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IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
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DB4AI Schema DB4AI模式在AI特性中主要是用来存储和管理数据集版本。模式中保存数据表的原始视图快照，以及每一个数据版本的更改记录和版本快照的管理信息。模式面向普通用户，用户可在该模式下查找特性DB4AI.SNAPSHOT创建的快照版本信息。 DB4AI.SNAPSHOT
DB4AI Schema DB4AI模式在AI特性中主要是用来存储和管理数据集版本。模式中保存数据表的原始视图快照，以及每一个数据版本的更改记录和版本快照的管理信息。模式面向普通用户，用户可在该模式下查找特性DB4AI.SNAPSHOT创建的快照版本信息。 DB4AI.SNAPSHOT
Undo 历史版本数据集中存放在$GAUSS_HOME/undo目录中，回滚段日志是与单个写事务关联的所有撤销日志的集合。支持permanent/unlogged/temp三种表类型。 回滚段管理 文件组织结构 Undo空间管理 父主题： 存储格式
Undo 历史版本数据集中存放在$GAUSS_HOME/undo目录中，回滚段日志是与单个写事务关联的所有撤销日志的集合。支持permanent/unlogged/temp三种表类型。 回滚段管理 文件组织结构 Undo空间管理 父主题： 存储格式
Undo 历史版本数据集中存放在$node_dir/undo目录中，其中$node_dir为数据库节点路径，回滚段日志是与单个写事务关联的所有撤销日志的集合。支持permanent/unlogged/temp三种表类型。 回滚段管理 文件组织结构 空间管理 父主题： 存储格式
Undo 历史版本数据集中存放在$node_dir/undo目录中，其中$node_dir为数据库节点路径，回滚段日志是与单个写事务关联的所有撤销日志的集合。支持permanent/unlogged/temp三种表类型。 回滚段管理 文件组织结构 空间管理 父主题： 存储格式
Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAULT）来进行数据的保存，这样所有未映射到任何其他分区的行都不会生成错误。示例如下：
Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAULT）来进行数据的保存，这样所有未映射到任何其他分区的行都不会生成错误。示例如下：
Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAULT）来进行数据的保存，这样所有未映射到任何其他分区的行都不会生成错误。示例如下：
Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAULT）来进行数据的保存，这样所有未映射到任何其他分区的行都不会生成错误。示例如下：
TABLE）是一种方便的机制，用于访问外部数据源并对其进行统一管理和查询。通过创建外表，用户可以将存储在文件系统、外部表、视图等外部数据源中的数据集成到GaussDB数据库中，并像操作普通表一样进行查询、连接和并行操作等。在当前数据库创建一个GDS外表，用于数据并行导入导出。GDS外表
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。
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。
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。
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。
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。
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