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电商的订单信息、 物联网采集的实时数据。这些时间相关的数据导入分区表时，需要保证分区表要有对应时间的分区，由于普通的分区表不会自动创建新的分区和删除过期的分区，所以维护人员需要定期创建新分区和删除过期分区，提高了运维成本。 为解决上述问题，GaussDB(DWS) 引入了分区自动
足的情况下，能够起到较好的性能提升效果；但是如果在不合适的场景下，或者资源不足的情况下，反而可能引起性能的劣化。同时，生成SMP需要考虑更多的候选计划，将会导致生成时间较长，相比串行场景也会引起性能的劣化。 GaussDB(DWS)的SMP特性由GUC参数query_dop控制，该参数可设置用户自定义的查询并行度。
足的情况下，能够起到较好的性能提升效果；但是如果在不合适的场景下，或者资源不足的情况下，反而可能引起性能的劣化。同时，生成SMP需要考虑更多的候选计划，将会导致生成时间较长，相比串行场景也会引起性能的劣化。 GaussDB(DWS)的SMP特性由GUC参数query_dop控制，该参数可设置用户自定义的查询并行度。
调整策略如下： 调大CN的max_connections会造成并发连接到DN的查询变多，所以需要同步调大DN的max_connections和comm_max_stream。 CN/DN的max_connections一般按照原来的2倍调大，原值比较小的集群可以调节到4倍。 为避
由于兼容的需要不排除引入实例名这个概念的可能。 表空间 在GaussDB(DWS)中，表空间是一个目录，可以存在多个，里面存储的是它所包含的数据库的各种物理文件。由于表空间是一个目录，仅是起到了物理隔离的作用，其管理功能依赖于文件系统。 模式 GaussDB(DWS)的模式是对数
数据在GaussDB(DWS)中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系
表压缩可以在创建表时开启，压缩表能够使表中的数据以压缩格式存储，意味着占用相对少的内存。 对于I/O读写量大，CPU富足（计算相对小）的场景，选择高压缩比；反之选择低压缩比。建议依据此原则进行不同压缩下的测试和对比，以选择符合自身业务情况的最优压缩比。压缩比通过COMPRESSION参数指定，其支持的取值如下：
语句磁盘空间管控 介绍与语句磁盘空间管控相关的参数，用于限制语句磁盘空间使用。 sql_use_spacelimit 参数说明：限制单个SQL在单个DN上，触发写盘操作时，所有类型写盘文件的总空间大小，管控的空间包括普通表、临时表以及中间结果集落盘占用的空间。系统管理员用户也受该参数限制。
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数据库的查询、存储效率，在保证应用的同时应使用效率高的处理方法。 程序注释应详细、正确、规范。 除非应用特别需要控制COMMIT和ROLLBACK的提交时机，否则应在存储过程结束时执行显式的COMMIT或者ROLLBACK操作。
程中遇到相关技术问题，可以联系技术支持团队获得帮助，该技术支持仅协助分析处理GaussDB(DWS)云服务相关求助，不包含云服务以外的求助，例如用户基于GaussDB(DWS)构建的应用系统等。 技术支持范围 支持的服务 GaussDB(DWS)云服务管理控制台提供的相关功能：
表压缩可以在创建表时开启，压缩表能够使表中的数据以压缩格式存储，意味着占用相对少的内存。 对于I/O读写量大，CPU富足（计算相对小）的场景，选择高压缩比；反之选择低压缩比。建议依据此原则进行不同压缩下的测试和对比，以选择符合自身业务情况的最优压缩比。压缩比通过COMPRESSION参数指定，其支持的取值如下：
使用限制 系统的CPU、内存、I/O和网络带宽等资源充足。SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，当上述资源成为瓶颈的情况下，SMP无法提升性能，反而可能导致性能的劣化。同时，SMP计划的生成时间较串行要长。因此，在短查询为主的TP类业务中
le占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用户业务类
表压缩可以在创建表时开启，压缩表能够使表中的数据以压缩格式存储，意味着占用相对少的内存。 对于I/O读写量大，CPU富足（计算相对小）的场景，选择高压缩比；反之选择低压缩比。建议依据此原则进行不同压缩下的测试和对比，以选择符合自身业务情况的最优压缩比。压缩比通过COMPRESSION参数指定，其支持的取值如下：
原因分析 假定该表的名称为table_name，对于该现象可能有以下两种原因： 表本身没有delete过数据，使用VACUUM FULL table_name后无需清理delete的数据，因此表大小清理前后一样大。 在执行VACUUM FULL table_name时有并发的事务存在，可能会导致VACUUM
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），可以提供较强的计算能力，由于集
错误原因：在对象中属性名称必须是已知被描述的。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-01762: "must be owner of large object %u" SQLSTATE: 42501 错误原因：执行用户不是大对象的所有者。 解决办法：检查此大对象的用户权限，是否为大对象的所有者。
描效率低。 处理方式： 对按照时间特征存储和访问的大表设计成分区表。 分区键一般选离散度高、常用于查询过滤条件中的时间类型的字段。 分区间隔一般参考高频的查询所使用的间隔，需要注意的是针对列存表，分区间隔过小（例如按小时）可能会导致小文件过多的问题，一般建议最小间隔为按天。 场景6：行存表求count值
分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。合理的选择分布键，对表查询的性能至关重要。此外，合适的分布键还可以使数据的索引更快地创建和维护。 单表存储数据量 单表存储的数据量越大，查询性能就越差。当表中的数据量很大时，则需要考虑将数据进行分
以GaussDB(DWS)的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析
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