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数据脱敏 GaussDB(DWS)提供列级别的数据脱敏(Dynamic Data Masking)功能。针对某些敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等），通过应用脱敏函数进行原始数据的变形改写，实现敏感隐私数据的可靠保护，从而增强产品在数据安全和隐私保护方面的能力。 了解更多请参见数据脱敏。
数据脱敏 GaussDB(DWS)提供列级别的数据脱敏(Dynamic Data Masking)功能。针对某些敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等），通过应用脱敏函数进行原始数据的变形改写，实现敏感隐私数据的可靠保护，从而增强产品在数据安全和隐私保护方面的能力。 创建表的数据脱敏策略
GaussDB(DWS)数据脱敏 GaussDB(DWS)提供列级别的数据脱敏(Dynamic Data Masking)功能。针对某些敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等），通过应用脱敏函数进行原始数据的变形改写，实现敏感隐私数据的可靠保护，从而增强产品在数据安全和隐私保护方面的能力。
GaussDB(DWS)数据脱敏 GaussDB(DWS)提供列级别的数据脱敏(Dynamic Data Masking)功能。针对某些敏感信息（如身份证号、手机号、银行卡号等），通过应用脱敏函数进行原始数据的变形改写，实现敏感隐私数据的可靠保护，从而增强产品在数据安全和隐私保护方面的能力。
用，用于创建视图。 Teradata和GaussDB(DWS)均支持关键词VIEW，但SELECT语句在迁移过程中会用()。详情请参见下方图片。 通过tdMigrateVIEWCHECKOPTIO....参数可以配置如何迁移包含WITH CHECK OPTION关键字的视图。如果
1.1.0升级到1.1.1。 持续时间：整个升级过程将花费不到10分钟。 业务影响：在此期间，如果升级源版本至8.1.3及以上版本，则支持在线补丁，补丁升级期间不要求用户停止业务，业务存在秒级闪断。如果在8.1.3以下版本业务会中断1至3分钟，建议在业务低峰期进行。 服务升级：表示集群版本X
MEDIUMBLOB和LONGBLOB。这些不同之处仅在于各自可以容纳的值的最大长度不同。DSC工具支持以下列出类型转换。 BLOB类型可以存储图片，列存储不支持BLOB。 类型对照 表1 大对象类型对照表 MySQL大对象类型 MySQL INPUT GaussDB(DWS) OUTPUT
0rc1/tools目录后，执行以下命令生成数据。 因为tpcds 1000X的数据，单个表的数据文件较大，我们采取分片生成的策略。 Tpcds 1000X数据文件总大小约930GB，请确认ECS的磁盘空间足够。 由于生成的数据较大，只启动一个GDS导入数据会比较慢，建议均分两个数据盘来生成数据，如下示例
SQL --conversion-type bulk --target-db gaussdbA 转换完成，在DSC的output路径下自动生成转换后的DDL文件。 由于DWS的表定义结构与Oracle存在差异，需要手动修改转换后的表定义。 如下，将文件中的\echo整体注释掉（如
同。V对应位置的字符可能会被脱敏，F对象位置的字符会被忽略跳过，V字符序列标识脱敏范围。输入输出格式参数适用于定长数据，比如，银行卡号、身份证号、手机号等。 output_format 输出格式是由V和其他任意字符组成的字符序列，与脱敏列数据长度相同。V字符位置与input_fo
同。V对应位置的字符可能会被脱敏，F对象位置的字符会被忽略跳过，V字符序列标识脱敏范围。输入输出格式参数适用于定长数据，比如，银行卡号、身份证号、手机号等。 output_format 输出格式是由V和其他任意字符组成的字符序列，与脱敏列数据长度相同。V字符位置与input_fo
同。V对应位置的字符可能会被脱敏，F对象位置的字符会被忽略跳过，V字符序列标识脱敏范围。输入输出格式参数适用于定长数据，比如，银行卡号、身份证号、手机号等。 output_format 输出格式是由V和其他任意字符组成的字符序列，与脱敏列数据长度相同。V字符位置与input_fo
Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下基本原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。 在满足前两条原则的情况，考虑选择查询中的连接条件为分布列，
认证证书 合规证书 华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书
B了，此时会以1023MB生成一个“t1_datanode3_segment.0”保存到OBS服务中，新插入的第101条元组作为下一个“t1_datanode3_segment.1”保存到OBS服务中。 导出Hash分布表时，每个DataNode节点生成的segment数量和集群
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。
所以Hash分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分查询中出现dwcjk的列zqdh
慢，一般是执行计划发生了变化，统计信息的需要调整采样率。set default_statistics_target可以提高采样率，对优化器生成最优计划有所帮助。 重新执行analyze。详细信息请参见ANALYZE | ANALYSE。 若用户想要知道是否是磁盘碎片的问题影响了数据库的性能，可以使用以下函数进行查询：
证导入数据的完整性。 - 优化查询效率 导入数据后，通过ANALYZE语句生成表统计信息。ANALYZE语句会将统计结果自动存储在系统表PG_STATISTIC中。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。 - 父主题： 从OBS并行导入数据
控制每行记录的末尾是否需要分隔符。 -parallel 指定分片数，本例为10片。 -child 指定当前是生成分片中的第几片，本例不需修改。 执行以下命令，判断数据文件的生成进度。也可以通过ps ux|grep dsdgen，查看生成数据文件的进程是否退出。 du -sh /data1/script/tpcds-kit/tpcds1000X/*
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