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哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数
哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据
哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数
返回值类型：Boolean 清理负载内存功能只能由系统管理员调用。 必须手动执行清理函数。 使用建议 启发式、WhatIf代价推荐模式调用状态机。 半在线推荐模式调用状态机。 父主题： 函数和操作符
返回值类型：bool 清理负载内存功能只能由系统管理员调用。 必须手动执行清理函数。 使用建议 启发式、WhatIf代价推荐模式调用状态机。 半在线推荐模式调用状态机。 父主题： 函数和操作符
返回值类型：bool 清理负载内存功能只能由系统管理员调用。 必须手动执行清理函数。 使用建议 启发式、WhatIf代价推荐模式调用状态机。 半在线推荐模式调用状态机。 父主题： 函数和操作符
复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上，Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL数
复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上，Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL数
复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上，Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL数
复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上，Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL数
复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上，Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL数
复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上，Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL数
ne执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
ne执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： C
相似文档排序召回检索函数和操作符 ### 场景1： 功能说明：基于BM25算法族计算两个文本间的相似度，只对使用BM25索引的查询有效。 左参数类型：text 右参数类型：text 返回值类型：double precision 代码示例： -- 建表及BM25索引 gaussdb=#
特性简介 OLTP表压缩是GaussDB高级压缩中的一个特性。基于全新的压缩算法、细粒度的自动冷热判定和支持块内压缩等技术创新，可以在提供合理压缩率的同时大幅度降低对业务的影响、增加后台调度、增加查询Job执行状态以及节约空间，能够在支持关键在线业务的容量控制中发挥重要价值。 父主题：
特性简介 OLTP表压缩是GaussDB高级压缩中的一个特性。 该特性基于全新的压缩算法、细粒度的自动冷热判定和支持块内压缩等技术创新，可以在提供合理压缩率的同时大幅度降低对业务的影响、增加后台调度、增加查询Job执行状态以及节约空间，能够在支持关键在线业务的容量控制中发挥重要价值。
UUID数据类型用来存储RFC 4122，ISO/IEF 9834-8:2005以及相关标准定义的通用唯一标识符（UUID）。这个标识符是一个由算法产生的128位标识符，确保它不可能使用相同算法在已知的模块中产生相同的标识符。 因此，对分布式系统而言，这种标识符比序列能更好的保证唯一性，因为序列只能在单一数据库中保证是唯一。
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