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案例：设置cost_param对查询性能优化 cost_param参数用于控制在特定的客户场景中，使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法，与某一方法对应的位做与操作，不为0表示该方法被选择。 场景一：优化前 cost_param的bit0（set
GaussDB(DWS)三权分立 默认情况下拥有SYSADMIN属性的系统管理员，具备系统最高权限。在实际业务管理中，为了避免系统管理员拥有过度集中的权利带来高风险，可以设置三权分立，将系统管理员的权限分立给安全管理员和审计管理员。 三权分立后，系统管理员将不再具有CREATER
GaussDB(DWS)数据库对象设计规则 GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)字段设计规则 GaussDB(DWS)约束设计规则 GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 父主题： G
步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 在优化表结构前后，请测试和记录以下详细信息以对比系统性能差异： 数据加载时间。 表占用的存储空间大小。 查询性能。 本次实践中的示例基于使用8节点的dws.d2.xlarge集群。因为系统性能受到许多因素的影响，即使您使用相同的集群配置，结果也会有所不同。
GaussDB(DWS)在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6）
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现
自定义GaussDB(DWS)密码策略 创建用户或修改用户时需要指定密码，GaussDB(DWS)有默认的密码复杂度要求，也支持用户自定义数据库账户密码策略。 GaussDB(DWS)默认密码策略 GaussDB(DWS)默认进行密码复杂度校验（即GUC参数password_po
GaussDB(DWS)数据库对象命名规则 数据库对象命名需要满足约束：长度不超过63个字符，以字母或下划线开头，中间字符可以是字母、数字、下划线、$。 【建议】避免使用保留或者非保留关键字命名数据库对象。 可以使用SELECT * FROM pg_get_keywords()查
Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。
Scan方式的Hint 功能描述 指明scan使用的方法，可以是tablescan、indexscan和indexonlyscan。 语法格式 1 [no] tablescan|indexscan|indexonlyscan(table [index]) 参数说明 no表示hint的scan方式不使用。
JDBC包与驱动类 JDBC包 从管理控制台下载包名为dws_8.x.x_jdbc_driver.zip的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 解压后有两个JDBC的驱动jar包： gsjdbc4.jar：与PostgreSQL保持兼容的驱动包，其中类名、类结构与Post
Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 单层圆括号()，仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 2 leading(join_table_list) leading(@block_name join_table_list) 双层
ODBC包及依赖的库和头文件 从管理控制台下载ODBC的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 Linux下的ODBC包 从软件包中获取，包名为dws_8.1.x_odbc_driver_for_xxx_xxx.zip。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件（sql
GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptom
GaussDB(DWS)行级访问控制 行级访问控制特性可以将数据库访问控制精确到数据表行级别，控制用户只能访问数据表的特定数据行，保证读写数据的安全。 行级访问控制设置 行级访问控制的目的是控制表中行级数据可见性，通过在数据表上预定义Filter，在查询优化阶段将满足条件的表达式
GaussDB(DWS)行级访问控制 行级访问控制特性将数据库访问控制精确到数据表行级别，使数据库达到行级访问控制的能力。不同用户执行相同的SQL查询操作，读取到的结果是不同的。 用户可以在数据表创建行访问控制(Row Level Security)策略，该策略是指针对特定数据库
行数的Hint 功能描述 指明中间结果集的大小，支持绝对值和相对值的hint。 语法格式 1 rows([@block_name] table_list #|+|-|* const) 参数说明 block_name表示语句块的block_name，详细说明请参考block_name。
Plan Hint实际调优案例 本节以TPC-DS标准测试的Q24的部分语句为例，在1000X，24DN环境上，说明使用plan hint进行实际调优的过程。示例如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
使用Python第三方库psycopg2连接集群 用户在创建好数据仓库集群后使用psycopg2第三方库连接到集群，则可以使用Python访问GaussDB(DWS) ，并进行数据表的各类操作。 连接集群前的准备 GaussDB(DWS)集群已绑定弹性IP。 已获取GaussDB
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
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