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从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。 查找和输入参数类型完全匹配的函数。如果找到一
密钥服务，在数据库驱动与密钥服务建立https连接的过程中，可通过CA证书验证密钥服务器的合法性。为此，需提前配置CA证书，如果未配置，将不会验证密钥服务的身份。本节介绍如何下载与配置CA证书。 配置方法 在key_info参数的中，增加证书相关参数即可。 使用gsql时 gaussdb=#
密钥服务，在数据库驱动与密钥服务建立https连接的过程中，可通过CA证书验证密钥服务器的合法性。为此，需提前配置CA证书，如果未配置，将不会验证密钥服务的身份。本节介绍如何下载与配置CA证书。 配置方法 在key_info参数的中，增加证书相关参数即可。 使用gsql时 gaussdb=#
给组内的值生成序号。 窗口函数中的order by后面必须跟字段名，若order by后面跟数字，该数字会被按照常量处理，因此对目标列没有起到排序的作用。 当父查询中包含子查询中的窗口函数的过滤条件时，支持将父查询中的过滤条件下推到子查询中。 只支持将父查询中关于窗口函数的<、<=、=过滤条件下推到子查询中。
给组内的值生成序号。 窗口函数中的order by后面必须跟字段名，若order by后面跟数字，该数字会被按照常量处理，因此对目标列没有起到排序的作用。 当父查询中包含子查询中的窗口函数的过滤条件时，支持将父查询中的过滤条件下推到子查询中。 只支持将父查询中关于窗口函数的<、<=、=过滤条件下推到子查询中。
PQntuples 功能描述 返回查询结果中的行（元组）数。因为它返回一个整数结果，在 32 位操作系统上大型的结果集可能使返回值溢出。 原型 int PQntuples(const PGresult *res); 参数 表1 PQntuples参数 关键字 参数说明 res 操作结果句柄。
descriptor_header_item 标记识别设置的头部信息项。目前仅仅支持COUNT设置描述符项数。 number 设置的描述符项数。计数从1开始。 descriptor_item 标记识别在描述符中的项信息。当前仅支持DATA、TYPE和LENGTH。 value 存储到描述符项中的值。可以是SQl常量或者宿主变量。
descriptor_header_item 标记识别设置的头部信息项。目前仅仅支持COUNT设置描述符项数。 number 设置的描述符项数。计数从1开始。 descriptor_item 标记识别在描述符中的项信息。当前仅支持DATA、TYPE和LENGTH。 value 存储到描述符项中的值。可以是SQl常量或者宿主变量。
从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。 查找和输入参数类型完全匹配的函数。如果找到一
从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。 查找和输入参数类型完全匹配的函数。如果找到一
Join）是一种高效的连接方法，它依赖于哈希技术。在进行哈希连接时，GaussDB会先选取两个表中的一个（通常是小表），接下来根据连接条件，建立一个哈希表。哈希表的键是小表的连接字段，值是小表的其他字段。然后，对于大表中的每一行，计算连接字段的哈希值，并在哈希表中查找是否有匹配的行。 Hash
从系统表pg_proc中选择所有可能被选到的函数。如果使用了一个不带模式修饰的函数名称，那么认为该函数是那些在当前搜索路径中的函数。如果给出一个带修饰的函数名，那么只考虑指定模式中的函数。 如果搜索路径中找到了多个不同参数类型的函数。将从中选择一个合适的函数。 查找和输入参数类型完全匹配的函数。如果找到一
果和profiler系统表内的runid重复将会报错。 plprofiler不支持匿名块语句、PACKAGE的初始化语句和嵌套子程序内的语句。 自治事务的提交和回滚不会影响主事务已提交的数据，因此plprofiler暂不支持记录包含自治事务的存储过程的信息。 示例 1 2
分区键的表，如图1所示，如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描，当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。
分区键的表，如图1所示，如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描，当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。
为分区键的表，如图1所示。如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。
为分区键的表，如图1所示。 如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。
功能描述 返回查询结果中的行（元组）数。 原型 int PQntuples(const PGresult* res); 参数 表1 PQntuples参数 关键字 参数说明 res 操作结果句柄。 PQntuples返回一个整数结果，在 32 位操作系统上大型的结果集可能使返回值溢出。
在计算机科学经典的算法中，人们通常使用分治法（Divide and Conquer）解决场景和规模较大的问题。其基本思想就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量
后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。
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