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GaussDB(DWS)行级访问控制 行级访问控制特性可以将数据库访问控制精确到数据表行级别，控制用户只能访问数据表的特定数据行，保证读写数据的安全。 行级访问控制设置 行级访问控制的目的是控制表中行级数据可见性，通过在数据表上预定义Filter，在查询优化阶段将满足条件的表达式应用到执行计划上
自定义GaussDB(DWS)密码策略 创建用户或修改用户时需要指定密码，GaussDB(DWS)有默认的密码复杂度要求，也支持用户自定义数据库账户密码策略。 GaussDB(DWS)默认密码策略 GaussDB(DWS)默认进行密码复杂度校验（即GUC参数password_policy
GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptomode
使用Python第三方库psycopg2连接集群 用户在创建好数据仓库集群后使用psycopg2第三方库连接到集群，则可以使用Python访问GaussDB(DWS) ，并进行数据表的各类操作。 连接集群前的准备 GaussDB(DWS)集群已绑定弹性IP。 已获取GaussDB(
GaussDB(DWS)数据库权限管理 权限概述 权限表示用户访问某个数据库对象（包括模式、表、函数、序列等）的操作（包括增、删、改、查、创建等）是否被允许。 GaussDB(DWS)中的权限管理分为三种场景： 系统权限 系统权限又称为用户属性，包括SYSADMIN、CREATEDB
GaussDB(DWS)在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6），
步骤1：创建初始表并加装样例数据 支持区域 当前已上传OBS数据的区域如表1所示。 表1 区域和OBS桶名 区域 OBS桶名 华北-北京一 dws-demo-cn-north-1 华北-北京二 dws-demo-cn-north-2 华北-北京四 dws-demo-cn-north
GaussDB(DWS)数据库用户管理 使用CREATE USER和ALTER USER可以创建和管理数据库用户。 非三权分立下，GaussDB(DWS)用户账户只能由系统管理员或拥有CREATEROLE属性的安全管理员创建和删除。 三权分立时，用户账户只能由安全管理员创建。 创建用户
自定义GaussDB(DWS)密码策略 创建用户或修改用户时需要指定密码，GaussDB(DWS)有默认的密码复杂度要求，也支持用户自定义数据库账户密码策略。 GaussDB(DWS)默认密码策略 GaussDB(DWS)默认进行密码复杂度校验（即GUC参数password_policy
GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptomode
步骤5：测试新的表结构下的系统性能 重新创建了具有存储方式、压缩级别、分布方式和分布列的测试数据集后，重新测试系统性能。 记录各表的存储使用情况。 使用pg_size_pretty函数查询每张表使用的磁盘空间，并将结果记录到基准表中。 1 SELECT T_NAME, PG_SIZE_PRETTY
GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列
ODBC包及依赖的库和头文件 从管理控制台下载ODBC的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 Linux下的ODBC包 从软件包中获取，包名为dws_8.x.x_odbc_driver_for_xxx_xxx.zip。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件
自定义GaussDB(DWS)外部函数(pgSQL/Java)使用规则 【关注】Java UDF可以实现一些java逻辑计算，禁止在Java UDF中封装业务。 【关注】禁止在Java函数中使用任何方式连接数据库，包括但不限于JDBC。 【关注】只能选择下表中的数据类型，不支持自定义类型
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型
步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 在优化表结构前后，请测试和记录以下详细信息以对比系统性能差异： 数据加载时间。 表占用的存储空间大小。 查询性能。 本次实践中的示例基于使用8节点的dws.d2.xlarge集群。因为系统性能受到许多因素的影响，即使您使用相同的集群配置
ODBC包及依赖的库和头文件 从管理控制台下载ODBC的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 Linux下的ODBC包 从软件包中获取，包名为dws_8.1.x_odbc_driver_for_xxx_xxx.zip。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件
GaussDB(DWS)约束设计规则 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，则不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议
GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互访
JDBC配置数据库第三方连接池 背景信息 由于GaussDB(DWS)当前没有自己的JDBC连接池，且继承于PG的连接池已下线，因此GaussDB(DWS)建议使用第三方的druid、Hikari CP、dbcp2等连接池。 JDBC继承于PG的连接池已下线，不推荐使用。 下述JDBC
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