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连接建立的接口保存在PGconn对象中，可以调用PQstatus函数来检查返回值查看连接是否成功。由于PGconn对象将SSL上下文存储在线程本地，所以PGconn的释放线程应与申请线程一致。 PQconnectdbParams PQconnectdb PQbackendPID
= 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
gs_txid_oldestxmin(); select * from pg_stat_activity where pid = 长事务所在线程PID; 处理方法 通过pg_terminate_session(pid, sessionid)终止长事务所在的会话（提醒：长事务无固定
gs_txid_oldestxmin(); SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE pid = 长事务所在线程PID; 处理方法 通过pg_terminate_session(pid, sessionid)终止长事务所在的会话（提醒：长事务无固定
= 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
gs_txid_oldextxmin(); select * from pg_stat_activity where pid = 长事务所在线程PID; 处理方法 通过pg_terminate_session(pid, sessionid)终止长事务所在的会话（提醒：长事务无固定
gs_txid_oldestxmin(); SELECT * FROM pg_stat_activity where pid = 长事务所在线程PID; 处理方法 通过pg_terminate_session(pid, sessionid)终止长事务所在的会话（提醒：长事务无固定
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
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
仅支持集中式实例。 在线创建及重建索引 【需求描述】 支持Astore在线并行创建和重建索引（包括普通索引，global index和local index）。 支持Ustore在线创建和重建索引（包括普通索引，global index和local index）。 性能规格： 对于在线DML性能劣化不大于10%
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
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
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
GTM模式 为适应不同的并发和一致性要求，GaussDB提供了三种不同的GTM模式，GTM，GTM-Lite，GTM-Free。三种模式之间的主要区别是中心事务管理节点GTM的压力和事务处理流程不同，其中GTM模式下，中心事务处理节点的压力最大，比较容易成为性能和并发瓶颈；在GT
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
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
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
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