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对于记录数超过千万条的表,建议在执行全量数据导入前,先导入部分数据,以查看数据倾斜状态,避免导入大量数据后发现数据倾斜,调整成本高。 前提条件 需要确保每一个CN和DN所在服务器到GDS服务器的IP和端口是互通的。 操作步骤 在GaussDB中创建目标表,用于存储导入的数据。
所有的复合查询都具有相同的优先级,参加集合操作的各查询结果的列数、表达式的数量都必须一致,类型必须兼容。 常见的集合运算有: UNION:两个查询结果集的并集,对结果进行去重。 UNION ALL:两个查询的并集,只将两个查询的结果合并。
gaussdb=# ALTER DATABASE testdb RENAME TO test_db1; 修改数据库最大连接数。 --修改test_db1最大连接数为100。
双数据库实例容灾查询函数 gs_get_local_barrier_status() 描述:两地三中心跨Region容灾特性开启后,主数据库实例和灾备数据库实例进行日志同步,通过barrier日志在主数据库实例的落盘,在灾备数据库实例的回放来确定主数据库实例归档日志进度与灾备数据库实例日志回放进度
其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数,如果参数值大于0,线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置,计算公式如下:thread_num = CPU核数*3~5,thread_num最大值为4096。
对于记录数超过千万条的表,建议在执行全量数据导入前,先导入部分数据,以进行数据倾斜检查和调整分布列,避免导入大量数据后发现数据倾斜,调整成本高。详细请参见查看数据倾斜状态。 为了优化导入速度,建议拆分文件,使用多GDS进行并行导入。
以原实例配置为3CN,3副本,3分片为例,若删除协调节点数为1,则缩容后实例变更为2CN,3副本,3分片。具体操作请参见缩容实例协调节点(分布式)。
CONNECTION LIMIT [ = ] connlimit 数据库可以接受的并发连接数。 系统管理员不受此参数的限制。 connlimit数据库主节点单独统计,数据库整体的连接数 = connlimit * 当前正常数据库主节点个数。
num_nulls numeric 列中空值数。 num_buckets numeric 列的直方图的桶数。 last_analyzed date 上次分析的日期。 sample_size numeric 用于分析此列的样本量。
通过在逻辑上对分区子句进行伪谓词的改写,利用改写后的伪谓词影响选择率的计算和整表的统计信息获取一个比较准确的行数估算值。
GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类:整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。
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。
如果目标分区表中已有分区数达到了最大值(1048575),则不能继续添加分区。 当分区表只有一个分区时,不能删除该分区。 选择分区使用PARTITION FOR(),括号里指定值个数应该与定义分区时使用的列个数相同,并且一一对应。
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。
数据库可以接受的并发连接数。 系统管理员不受此参数的限制。 connlimit数据库主节点单独统计,数据库整体的连接数 = connlimit * 当前正常数据库主节点个数。 取值范围:[-1, 2^31-1]的整数。默认值为-1,表示没有限制。
GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类:整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。
GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类:整数、浮点数、字符串、标识符和关键字。大多数非数字类型首先表现为字符串。SQL语言的定义允许将常量字符串声明为具体的类型。
CONNECTION LIMIT [ = ] connlimit 数据库可以接受的并发连接数。 系统管理员不受此参数的限制。 connlimit数据库主节点单独统计,数据库整体的连接数 = connlimit * 当前正常数据库主节点个数。 取值范围:>=-1的整数。
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。
num_nulls numeric 列中空值数。 num_buckets numeric 列的直方图的桶数。 last_analyzed date 上次分析的日期。 sample_size numeric 用于分析此列的样本量。