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数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。
备机数据修复 standby_page_repair 参数说明：控制备机回放时，回放目标页发现故障后是否进行页面自动修复。当前版本支持CRC校验失败、页面未初始化、页面LSN错误共三种类型的修复。不支持VM、xlog、clog、MOT和UNDO元信息的坏块修复，以及FSM的LSN错误修复
数据类型 数据类型是一组值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。GaussDB数据库是由表的集合组成的，而各表中的列定义了该表，每一列都属于一种数据类型，GaussDB根据数据类型有相应函数对其内容进行操作，例如GaussDB可对数值型数据进行加、减、乘和除等操作。 XML类型数据支持作为存储过程的入参
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW（Minimalist GNU for Windows）编译器进行编译。编译命令如下： gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为： ./odbctest.exe
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW（Minimalist GNU for Windows）编译器进行编译。编译命令如下： gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为： ./odbctest.exe
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW（Minimalist GNU for Windows）编译器进行编译。编译命令如下： gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为： ./odbctest.exe
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW（Minimalist GNU for Windows）编译器进行编译。编译命令如下： gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为： ./odbctest.exe
获取和处理数据库中的数据 Windows环境下ODBC应用代码可以使用MinGW（Minimalist GNU for Windows）编译器进行编译。编译命令如下： gcc odbctest.c -o odbctest -lodbc32 执行命令为： ./odbctest.exe
账本数据库使用的数据类型 账本数据库使用HASH16数据类型来存储行级hash摘要或表级hash摘要，使用HASH32数据类型来存储全局hash摘要或者历史表校验hash。 表1 账本数据库HASH类型 名称 描述 存储空间 范围 HASH16 以无符号64位整数存储。 8字节 0
账本数据库使用的数据类型 账本数据库使用HASH16数据类型来存储行级hash摘要或表级hash摘要，使用HASH32数据类型来存储全局hash摘要或者历史表校验hash。 表1 账本数据库HASH类型 名称 描述 存储空间 范围 HASH16 以无符号64位整数存储。 8字节 0
JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussDB
JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQ数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussDB数据库
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
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/
向量数据类型 向量数据类型包括floatvector和boolvector两种。 floatvector数据类型是指多维数据中含有的数据为float类型，例如[1.0,3.0,11.0,110.0,62.0,22.0,4.0]。 floatvector成员仅支持单精度。单精度范围
使用数据库 数据库使用概述 创建GaussDB数据库 创建GaussDB数据库用户
动态数据脱敏 数据脱敏是行之有效的数据库隐私保护方案之一，可以在一定程度上限制非授权用户对隐私数据的窥探。动态数据脱敏机制是一种通过定制化制定脱敏策略从而实现对隐私数据保护的一种技术，可以有效地在保留原始数据的前提下解决非授权用户对敏感信息的访问问题。当管理员指定待脱敏对象和定制数据脱敏策略后
数据导入导出 介绍导入导出的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_files=TRUE，则“导入文件不存在”的时候，GaussDB将抛出“文件不存在的”
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
数据库监控 GaussDB实例的哪些监控指标需要重点关注 GaussDB实例内存使用率指标的计算方法
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