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者存在一定的差异，DSC工具会根据GaussDB(DWS)的支持情况做相应迁移。（兼容ADB for MySQL的语法支持） 类型对照 表1 类型对照表 MySQL/ADB函数类型 描述 MySQL INPUT GaussDB(DWS) OUTPUT CONVERT 将值转换为指定的数据类型或字符集
执行过程中，应当避免执行超过20分钟的查询（在重分布执行时申请写锁的默认时间为20分钟）。否则可能导致重分布出现等待加锁超时失败的问题。 在线缩容过程中，表重分布期间用户可以对该表执行插入、更新、删除等操作，但重分布过程仍然会短时间阻塞用户的数据更新操作，会影响用户语句的执行性能
lock process for expansion is lost." SQLSTATE: 无 错误原因：在线扩容过程中集群崩溃或异常操作，导致扩容锁进程丢失。 解决办法：重新调用在线扩容操作。 GAUSS-52633 : "There is no primary datanode."
redis_mode 是 String 重分布模式，其中包括： online：在线模式 offline：离线模式 parallel_jobs 是 Integer 重分布并发数。取值范围1~32。 响应参数 无 请求示例 下发集群在线重分布任务，设置并发数为3： POST https://{End
用接口、优化全局执行计划、向Datanode分发执行计划，以及汇总、处理执行结果。CN是外部应用的接口，CN的并发能力直接决定了业务的并发度。 单CN的并发能力受如下几个参数控制： max_connections：允许和数据库连接的最大并发连接数。此参数会影响集群的并发能力。默认
在运维详情部分切换至运维状态模块。 单击指定运维任务名称，将显示运维任务运行的详细信息。 运维任务：Vacuum 状态：等待中、运行中、已完成、失败。 完成度 时间窗剩余 执行时间窗（本地时间） 正在Vacuum的表 准备Vacuum的表 完成Vacuum的表 失败Vacuum的表 其中正在Vac
图7 默认统计信息 统计信息变更（default_statistics_target设置为–2）的计划如下： 图8 统计信息变更 经过对比，劣化的原因主要为lineitem和part表join时stream类型由BroadCast变更为Redistribute导致。可以对语句
如果通过单条INSERT INTO语句的方式单并发写数据入库，客户端很可能会出现瓶颈。INSERT是最简单的一种数据写入方式，适合数据写入量不大，并发度不高的场景。 处理方法 如果遇到写数据慢的问题，建议通过以下两种方式进行处理： 建议选择其他更加高效的数据导入方式，例如使用COPY方式导入数据。
全文检索概述 全文检索（或者说文本搜索）提供了查询可读性文档的能力，并且通过查询相关度将结果进行排序。搜索最常见的方式是：找到包含指定查询词的所有记录，并且按照查询顺序返回这些记录。 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。GaussDB(DWS)为文本数据类型提供~、~*、LIKE
图7 默认统计信息 统计信息变更（default_statistics_target设置为–2）的计划如下： 图8 统计信息变更 经过对比，劣化的原因主要为lineitem和part表join时stream类型由BroadCast变更为Redistribute导致。可以对语句
读导致业务中断。 云数仓+SSD云盘：参见磁盘扩容进行磁盘扩容。 云数仓+SSD本地盘及旧的标准数仓(不支持磁盘扩容)：请联系技术支持进行在线扩容。 场景二：磁盘倾斜，倾斜表清理方式 倾斜表，针对单DN倾斜率>5%的表，建议对表进行重选分布列，并对数据进行重分布。 倾斜表的危害：
Redistribute的发送端和接收端线程的并行度均为4。4号算子为Local Gather，上面标有“dop: 1/4”，该算子的发送端线程并行度为4，而接收端线程并行度为1，即下层的5号Hash Aggregate算子按照4并行度执行，而上层的1~3号算子按照串行执行，4号算子实现了DN内并行线程的数据汇总。
智能运维概览 GaussDB(DWS)提供智能运维功能，帮助用户快速高效地执行运维任务。智能运维会根据集群负载情况，选择合理时间窗、并发度完成用户指定的任务。在运维任务执行过程中，智能运维会时刻关注用户业务的变化，及时调整运维任务执行策略，以减轻对用户业务的影响。智能运维支持周期
Redistribute的发送端和接收端线程的并行度均为4。4号算子为Local Gather，上面标有“dop: 1/4”，该算子的发送端线程并行度为4，而接收端线程并行度为1，即下层的5号Hash Aggregate算子按照4并行度执行，而上层的1~3号算子按照串行执行，4号算子实现了DN内并行线程的数据汇总。
描述：在当前实例上进行cgroup配置文件在线加载。 返回值类型：record 函数返回字段如下： 名称 类型 描述 node_name text 实例名称。 node_host text 实例所在节点的IP地址。 result text cgroup在线加载是否成功。 示例： 1 2 3
分区键做过滤条件时，对列值有函数转换。 触发因素：未合理使用分区表和分区剪枝功能，导致扫描效率低。 处理方式： 对按照时间特征存储和访问的大表设计成分区表。 分区键一般选离散度高、常用于查询过滤条件中的时间类型的字段。 分区间隔一般参考高频的查询所使用的间隔，需要注意的是针对列存表，分区间隔过小（例如按小时）可能会
设置partition的存储属性，与pg_class.reloptions的形态一样，用"keyword=value"格式的字符串来表示 ，目前用于在线扩容的信息搜集。 relfrozenxid64 xid 冻结事务ID号。 boundexprs pg_node_tree 分区边界表达式。
设置partition的存储属性，与pg_class.reloptions的形态一样，用"keyword=value"格式的字符串来表示 ，目前用于在线扩容的信息搜集。 relfrozenxid64 xid 冻结事务ID号。 boundexprs pg_node_tree 分区边界表达式。
理、数据科学家和市场营销人员的工作中。这些函数的目标是帮助分析用户的行为路径、理解用户的流失和转化问题，以及评估产品的长期吸引力和用户忠诚度。 漏斗分析：一种用于分析用户在执行某一目标过程中所经历的各个步骤的分析方法。通常，漏斗分析可以帮助产品团队或营销人员了解用户在使用产品或服
图形化查看执行计划和开销 Visual Explain计划从扩展JSON格式中获取信息，以图形化方式显示SQL查询。该功能有助于优化查询以增强查询和服务器性能及分析数据库所用的查询路径，并找出最拥挤，开销最高和运行最慢的节点。 图形化执行计划展示了SQL语句所引用的表是如何被扫描的（普通顺序扫描和索引扫描）。
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