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HTAP混合负载 本章节介绍HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing，混合事务/分析处理）特性相关参数。 enable_htap 参数说明：是否开启HTAP特性，开启HTAP特性后，会加载COLVIEW关键字指定列的存量行存数据到内存
锁管理 在GaussDB中，并发执行的事务由于竞争资源会导致死锁。本节介绍的参数主要管理事务锁的机制。 deadlock_timeout 参数说明：设置死锁超时检测时间。当申请的锁超过设定值时，系统会检查是否产生了死锁。该参数仅针对常规锁生效。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：
sslpassword 指定对密钥解密成明文的密码短语，当指定该参数的时候表示sslkey是一个加密存储的文件，当前sslkey支持des/aes加密方式。 说明： DES加密算法安全性低，存在安全风险，建议使用更安全的加密算法。
08 | | 15653 | 608173464 | 0 | 2024-05-11 11:22:23.902104+08 | | (10 rows) create_lsn在该系统表中是以数字形式存储的
长度0~63个字符，字母和数字的组合，大小写不敏感，内部统一转换为小写存储。空字符串表示不启用UUID验证功能。 默认值：空字符串 replconninfo1 参数说明：设置本端侦听和鉴权的第一个节点信息。集群安装成功后自动配置无需手动修改。
默认值：0 audit_function_exec 参数说明：这个参数决定在执行存储过程、匿名块或自定义函数（不包括系统自带函数）时是否记录审计信息。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，0、1。
如果主机名以斜杠开头，则它声明使用Unix域套接字通讯而不是TCP/IP通讯，该值就是套接字文件所存储的目录。如果没有声明host，那么默认是与位于/tmp目录（或者安装GaussDB的时候声明的套接字目录）里面的Unix-域套接字连接。
列表分区表：将数据中包含的键值分别存储在不同的分区中，依次将数据映射到每一个分区，分区中包含的键值由创建分区表时指定。 哈希分区表：将数据根据内部哈希算法依次映射到每一个分区中，包含的分区个数由创建分区表时指定。
接下来4字节uint32代表当前列的值（以字符串格式存储）的长度，如果为0xFFFFFFFF则表示NULL，如果为0则表示长度为0的字符串。 按照上述长度读取列值。 因为之后仍可能有解码语句，接下来的1字节字母如果为P则表示该批次仍需解码，如果为F则表示该批次解码结束。
默认值：0 audit_function_exec 参数说明：这个参数决定在执行存储过程、匿名块或自定义函数（不包括系统自带函数）时是否记录审计信息。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，0、1。
skip-generated-columns： 逻辑解码控制参数，用于跳过存储生成列的输出。对UPDATE和DELETE的旧元组无效，相应元组始终会输出存储生成列。分布式版本暂不支持生成列语法，此配置选项暂无实际影响。 取值范围：boolean型，默认值为false/off。
返回值类型：record 参数 类型 描述 parent_id bigint 指定需要检索的存储过程的调用语句的unique_sql_id。 start_timestamp timestamp with time zone SQL启动时间范围的开始时间点。
在第3种策略中，要将大量中间结果从DN发送到CN，并且要在CN运行不能下推的部分语句，会导致CN成为性能瓶颈（带宽、存储、计算等）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。
主要适用场景为数据库中存储元数据全为小写，但要使用大写的元数据作为出参和入参。 涉及到的接口请参见：java.sql.DatabaseMetaData、java.sql.ResultSetMetaData。
enable_global_plancache 参数说明：设置是否对PBE查询和存储过程中语句的执行计划进行缓存共享，开启该功能可以节省高并发下CN和DN上的内存使用。
当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。
当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。
当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。
当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。
当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。
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