMPLATE PG_TS_TEMPLATE系统表包含定义文本搜索模板的项。模板是文本搜索字典的类的实现框架。因为模板必须通过C语言级别的函数实现，索引新模板的创建必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_TEMPLATE字段 名字 类型 引用 描述 oid oid
PG_TS_TEMPLATE PG_TS_TEMPLATE系统表包含定义文本搜索模板的项。模板是文本搜索字典的类的实现框架。因为模板必须通过C语言级别的函数实现，索引新模板的创建必须由数据库系统管理员创建。 表1 PG_TS_TEMPLATE字段 名字 类型 引用 描述 oid oid
报告和分析，对于大量数据的读（一般是复杂的只读类型查询）支持不足。GaussDB(DWS)利用多节点的规模和资源并使用各种优化法（列存，向量引擎，分布式框架等），专注于联机分析处理（OLAP），为传统数据库对大型数据集的分析及报告工作负荷提供了数量级改善。 当您的数据及查询的复杂性增加时，或者
语句下推调优 语句下推介绍 目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式
语句下推调优 语句下推介绍 目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式
语句下推调优 语句下推介绍 目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式
在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql.Driver jdbctest 上述jdbctest为测试用例程序的名称。 当使用gsjdbc200.jar时，上面的Driver类名相应修改为"com.huawei.gauss200.jdbc.Driver"
审视和修改表定义 在分布式框架下，数据分布在各个DN上。一个或者几个DN的数据存在一块物理存储设备上，好的表定义至少需要达到以下几个目标： 表数据均匀分布在各个DN上，以防止单个DN对应的存储设备空间不足造成集群有效容量下降。选择合适分布列，避免数据分布倾斜可以实现该点。 表Sc
审视和修改表定义 在分布式框架下，数据分布在各个DN上。一个或者几个DN的数据存在一块物理存储设备上，较好的表定义需要满足以下要求： 表数据均匀分布在各个DN上，以防止单个DN对应的存储设备空间不足造成集群有效容量下降。选择合适分布列，避免数据分布倾斜可以实现该点。 表Scan压
审视和修改表定义 在分布式框架下，数据分布在各个DN上。一个或者几个DN的数据存在一块物理存储设备上，较好的表定义需要满足以下要求： 表数据均匀分布在各个DN上，以防止单个DN对应的存储设备空间不足造成集群有效容量下降。选择合适分布列，避免数据分布倾斜可以实现该点。 表Scan压
在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql.Driver jdbctest 上述jdbctest为测试用例程序的名称。 当使用gsjdbc200.jar时，上面的Driver类名相应修改为"com.huawei.gauss200.jdbc.Driver"
在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql.Driver jdbctest 上述jdbctest为测试用例程序的名称。 当使用gsjdbc200.jar时，上面的Driver类名相应修改为"com.huawei.gauss200.jdbc.Driver"
数据脱敏语法，与脱敏列绑定使用，不推荐直接作用在查询语句上。 mask_none(column_name) 描述：不作任何脱敏处理，仅内部测试用。 返回值类型：与入参column_name数据类型相同。 mask_full(column_name) 描述：全脱敏成固定值。脱敏列的数据类型不同，脱敏的固定值不同。
数据脱敏语法，与脱敏列绑定使用，不推荐直接作用在查询语句上。 mask_none(column_name) 描述：不作任何脱敏处理，仅内部测试用。 返回值类型：与入参column_name数据类型相同 mask_full(column_name) 描述：全脱敏成固定值。脱敏列的数据类型不同，脱敏的固定值不同。
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