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GLOBAL_STAT_DATABASE 视图将包含数据库中各节点的每个数据库的每一行，显示数据库统计。 表1 GLOBAL_STAT_DATABASE字段 名称 类型 描述 node_name name 节点名称。 datid oid 数据库的OID。 datname name
PG_STAT_DATABASE PG_STAT_DATABASE视图显示GaussDB中每个数据库的统计信息。 表1 PG_STAT_DATABASE字段 名称 类型 描述 datid oid 数据库的OID。 datname name 数据库的名称。 numbackends integer
PG_STAT_DATABASE PG_STAT_DATABASE视图显示集群中每个数据库的统计信息。 表1 PG_STAT_DATABASE字段 名称 类型 描述 datid oid 数据库的OID。 datname name 数据库的名称。 numbackends integer
PG_STAT_DATABASE PG_STAT_DATABASE视图显示集群中每个数据库的统计信息。具体字段信息如表1所示。 表1 PG_STAT_DATABASE字段 名称 类型 描述 datid oid 数据库的OID。 datname name 数据库的名称。 numbackends
SUMMARY_STAT_DATABASE 视图将包含集群内汇聚的每个数据库的统计信息。 表1 SUMMARY_STAT_DATABASE 名称 类型 描述 datname name 数据库的名称。 numbackends bigint 当前连接到该数据库的后端数。这是在返回一个反映目前状态值的视图中唯一的列
PG_STAT_DATABASE PG_STAT_DATABASE视图显示GaussDB中每个数据库的统计信息。在多租场景下，PDB中仅返回本PDB信息。 表1 PG_STAT_DATABASE字段 名称 类型 描述 datid oid 数据库的OID。 datname name
PG_STAT_DATABASE PG_STAT_DATABASE视图将包含GaussDB中每个数据库的数据库统计信息。 表1 PG_STAT_DATABASE字段 名称 类型 描述 datid oid 数据库的OID。 datname name 数据库的名称。 numbackends
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“>=”、“<=”、“!=”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小
字符串数据类型 表1 字符串数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 CHAR[(M)] 支持，存在差异 输入格式 GaussDB自定义函数参数和返回值不支持长度校验，存储过程参数不支持长度校验，同时也不支持在PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH打开时补齐正确的空格
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_statistics_target
define和undef指令 嵌入式SQL具有类似于C语言中#define指令： EXEC SQL DEFINE name; EXEC SQL DEFINE name value; EXEC SQL UNDEF name; 示例如下： /* 定义名称 */ EXEC SQL DEFINE
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 使用执行效率更高的数据类型 通常情况下，整型数据运算（包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及GROUP BY）的效率比字符串和浮点数的效率高。 使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小
define和undef指令 嵌入式 SQL具有类似于C语言中#define指令： EXEC SQL DEFINE name; EXEC SQL DEFINE name value; EXEC SQL UNDEF name; 示例如下： /* 定义名称 */ EXEC SQL DEFINE
字符串数据类型 表1 字符串数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 CHAR[(M)] 支持，存在差异 输入格式 GaussDB自定义函数参数和返回值不支持长度校验，存储过程参数不支持长度校验，同时也不支持在PAD_CHAR_TO_FULL_LENGTH打开时补齐正确的空格
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