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调优前：学习表结构设计 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。
使用数据安全服务DBSS（建议） 数据库安全服务（Database Security Service，DBSS）是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。
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', event_timez, event_type
基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能 调优前：学习表结构设计 步骤1：创建初始表并加装样例数据 步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 步骤3：调优表操作具体步骤 步骤4：创建新表并加载数据 步骤5：测试新的表结构下的系统性能 步骤6：调优表性能评估 附录
使用GDS从远端服务器导入数据 本教程旨在演示使用GDS（General Data Service）工具将远端服务器上的数据导入GaussDB(DWS)中的办法，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。
子查询嵌套深度建议不超过2层。由于子查询会带来临时表开销，过于复杂的查询应考虑从业务逻辑上进行优化。 子查询可以在 SELECT 语句中嵌套其他查询，从而实现更复杂的查询。子查询还可以在WHERE子句中使用其他查询的结果，从而更好地过滤数据。
max_stack_depth 参数说明：设置GaussDB(DWS)执行堆栈的最大安全深度。需要这个安全界限是因为在服务器里，并非所有程序都检查了堆栈深度，只是在可能递规的过程，比如表达式计算这样的过程里面才进行检查。
它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被处理、接收并处理结果、做一些计算，然后发送更多查询给服务器。
使用GDS从远端服务器上导入表数据到GaussDB(DWS)集群 教程指引 本教程旨在演示使用GDS（General Data Service）工具将远端服务器上的数据导入GaussDB(DWS)中的过程，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。
子查询嵌套深度建议不超过2层。由于子查询会带来临时表开销，过于复杂的查询应考虑从业务逻辑上进行优化。 子查询可以在 SELECT 语句中嵌套其他查询，从而实现更复杂的查询。子查询还可以在WHERE子句中使用其他查询的结果，从而更好地过滤数据。
它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被处理、接收并处理结果、做一些计算，然后发送更多查询给服务器。
max_stack_depth 参数说明：设置GaussDB(DWS)执行堆栈的最大安全深度。需要这个安全界限是因为在服务器里，并非所有程序都检查了堆栈深度，只是在可能递规的过程，比如表达式计算这样的过程里面才进行检查。
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。
表5 存算分离云盘规格 规格名称 CPU架构 vCPU 内存（GB） 单节点存储容量 步长（GB） DN数量 使用场景 dwsx3.4U16G.4DPU X86 4 16 20GB~2000GB 10 1 DWS的入门规格，一般用于测试、学习环境或者小型分析系统。
深度Hadoop支持。 DWS需要绑定公网IP后才能与Kettle连接使用。 Kettle和云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM）都适用于批处理场景，当数据量或表数量较小时，推荐使用kettle，反之使用CDM。
同时充分利用目前机器学习、人工智能领域的科研成果，使用技术手段逐步提高每名运维人员所能管理的数据库数量，优化云端运维体验，从而实现“减员增效”。
表2 数据湖与数据仓库的对比 维度 数据湖 数据仓库 应用场景 可以探索性分析所有类型的数据，包括机器学习、数据发现、特征分析、预测等。 通过历史的结构化数据进行数据分析。 使用成本 起步成本低，后期成本较高。 起步成本高，后期成本较低。
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