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操作场景 GaussDB支持使用已有的实例级自动备份，恢复实例数据到指定时间点。 GaussDB支持将备份恢复到新实例、当前实例和已有实例。 操作视频 注意事项 账户余额大于等于0元，才可恢复到新实例。 恢复到任意时间点仅支持V2.0-2.1版本以上实例，单副本实例暂不支持。 节点扩容，
Astore不支持创建GSI以外的UBTree，不支持对GSI创建分区。 不支持创建与基表分布一致的GSI，执行时会报错。 不支持在线创建GSI、在线重建GSI，会报语法错误；不支持parallel，数据节点侧会将parallel_workers设为0。 支持对基表为hash分布
R、REGEXP_REPLACE。 语法execute direct on执行查询语句支持预编译。 带条件的插入更新。 数据库在线维护服务不中断 支持在线索引创建，服务不中断。 支持在不重启主节点的情况下加入新的备节点。 行列存引擎能力提升 行存转向量化适配，混合负载时性能提升。
d = min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
= min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb。 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
= min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb。 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
index_name 索引名称。 storage_parameter 表的存储参数的名称。 在线扩容新增的三个选项： append_mode(枚举类型) 设置表上扩容方式为在线扩容，离线扩容，非扩容方式。在线扩容时允许对表进行部分的修改操作；离线扩容时，在扩容时不允许对表进行操作。 正在扩
用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚。同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚。同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚 同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
事务运行过程中如果发生ERROR级别报错，此时的COMMIT关键字与ROLLBACK功能相同，也会触发同步回滚。 事务运行过程中如果发生FATAL/PANIC级别报错，在线程退出前会尝试将该线程绑定的事务进行一次同步回滚。 异步回滚 同步回滚失败或者在系统宕机后再次重启时，会由Undo回收线程为未回滚完成的事
'B'），其他模式数据库不支持。 storage_parameter 表的存储参数的名称。 在线扩容新增的三个选项： append_mode(枚举类型) 设置表上扩容方式为在线扩容，离线扩容，非扩容方式。在线扩容时允许对表进行部分的修改操作；离线扩容时，在扩容时不允许对表进行操作。 正在扩
d = min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb 热点DB数即访问较为频繁的数据库，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
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。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针
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。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针
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。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针
能有聚合函数。不建议使用int等数值类型作为condition，因为int等数值类型可以隐式转换为bool值（非0值隐式转换为true，0转换为false），可能导致非预期的结果。 INSTEAD INSTEAD指示使用该命令替换初始事件。 ALSO ALSO指示该命令应该在初始
能有聚合函数。不建议使用int等数值类型作为condition，因为int等数值类型可以隐式转换为bool值（非0值隐式转换为true，0转换为false），可能导致非预期的结果。 INSTEAD INSTEAD指示使用该命令替换初始事件。 ALSO ALSO指示该命令应该在初始
= min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb。 热点DB数即访问较为频繁的数据库数量。线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线程个数之和，非线程池模式不需要计算这个值，直接使用热点DB数。 memofdb即平均每个db应该分配的内
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