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0版本,我们使用存算分离架构指定二级分区,基于ssb-flat 100 GB测试基准,对比DWS和ClickHouse的性能表现,同时固定并行度参数query_dop为16。从以下测试结果可以看到: 开箱性能相比开源厂商ClickHouse有30%性能优势。 固定并行度为16调优的效果性能提升是ClickHouse的3
应用PL/pgSQL创建函数的语法为CREATE FUNCTION。正如前面所说,PL/pgSQL类似于Oracle的PL/SQL,是一种可载入的过程语言。其应用方法与存储过程相似,只是存储过程无返回值,函数有返回值。 父主题: 用户自定义函数
应用PL/pgSQL创建函数的语法为CREATE FUNCTION。正如前面所说,PL/pgSQL类似于Oracle的PL/SQL,是一种可载入的过程语言。其应用方法与存储过程相似,只是存储过程无返回值,函数有返回值。 父主题: 用户自定义函数
应用PL/pgSQL创建函数的语法为CREATE FUNCTION。正如前面所说,PL/pgSQL类似于Oracle的PL/SQL,是一种可载入的过程语言。其应用方法与存储过程相似,只是存储过程无返回值,函数有返回值。 父主题: 用户自定义函数
shuffle占用了大量宝贵的网络资源,减小不必要的数据shuffle,可以减少网络压力,使数据的处理本地化,提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步,
offset, count,兼容concat函数。 to_date与to_timestamp处理空串返回NULL。 在线扩容期间支持insert overwrite语法,不阻塞业务。在线扩容后执行分区表exchange partition不会因新增drop列而报错。 适配DLI外表修改。 支持热加载MRS数据源。
数位置的类型范畴。在每一个能够接受string类型范畴的位置使用string类型(这种偏向字符串的做法合理,因为unknown文本跟字符串相似)。另外,如果所有剩下的候选操作符都接受相同的类型范畴,则选择该类型范畴,否则会报错(因为在没有更多线索的条件下无法作出正确的选择)。现在
price > 9.99; 现在加上括号的对象就被正确地解释为对item列的引用,然后可以从中选出子域。 只要从一个组合值中选择一个字段,相似的语法问题就适用。例如,要从返回组合值的函数的结果中选取一个字段,需要这样写: 1 SELECT (my_func(...)).field
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price > 9.99; 现在加上括号的对象就被正确地解释为对item列的引用,然后可以从中选出子域。 只要从一个组合值中选择一个字段,相似的语法问题就适用。例如,要从返回组合值的函数的结果中选取一个字段,需要这样写: 1 SELECT (my_func(...)).field
验证 在Oracle中执行迁移前的业务SQL,执行结果如下图。 在Data Studio中执行迁移后业务SQL。 查看执行后的结果如下图。 对比Oracle和DWS业务SQL的执行结果,结果一致,业务迁移完成。 父主题: 迁移业务SQL
查看输出文件和日志 查看并验证输出文件 迁移流程结束后,用户可使用对比工具(例如BeyondCompare®)将输入文件与输出文件进行比较。为了简化对比过程,也可以先对源SQL文件进行格式化。 在Linux操作系统上运行以下命令以查看输出文件夹中的迁移文件。Windows操作系统不再赘述。
如果数据文件已经在OBS上了,请执行获取源数据的OBS路径并设置读取权限中的步骤。 本小节以导入ORC格式为例,CARBONDATA数据的导入方法与ORC格式相似。 原始数据 假设您已将2个ORC数据文件存储在OBS上,其原始数据分别如下: 数据文件“product_info.0” 示例数据如下所示:
Warehouse Service,简称DWS)是完全托管的企业级云上数据仓库服务,具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力,兼容PostgreSQL生态。助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析,实现数据快速变现。 产品首页 图说DWS 图说DWS 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转DWS
通过多VW实现吞吐/并发的线性提升,同时具备良好的读写分离、负载隔离能力。 湖仓一体 数据湖与数据仓库数据无缝混合查询。 数据湖分析体验数仓的极致性能和精准管控度。 存算一体与存算分离产品形态对比 表2 DWS 3.0与DWS 2.0差异 数仓类型 DWS 2.0 DWS 3.0 存储介质 数据存储在计算节点的本地磁盘。
CHARACTER DSC工具迁移时会将MySQL SET CHARACTER SET语句迁移为SET SESSION NAMES。字符集对照如下表。 表1 字符集对照表 MySQL CHARACTER SET GaussDB(DWS) SESSION NAMES ASCII SQL_ASCII
((x1,y1),...) path 16+16n字节 开放路径 [(x1,y1),...] polygon 40+16n字节 多边形(与闭合路径相似) ((x1,y1),...) circle 24 字节 圆 <(x,y),r> (圆心和半径) GaussDB(DWS)提供了一系列的函
((x1,y1),...) path 16+16n字节 开放路径 [(x1,y1),...] polygon 40+16n字节 多边形(与闭合路径相似) ((x1,y1),...) circle 24 字节 圆 <(x,y),r> (圆心和半径) GaussDB(DWS)提供了一系列的函
((x1,y1),...) path 16+16n字节 开放路径 [(x1,y1),...] polygon 40+16n字节 多边形(与闭合路径相似) ((x1,y1),...) circle 24 字节 圆 <(x,y),r> (圆心和半径) GaussDB(DWS)提供了一系列的函
运而生,如数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么,又有着怎样的联系,同时,对应的产品与方案又是什么呢?本文将一一进行对比介绍。 什么是数据库? 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