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GaussDB(DWS)支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时GaussDB(DWS)支持数据自动全量、增量备份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫
第二类工具，关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具，元数据缺失，湖里的数据质量就没法保障，最终会由数据湖变质为数据沼泽。 随着大数据和AI的发展，数据湖中数
案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：
应用示例 使用Postman调用创建集群接口 使用Postman调用创建快照接口
案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：
数据在GaussDB(DWS)中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统
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。
WS的集成能力，降低用户数据源迁移和集成的复杂性，是一种高效易用的数据集成服务。目前数据源支持从Kafka、MRS源端迁移至GaussDB(DWS)目的端。 实例管理 连接管理 映射管理 作业管理 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么？
GaussDB(DWS)数据库中的Ruby是什么用户？ 在执行SELECT * FROM pg_user语句查看当前系统的用户时，看到Ruby用户且拥有很多权限。 Ruby用户为官方运维使用账户，GaussDB(DWS)数据库创建后，默认生成Ruby账户，不涉及安全风险，请放心使用。
案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。
使用GDS传输数据的过程中，报错：connection failure error 问题现象 在使用GDS传输数据的过程中，报错“connection failure error”。 原因分析 GDS进程崩溃。执行命令检查GDS进程是否崩溃： ps ux|grep gds 如果返回结果如下，则说明GDS进程启动成功：
问该schema下的表。 原因分析 将模式中的表或者视图对象授权给其他用户时，需要将表或视图所属的模式的USAGE权限同时授予该用户，如果没有该权限，则只能看到这些对象的名字，并不能实际进行对象访问。 如果要将该schema下未来创建的表的权限也赋予u1用户，则需使用ALTER DEFAULT
经过SQL改写，性能由2.862s提升0.955s，优化效果明显。需注意，本示例中优化结果仅供参考，由于WindowAgg的不确定性，优化后的结果集跟实际业务相关。 父主题： SQL调优案例
使用GaussDB(DWS) 的ODBC驱动，SQL查询结果中字符类型的字段内容会被截断 问题现象 使用GaussDB(DWS)的ODBC驱动，SQL查询结果中字符类型的字段内容会被截断，需通过SQL语法CAST BYTEA转成二进制才能完整取出字段信息。但是，同样的程序连接ORACLE、SQL
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的
案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。
查看GaussDB(DWS)数据库审计日志 数据库审计日志在集群的“安全设置”页面中进行设置，仅“可用”和“非均衡”状态的集群支持修改安全配置，同时集群的任务信息不能处于“节点扩容”、“配置中”、“升级中”、“重分布中”和“重启中”等状态。 前提条件 审计功能总开关audit_e
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的
案例：增加JOIN列非空条件 若Join列上的NULL值较多，可以加上is not null过滤条件，以实现数据的提前过滤，提高Join效率。 优化前 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。 优化后的SQL查询由两个等值join的子查询构成，而每个子查询都可以走更适合此场景的hashjoin。优化后的执行计划如下 优化后
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