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高可靠场景下，当DN主节点故障的时候，为保证数据不丢失，会将等待日志回放完成后，才对外提供服务，期间无法进行连接。 业务高可用：适用对业务在线时间要求高的场景。业务高可用场景下，当DN主节点故障时，若分片10分钟内没有选出主机，为了保障集群的可用性，会强制拉起备节点作为新的主节点
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
SERT权限。 如果使用QUERY子句插入来自查询里的数据行，用户还需要拥有在查询里使用的表的SELECT权限。 生成列不能被直接写入。在INSERT命令中不能为生成列指定值，但可以指定关键字DEFAULT。 仅支持在A兼容模式下执行该语法。 语法格式 INSERT [/*+ plan_hint
SERT权限。 如果使用QUERY子句插入来自查询里的数据行，用户还需要拥有在查询里使用的表的SELECT权限。 生成列不能被直接写入。在INSERT命令中不能为生成列指定值，但可以指定关键字DEFAULT。 仅支持在ORA兼容模式下执行该语法。 语法格式 INSERT [/*+
对接LTS并查看数据库审计日志 操作场景 配置访问日志后，GaussDB实例新生成的审计日志记录会上传到云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）进行管理。您可以查看GaussDB实例审计日志的详细信息，包括搜索日志、日志可视化、下载日志和查看实时日志等功能。 开
ANALYZE命令后，可在上述系统表中查询收集到的统计信息，也可以通过系统视图PG_STATS、PG_EXT_STATS查询信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以确定最有效的执行计划。 如果没有指定参数，ANALYZE会分析当前数据库中的每个表和分区表。同时也可以通过指定ta
C_EXT下，执行ANALYZE命令后，可在上述系统表或系统视图PG_STATS、PG_EXT_STATS内查询收集到的统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以确定最有效的执行计划。 如果没有指定参数，ANALYZE会分析当前数据库中的每个表和分区表。同时也可以通过指定ta
C_EXT下，执行ANALYZE命令后，可在上述系统表或系统视图PG_STATS、PG_EXT_STATS内查询收集到的统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以确定最有效的执行计划。 如果没有指定参数，ANALYZE会分析当前数据库中的每个表和分区表。同时也可以通过指定ta
psycopg2.connect() 功能描述 此方法创建新的数据库会话并返回新的connection对象。 原型 import os conn=psycopg2.connect(dbname="test",user=os.getenv('user'),password=os.getenv('password')
执行以下命令使环境变量配置永久生效。 source ~/.bashrc 执行如下指令，根据提示输入密码，连接数据库。 数据库创建成功后，会默认生成名称为postgres的数据库，此处以postgres库为例。 gsql -d postgres -h 10.0.0.0 -U root -p
在I/O、CPU不受限的情况下，在线创建索引对业务性能的劣化一般可以控制在10%以内，但在特殊场景下劣化可能会超过此数值。这是因为在线创建索引本身是一种消耗I/O、CPU资源较多的长事务，需要比离线创建索引消耗更多的资源。在线创建索引事务持续时间越长，对业务性能的影响越大。在线创建索引时间与基表
在I/O、CPU不受限的情况下，在线创建索引对业务性能的劣化一般可以控制在10%以内，但在特殊场景下劣化可能会超过此数值。这是因为在线创建索引本身是一种消耗I/O、CPU资源较多的长事务，需要比离线创建索引消耗更多的资源。在线创建索引事务持续时间越长，对业务性能的影响越大。在线创建索引时间与基表
的SQL的全量统计信息（包含数据库节点）；数据库节点上仅可看到归一化的SQL的此节点执行的统计信息。 不同的savepoint_name所生成的unique_sql_id不同，大量使用savepoint_name时会导致系统中产生的unique_sql_id信息快速上涨，若uni
取值范围：字符串。修改后需要重启cm_agent才能生效。参数修改请参考表2进行设置。 默认值：“log”，表示在cm_agent数据目录下生成cm_agent日志。 log_file_size 参数说明：控制日志文件的大小。当日志文件达到指定大小时，则重新创建一个日志文件记录日志信息。
ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg
的SQL的全量统计信息（包含数据库节点）；数据库节点上仅可看到归一化的SQL的此节点执行的统计信息。 不同的savepoint_name所生成的unique_sql_id不同，大量使用savepoint_name时会导致系统中产生的unique_sql_id信息快速上涨，若uni
取值范围：字符串。修改后需要重启cm_agent才能生效。参数修改请参考表2进行设置。 默认值：“log”，表示在cm_agent数据目录下生成cm_agent日志。 log_file_size 参数说明：控制日志文件的大小。当日志文件达到指定大小时，则重新创建一个日志文件记录日志信息。
ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序，以.pgc为后缀名，ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译器编译为可执行文件，运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理：ecpg
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。
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