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选择数据类型 - 云数据库 GaussDB
选择数据类型 高效数据类型,主要包括以下三方面: 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“>”、“<”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算,以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。
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DBE - 云数据库 GaussDB
DBE_PLDEBUGGER.next 执行存储过程中当前的sql,返回执行的下一条的行数和对应query。
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选择数据类型 - 云数据库 GaussDB
选择数据类型 高效数据类型,主要包括以下三方面: 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“>”、“<”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算,以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。
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选择数据类型 - 云数据库 GaussDB
选择数据类型 高效数据类型,主要包括以下三方面: 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“>”、“<”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算,以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。
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存储规格 - 云数据库 GaussDB
存储规格 数据表最大列数不能超过1600列。 init_td(TD(Transaction Directory,事务目录)是Ustore表独有的用于存储页面事务信息的结构,TD的数量决定该页面支持的最大并发数。
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存储规格 - 云数据库 GaussDB
存储规格 数据表最大列数不能超过1600列。 init_td(TD(Transaction Directory,事务目录)是Ustore表独有的用于存储页面事务信息的结构,TD的数量决定该页面支持的最大并发数。
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查询解决方案模板配置 - 云数据库 GaussDB
查询解决方案模板配置 功能介绍 查询指定实例或者部署形态对应的副本数、分片数、节点数。 调用接口前,您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前,您需要提前获取到地区和终端节点,即下文中的Endpoint值。 接口约束 请求参数solution和instance_id不能都为空。
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统计信息调优 - 云数据库 GaussDB
优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。
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统计信息调优 - 云数据库 GaussDB
优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。
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统计信息调优 - 云数据库 GaussDB
优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。
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查看数据倾斜状态 - 云数据库 GaussDB
根据以下查询所得,集群环境中主DN数为8个,则建议导入的记录数为80000条。
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统计信息调优 - 云数据库 GaussDB
优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。
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统计信息调优 - 云数据库 GaussDB
优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。
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统计信息调优 - 云数据库 GaussDB
优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。
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统计信息调优 - 云数据库 GaussDB
优化器需要根据analyze收集的统计信息行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。
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数据导入导出 - 云数据库 GaussDB
取值范围:布尔型 on表示导入时区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。 off表示导入时不区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。
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数据导入导出 - 云数据库 GaussDB
取值范围:布尔型 on表示导入时区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。 off表示导入时不区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。
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数据导入导出 - 云数据库 GaussDB
取值范围:布尔型 TRUE表示导入时区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。 FALSE表示导入时不区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。
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DBE - 云数据库 GaussDB
DBE_PLDEBUGGER.next 执行存储过程中当前的sql,返回执行的下一条的行数和对应query,如表1所示。 表1 next返回值列表 名称 类型 描述 funcoid OUT oid 函数id。 funcname OUT text 函数名。
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选择数据类型 - 云数据库 GaussDB
选择数据类型 高效数据类型,主要包括以下三方面: 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、>、<、≧、≦、≠等常规的比较运算,以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。