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exceeded" SQLSTATE: 54001 错误原因：栈的深度超限。超过了max_stack_depth_bytes（默认是100*1024）的值。 解决办法：请检查递归调用函数使用情况，有否出现递归深度太深情况。若有，考虑优化或者扩展max_stack_depth_bytes。
触发器函数 pg_get_triggerdef(oid) 描述：获取触发器的定义信息。 参数：待查触发器的OID。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 SELECT pg_get_triggerdef(oid) FROM pg_trigger;
参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on enable_mergejoin 参数说明：控制优化器对融合连接规划类型的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：off enable_nestloop
供有竞争力的解决方案。 DWS提供存算一体（DWS 2.0）、存算分离（DWS 3.0）多种产品形态，围绕企业级内核、实时分析、协同计算、融合分析、云原生五大方向构筑业界第一数据仓库。详情请参见数据仓库类型。 存算一体（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展
SSL传输加密 GaussDB(DWS)支持SSL标准协议，SSL协议是安全性更高的协议标准，它们加入了数字签名和数字证书来实现客户端和服务器的双向身份验证，保证了通信双方更加安全的数据传输。为支持SSL连接方式，GaussDB(DWS)已经从CA认证中心申请到正式的服务器、客户
参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on enable_mergejoin 参数说明：控制优化器对融合连接规划类型的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：off enable_nestloop
同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 实时数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 实时数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 实时入库+分析混合业务，上游数据实时入库+数据入库后实时高效查
同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 实时数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 实时数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 实时入库+分析混合业务，上游数据实时入库+数据入库后实时高效查
同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 实时数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 实时数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 实时入库+分析混合业务，上游数据实时入库+数据入库后实时高效查
云容器引擎-成长地图 | 华为云 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态。助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。
新增函数pgxc_get_cstore_dirty_ratio，用于获取目标表的CU、Delta以及CUDesc的脏页率(仅支持hstore_opt)。 【融合统一】 一键湖仓：通过create external schema直接对接HiveMetaStore元数据，避免复杂的create foreign
CREATE TRIGGER 功能描述 创建一个触发器。 触发器将与指定的表或视图关联，并在特定条件下执行指定的函数。 注意事项 当前仅支持在普通行存表上创建触发器，不支持在列存表、临时表、unlogged表等类型表上创建触发器。 如果为同一事件定义了多个相同类型的触发器，则按触发器的名称字母顺序触发它们。
Join 归并连接或融合连接，是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 因为Merge Join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多，因此通常情况下执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge
优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口
Join 归并连接或融合连接，是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 因为Merge Join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多，因此通常情况下执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge
Join 归并连接或融合连接，是先将关联表的关联列各自做排序，然后从各自的排序表中抽取数据，到另一个排序表中做匹配。 因为Merge join需要做更多的排序，所以消耗的资源更多，因此通常情况下执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge
12:00:00+03', -3); 计算每个用户的漏斗情况。返回结果如下，其中level=0表示用户在窗口期内匹配最大事件深度为0，level=1表示用户在窗口期内匹配最大事件深度为1： SELECT user_id, windowFunnel( 0, 'default'
新表与原表之间在创建动作完毕之后是完全无关的。在原表做的任何修改都不会传播到新表中，并且也不可能在扫描原表的时候包含新表的数据。 被复制的列并不使用相同的名字进行融合。如果明确的指定了相同的名字或者在另外一个LIKE子句中，将会报错。 HStore表只能从HStore表中进行继承。 WITH ( { storage_parameter
新表与原表之间在创建动作完毕之后是完全无关的。在原表做的任何修改都不会传播到新表中，并且也不可能在扫描原表的时候包含新表的数据。 被复制的列并不使用相同的名字进行融合。如果明确的指定了相同的名字或者在另外一个LIKE子句中，将会报错。 HStore表只能从HStore表中进行继承。 WITH ( { storage_parameter
12:00:00+03', -3); 计算每个用户的漏斗情况。返回结果如下，其中level=0表示用户在窗口期内匹配最大事件深度为0，level=1表示用户在窗口期内匹配最大事件深度为1： SELECT user_id, windowFunnel( 0, 'default'
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