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HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。
删除表中数据 在使用表的过程中，可能会需要删除已过期的数据，删除数据必须从表中整行的删除。 SQL不能直接访问独立的行，只能通过声明被删除行匹配的条件进行。如果表中有一个主键，用户可以指定准确的行。用户可以删除匹配条件的一组行或者一次删除表中的所有行。 执行DELETE命令删除行，
HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。
数据库审计 背景信息 数据库审计功能对数据库系统的安全性至关重要。数据库审计管理员可以利用审计日志信息，重现导致数据库现状的一系列事件，找出非法操作的用户、时间和内容等。 关于审计功能，用户需要了解以下几点内容： 审计总开关audit_enabled支持动态加载。在数据库运行期间修改该配置项的值会立即生效
HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。
更新表中数据 修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行、所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。 使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息： 表的名称和要更新的字段名 字段的新值 要更新的行 SQL通常不会为数据行提供唯一标识
数据类型转换 数据库中有些数据类型间允许进行隐式类型转换（例如赋值、函数调用的参数等）、有些数据类型间不允许进行隐式数据类型转换（例如INT和复合类型），可尝试使用GaussDB提供的类型转换函数，例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB数据库常见的隐式类型转换如表1所示。
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小
Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks
IO Profile IO Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 IO Profile指标表主要内容 指标名称 描述 Database requests Database I/O次数。 Database (MB) Database I/O数据量。 Database (blocks
Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks
IO Profile IO Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 IO Profile指标表主要内容 指标名称 描述 Database requests Database I/O次数。 Database (MB) Database I/O数据量。 Database (blocks
Memory Statistics Memory Statistics指标名称及描述如下表所示。 表1 Memory Statistics报表主要内容 指标名称 描述 shared_used_memory 已经使用共享内存大小（MB）。 max_shared_memory 最大共享内存
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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/
数值数据类型 整数类型 除特别说明外，MySQL兼容性B模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 整数类型公共差异说明： 输入格式： MySQL 对于类似“asbd”、“12dd”、“12 12”等字符场景的输入，会采取截断或返回
数值数据类型 除特别说明外，MySQL兼容性M-Compatibility模式中的数据类型精度、标度、位数大小等默认不支持用浮点型数值定义，建议使用合法的整型数值定义。 表1 整数类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BOOL 支持，存在差异 输出格式：GaussDB
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