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表数据膨胀导致SQL查询慢，用户前台页面数据加载不出 问题现象 数据库中原先执行几秒钟的SQL语句，现在执行二十几秒未出结果，导致前台页面数据加载超时，无法对用户提供图表显示。 原因分析 大量表频繁增删改，未及时清理，导致脏数据过多、表数据膨胀、查询慢。 内存参数设置不合理。
实时数仓函数 hstore_light_merge(rel_name text) 描述：该函数用于手动对HStore表进行轻量化清理操作，持有目标表的三级锁。
如果勾选“立即重启集群”，系统将保存“安全设置”页面的配置并立即重启集群，集群重启成功后安全设置将立即生效。 如果不勾选“立即重启集群”，系统将只保存“安全设置”页面的配置。稍后，用户需要手动重启集群才能使安全设置生效。
用户在Web浏览器的地址栏输入域名来访问某个网站或者Web应用程序。 GaussDB(DWS)支持通过内网域名和公网域名访问集群。 内网域名是指通过内部网络访问集群数据库的域名地址。内网域名在创建集群时自动生成。
行级访问控制 在业务开发过程中，存在多个用户共同访问和维护同一张表的场景，需要针对不同用户设置不同行数据的访问权限。例如只允许用户A查看跟自己相关的行数据，即相对于表的管理员能看到全部表数据而言，用户A执行SELECT * FROM table_name的时候，只能看到部分行数据，
进入“集群详情”页面，切换至“升级管理”页签。 根据想要升级的操作，在“类型”一栏中选择升级或热补丁。 在升级管理页面，通过目标版本下拉菜单选择集群要升级的版本。
实时数仓函数 hstore_light_merge(rel_name text) 描述：该函数用于手动对HStore表进行轻量化清理操作，持有目标表的三级锁。
使用Python第三方库PyGreSQL连接集群 用户在创建好数据仓库集群后使用PyGreSQL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(DWS
在Windows操作系统中，您可以访问JDK官网网站，下载符合操作系统版本的JDK，并根据指导进行安装。 登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，单击“管理 > 连接客户端”，进入“下载客户端和驱动”页面。
获取集群连接地址有以下两种方式： 在连接客户端页面获取集群连接地址 在“集群详情”页面获取集群连接地址 在“连接客户端”页面获取集群连接地址 登录GaussDB(DWS)管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“管理 > 连接客户端”。
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(
在搜索、视频、门户网站中，根据用户关注的热点，推送不同的内容。 这些业务场景都有一些共同的特点： 数据量庞大，运算量极大。 用户规模庞大，标签多，字段多，占用存储空间也多。 圈选的特征条件多样化，很难找到固定索引，如果每个字段一个索引，存储空间又会暴增。
创建原始数据表facts，记录用户访问网站时间。
算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。
在搜索、视频、门户网站中，根据用户关注的热点，推送不同的内容。 这些业务场景都有一些共同的特点： 数据量庞大，运算量极大。 用户规模庞大，标签多，字段多，占用存储空间也多。 圈选的特征条件多样化，很难找到固定索引，如果每个字段一个索引，存储空间又会暴增。
锁等待检测 操作场景 在日常作业开发中，数据库事务管理中的锁一般指的是表级锁，GaussDB(DWS)中支持的锁模式有8种，按排他级别分别为1~8。每种锁模式都有与之相冲突的锁模式，由锁冲突表定义相关的信息，锁冲突表如表1所示。 举例：用户u1对某张表test执行INSERT事务时
JDBC配置数据库第三方连接池 背景信息 由于GaussDB(DWS)当前没有自己的JDBC连接池，且继承于PG的连接池已下线，因此GaussDB(DWS)建议使用第三方的druid、Hikari CP、dbcp2等连接池。 JDBC继承于PG的连接池已下线，不推荐使用。 下述JDBC
算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。
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第三方许可 本节包含适用于该工具的第三方许可。 ANTLR v4.9.3 Apache Commons IO 2.11 Apache Commons CLI 1.5 Apache Log4j 2.17.2 JSON.org json 20220320 postgresql 42.4.1
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