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系统函数 兼容函数分为：单行函数、用户自定义函数、AGG函数、分析函数、对象引用函数、模型函数、OLAP函数。 单行函数 其它函数
系统函数 兼容函数分为：单行函数、用户自定义函数、AGG函数、分析函数、对象引用函数、模型函数、OLAP函数。 单行函数 其它函数
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。
String[] 获取复合类型数组形式值，以复合数据类型字段顺序排序。 - Yes Yes getAttributes() Object[] 获取复合类型对象数组形式值（如果组成字段类型为Table类型和Array类型则返回为PgArray，如果组成字段为复合类型则返回PGobject，其他类型返回字符串值）。
字符类型 二进制类型 日期/时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 UUID类型 JSON/JSONB类型 HLL数据类型 范围类型 对象标识符类型 伪类型 aclitem类型 父主题： SQL参考
oncat在含有二进制类型参数时，返回值为二进制类型，其他情况返回值为字符串类型，并且返回值长度大于512时，其数据类型为字符串大对象或二进制大对象。 GUC参数group_concat_max_len有效范围是0-1073741823，最大值比MySQL小。 DEFAULT()
oncat在含有二进制类型参数时，返回值为二进制类型，其他情况返回值为字符串类型，并且返回值长度大于512时，其数据类型为字符串大对象或二进制大对象。 GUC参数group_concat_max_len有效范围是0-1073741823，最大值比MySQL小。 DEFAULT()
在如下差异： 取值范围： 在MySQL中，JSON数据类型的最大长度为4GB，但在GaussDB中，JSON数据类型的最大长度小于1GB，对象的键值对个数最大值和数组的元素个数最大值也小于MySQL。 字符序差异： 在MySQL中，使用collation函数单独查询JSON类型的
字符类型 二进制类型 日期/时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 UUID类型 JSON/JSONB类型 HLL数据类型 范围类型 对象标识符类型 伪类型 XML类型 XMLTYPE类型 aclitem类型 数组类型 父主题： SQL参考
字符类型 二进制类型 日期/时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 UUID类型 JSON/JSONB类型 HLL数据类型 范围类型 对象标识符类型 伪类型 aclitem类型 父主题： SQL参考
a的模式。这个模式自动存在于所有数据库中。信息模式由一组视图构成，它们包含定义在当前数据库中对象的信息。这个模式的拥有者是初始数据库用户，但是所有用户仅有使用权限，没有创建表、函数等对象的权限。 信息模式兼容PG，包括：constraint_table_usage、domain_
字符类型 二进制类型 日期/时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 UUID类型 JSON/JSONB类型 HLL数据类型 范围类型 对象标识符类型 伪类型 XML类型 XMLTYPE类型 SET类型 aclitem类型 数组类型 父主题： SQL参考
字符类型 二进制类型 日期/时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 UUID类型 JSON/JSONB类型 HLL数据类型 范围类型 对象标识符类型 伪类型 账本数据库使用的数据类型 XML类型 XMLTYPE类型 aclitem类型 数组类型 向量数据类型 向量化引擎支持的数据类型
# 创建连接对象。 conn=psycopg2.connect(database="db_test",user=user,password=password,host="localhost",port=port) cur=conn.cursor() #创建指针对象。 # 创建连接对象（SSl连接）。
库应用程序的性能、可管理性和可用性，并有助于降低存储大量数据的总体拥有成本。分区允许将表、索引和索引组织的表细分为更小的部分，使这些数据库对象能够在更精细的粒度级别上进行管理和访问。GaussDB提供了丰富的分区策略和扩展，以满足不同业务场景的需求。由于分区策略的实现完全由数据库
库应用程序的性能、可管理性和可用性，并有助于降低存储大量数据的总体拥有成本。分区允许将表、索引和索引组织的表细分为更小的部分，使这些数据库对象能够在更精细的粒度级别上进行管理和访问。GaussDB Kernel提供了丰富的分区策略和扩展，以满足不同业务场景的需求。由于分区策略的实
库应用程序的性能、可管理性和可用性，并有助于降低存储大量数据的总体拥有成本。分区允许将表、索引和索引组织的表细分为更小的部分，使这些数据库对象能够在更精细的粒度级别上进行管理和访问。GaussDB提供了丰富的分区策略和扩展，以满足不同业务场景的需求。由于分区策略的实现完全由数据库
字符类型 二进制类型 日期/时间类型 几何类型 网络地址类型 位串类型 UUID类型 JSON/JSONB类型 HLL数据类型 范围类型 对象标识符类型 伪类型 XML类型 XMLTYPE类型 SET类型 aclitem类型 数组类型 向量数据类型 向量化引擎支持的数据类型 父主题：
GaussDB单表支持的最大列数? 如何查询分区表分区信息和索引信息？ 什么是OID? 什么是UDF? GaussDB都有哪些通配符，如何使用？ 数据库对象名称的长度是否有限制？ 如何查看某张表创建时间？ 如何并行创建索引？ 如何创建自动递增列? GaussDB数据库能否通过SQL查询内存的使用情况？
、异步通信和通知、支持“COPY TO/COPY FROM”功能。支持多种类型Python开箱即用，适配GaussDB数据类型。通过灵活的对象适配系统，可以扩展和定制适配。Psycopg2兼容Unicode。 GaussDB数据库提供了对Psycopg2特性的支持，并且支持psycopg2通过SSL模式连接。
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