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如何判断表是否执行过UPDATE或DELETE 问题现象 DWS中有两种情况需要关注表是否做过UPDATE及DELETE操作： 对表频繁执行UPDATE或者DELETE操作会产生大量的磁盘页面碎片，从而逐渐降低查询的效率，需要将磁盘页面碎片恢复并交还操作系统，即VACUUM FU
如何查看GaussDB(DWS)外部表信息？ 如果需要查询OBS、GDS等外表信息（如OBS路径），可以执行以下语句查询。 1 SELECT * FROM pg_get_tabledef('外表名称') 例如，表名为traffic_data.GCJL_OBS，查询如下： 1 SELECT
场景一：磁盘使用率过高，当前集群所有磁盘或超过半数以上的磁盘使用率>=70%。 场景二：磁盘倾斜，使用率最高的磁盘和最低的磁盘使用率之差>=10%。 场景三：集群只读，当前只读阈值为单数据盘使用率>=90%。 日常处理作业中，DBA可以通过空间管控识别出一些异常业务，阻拦这些不合理的作业，以避免以上场景出现。
和CPU使用率，为客户提供云服务器资源的空闲识别和优化建议，寻找节约成本的机会。您还可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，通过云监控服务监控资源的使用情况，确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘、带宽等资源的利用率。
for encoding '%s': %s" SQLSTATE: 22021 错误原因：无法识别的字符序列。 解决办法：请参考PostgreSQL中文文档中“字符集支持”小节检查数据中是否有无法识别的字符编码。 GAUSS-02607: "character with byte sequence
假设当前有用户u1~u5，在系统中有对应的同名Schema u1~u5，各用户的权限管控如下： u2作为只读用户，需要表u1.t1的SELECT权限。 u3作为插入用户，需要表u1.t1的INSERT权限。 u4作为改写用户，需要表u1.t1的UPDATE权限。 u5作为拥有所有权限的用户，需要表u1.t1的所有权限。
Porter的Snowball项目，内置有许多语言的词干分析算法。GaussDB(DWS)中预定义有多种语言的Snowball词典，可通过系统表PG_TS_DICT查看预定义的词干分析词典以及支持的语言词干分析算法。 无论是否可以简化，Snowball词典将标示所有输入为已识别，因此它
Porter的Snowball项目，内置有许多语言的词干分析算法。GaussDB(DWS)中预定义有多种语言的Snowball词典，可通过系统表PG_TS_DICT查看预定义的词干分析词典以及支持的语言词干分析算法。 无论是否可以简化，Snowball词典将标识所有输入为已识别，因此它
String 键。输入标签键的最大长度为128个字符，不能为空字符串，且首尾字符不能为空格。 不能包含“=”,“*”,“<”,“>”,“\”,“,”,“|”,“/”。 只能包含大写字母（A-Z）、小写字母（a-z）、数字（0-9）和特殊字符（中划线-、下划线_）以及中文字符。 values
系统视图提供了查询系统表和访问数据库内部状态的方法。当用户对数据库中的一张或者多张表的某些字段的组合感兴趣，而又不想每次键入这些查询时，用户就可以定义一个视图来解决这个问题。视图与基本表不同，不是物理上实际存在的，是一个虚表。数据库中仅存放视图的定义，而不存放视图对应的数据，这些数据仍存
CONNECT BY 系统函数 PL/SQL PL/SQL集合（使用自定义类型） PL/SQL包 VARRAY 授予执行权限 包名列表 数据类型 支持中文字符 父主题： DSC
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 执行Plan Hint的Scan方式不生效 数据类型转换出现报错：invalid input syntax for xxx 使用substring截取带中文的数据时出现乱码 业务报错：UNION
介绍。 倾斜识别 计算倾斜的识别，即预先识别计算过程中的重分布列是否存在倾斜数据。RLBT方案中给出了三个解决手段，统计信息识别，hint方式指定以及规则识别： 统计信息识别 需要用户先执行ANALYZE收集各表的统计信息，然后优化器能够自动利用统计信息对重分布键上的倾斜数据进行
dictionary：regdictionary类型，用来识别token的词典。如果为空，则不做识别。 lexemes：text数组类型，词典识别token时生成的词素。如果为空，则不生成词素。空数组（{}）意味着token将被识别成停用词。 一个简单的例子： 1 2 3 4 5 6 7 8
大数据时代中数据蕴藏的巨大价值同时也带来了隐私信息保护方面的难题，数据脱敏用于实现大数据高效共享的同时对敏感信息的安全保护。 客户可结合自身业务场景识别敏感数据并以表的列为单元创建脱敏策略。制定脱敏策略后，只有管理员和表对象的owner才能访问原始数据。 适用场景：涉及敏感信息的行业都对数
介绍。 倾斜识别 计算倾斜的识别，即预先识别计算过程中的重分布列是否存在倾斜数据。RLBT方案中给出了三个解决手段，统计信息识别，hint方式指定以及规则识别： 统计信息识别 需要用户先执行ANALYZE收集各表的统计信息，然后优化器能够自动利用统计信息对重分布键上的倾斜数据进行
dictionary：regdictionary类型，用来识别token的词典。如果为空，则不做识别。 lexemes：text数组类型，词典识别token时生成的词素。如果为空，则不生成词素。空数组（{}）意味着token将被识别成停用词。 一个简单的例子： 1 2 3 4 5 6 7 8
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）可能会导致小文件过多的问题，一般建议最小间隔为按天。
words），即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化，这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位（lexeme）。 除了提高检索质量外，词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小， 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义，
words），即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化，这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位（lexeme）。 除了提高检索质量外，词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小， 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义，
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