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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。
malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。
malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。
压缩类型，支持： 1：未压缩 2：高级压缩 BLKCNT_CMP 样本被压缩后占用的块数。 BLKCNT_UNCMP 样本未压缩占用的块数。 ROW_CMP 样本被压缩后单个块内可容纳的行数。 ROW_UNCMP 样本未被压缩时单个数据块可容纳的行数。 CMP_RATIO 压缩比，
l’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。 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。
行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接
GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
集统计信息的采样比例是30000行（即：guc参数default_statistics_target默认设置为100），如果表的总行数超过一定行数（大于1600000），建议设置guc参数default_statistics_target为-2，即按2%收集样本估算统计信息。 对
集统计信息的采样比例是30000行（即：guc参数default_statistics_target默认设置为100），如果表的总行数超过一定行数（大于1600000），建议设置guc参数default_statistics_target为-2，即按2%收集样本估算统计信息。 对
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
生成ASP报告的总的样本数。 Slice Count 总的采样次数。 Average Active Sessions 平均活跃会话数。 Boundary Time 内存中样本和磁盘样本的分割时间点。 Data Source 生成ASP报告的样本中，来自内存中的样本数和来自磁盘上的样本数。 表2
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI
生成ASP报告的总的样本数。 Slice Count 总的采样次数。 Average Active Sessions 平均活跃会话数。 Boundary Time 内存中样本和磁盘样本的分割时间点。 Data Source 生成ASP报告的样本中，来自内存中样本数和来自磁盘上的样本数。 表2
集统计信息的采样比例是30000行（即：GUC参数default_statistics_target默认设置为100），如果表的总行数超过一定行数（大于1600000），建议设置GUC参数default_statistics_target为-2，即按2%收集样本估算统计信息。 对
集统计信息的采样比例是30000行（即：guc参数default_statistics_target默认设置为100），如果表的总行数超过一定行数（大于1600000），建议设置guc参数default_statistics_target为-2，即按2%收集样本估算统计信息。 对
attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围
attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围
集统计信息的采样比例是30000行（即：GUC参数default_statistics_target默认设置为100），如果表的总行数超过一定行数（大于1600000），建议设置GUC参数default_statistics_target为-2，即按2%收集样本估算统计信息。 对
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