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普通表名按照数据集的业务含义命名。 临时表以“tmp_+后缀”命名。 非日志表以“ul_+后缀”命名。 外表以“f_+后缀”命名。 父主题： GaussDB(DWS)开发设计建议
Manager接口进行微批量导入。 CopyManager的使用方法请参见CopyManager。 父主题： GaussDB(DWS)开发设计建议
GaussDB(DWS) PL/pgSQL使用规则 总体开发原则 应完全按照设计文档进行开发。 程序模块应做到高内聚低耦合。 应有正确、全面的故障对策。 程序编写应做到结构合理，条理清晰。 程序名称命名应按照统一的命名规则进行命名。 应充分考虑程序的运行效率，包括程序的执行效率和
Time TIMESTAMP java.sql.Timestamp TIMESTAMPTZ java.sql.Timestamp 父主题： 开发设计建议
普通表名按照数据集的业务含义命名。 临时表以“tmp_+后缀”命名。 非日志表以“ul_+后缀”命名。 外表以“f_+后缀”命名。 父主题： GaussDB(DWS)开发设计规范
Vacuum回收GaussDB(DWS)空间 智能运维概览 管理运维计划 查看运维任务 父主题： GaussDB(DWS)集群运维
步骤4：创建新表并加载数据 为每张表选择了存储方式、压缩级别、分布方式和分布列后，使用这些属性创建表并重新加载数据。以便对比表设计前后的系统性能。 执行CREATE TABLE创建表前，删除前面创建的表。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
, ib_upper_bound integer ) ; 设计调优后第二次创建表 本节所附为调优表实践中进行了存储方式、压缩级别、分布方式和分布列选择后，二次建表语法。 1 2 3 4
3及以上版本集群支持 智能运维 智能运维是GaussDB(DWS)常驻运维工具，可帮助用户智能执行运维任务。智能运维会通过集群负载情况，选择合理时间窗、并发度完成用户指定的任务，在运维任务执行过程中，智能运维将时刻关注用户业务的变化，及时调整运维任务执行策略，以减轻对用户业务的影响。智能运维支持
java.sql.Timestamp TIMESTAMPTZ java.sql.Timestamp 父主题： GaussDB(DWS)开发设计建议
重写查询和配置工作负载管理 (WLM) 通常可进一步提升查询性能。有关更多信息，请参阅优化查询性能概述。 基于调优表实践的具体步骤，您可以进一步应用“基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能”中的优秀实践方法来改进表的分配，以达到您所期望的数据加载、存储和查询方面的效果。 清除资源 在完成本次实践之后，应删除集群。
05ms - 查询2 27952.36ms - 查询3 17721.15ms - 总执行时间 60225.56ms - 父主题： 基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能
java.sql.Timestamp TIMESTAMPTZ java.sql.Timestamp 父主题： GaussDB(DWS)开发设计规范
56ms 27472.815ms 如果对表设计后的性能还有更高期望，可以运行EXPLAIN PERFORMANCE以查看执行计划进行调优。 关于执行计划的更详细介绍及查询优化请参考SQL执行计划及优化查询性能概述 。 父主题： 基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能
据，以生成最有效的执行计划。 建议在执行了大批量插入/删除操作后，例行对表或全库执行ANALYZE语句更新统计信息。 父主题： 基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能
Customer 1981703 Hash c_customer_sk Income_Band 20 Replication - 父主题： 基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能
如果您想要更全面地了解GaussDB(DWS)服务，请转到GaussDB(DWS)产品首页。 了解如何设计表以实现良好性能。 GaussDB(DWS)开发设计规范介绍数据库应用程序开发过程中，应当遵守的设计规范。依据这些规范进行建模，能够更好的契合GaussDB(DWS)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。
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分析函数 在Teradata中，分析函数统称为有序分析函数，它们为数据挖掘、分析和商业智能提供了强大的分析能力。 ORDER BY中的分析函数 输入：ORDER BY子句中的分析函数 1 2 3 4 SELECT customer_id, customer_name, RANK(customer_id
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