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schema又称作模式。通过管理schema,允许多个用户使用同一数据库而不相互干扰,可以将数据库对象组织成易于管理的逻辑组,同时便于将第三方应用添加到相应的schema下而不引起冲突。管理schema包括:创建schema、使用schema、删除schema、设置schema的搜索路径以及schema的权限控制。
license 提供ESN给第三方厂商,用于获取license文件,其中ESN号是需要安装插件的实例ID。 插件名称 安装的插件名称,默认插件名为postgis。 下载链接 插件包在OBS中的分享链接。 获取方式请参考通过对象URL访问对象。 SHA256 第三方厂商提供的SHA256。
Schema又称作模式。通过管理Schema,允许多个用户使用同一数据库而不相互干扰,可以将数据库对象组织成易于管理的逻辑组,同时便于将第三方应用添加到相应的Schema下而不引起冲突。 每个数据库包含一个或多个Schema。数据库中的每个Schema包含表和其他类型的对象。数据
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数据库引擎版本说明 GaussDB数据库引擎版本号说明 GaussDB采用点分式版本号。格式为:V2.0-A.BCD。其中: "V2.0":代表GaussDB数据库的第2代体系架构。 “A”:表示年度需求基线版本。 “BCD”:首位(B)代表半年度需求基线版本,第二位(C)和第三位(D)代表三方验证适配补丁。
某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 Token可通过调用获取用户Token接口获取,调用本服务API需要project级别的Token,即调用获取用户Token接口时,请求body中auth.scop
未对接第三方组件,告警写入system_alarm日志,此时GUC参数alarm_component的取值为:/opt/huawei/snas/bin/snas_cm_cmd。 若前置脚本gs_preinstall中的--alarm-type参数设置为1时,表示对接第三方组件,此
未对接第三方组件,告警写入system_alarm日志,此时GUC参数alarm_component的取值为:/opt/huawei/snas/bin/snas_cm_cmd。 若前置脚本gs_preinstall中的--alarm-type参数设置为1时,表示对接第三方组件,此
请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-type”。
未对接第三方组件,告警写入system_alarm日志,此时GUC参数alarm_component的取值为:/opt/huawei/snas/bin/snas_cm_cmd。 若前置脚本gs_preinstall中的--alarm-type参数设置为1时,表示对接第三方组件,此
未对接第三方组件,告警写入system_alarm日志,此时GUC参数alarm_component的取值为:/opt/huawei/snas/bin/snas_cm_cmd。 若前置脚本gs_preinstall中的--alarm-type参数设置为1时,表示对接第三方组件,此
请求消息体(或者说消息体为空),GET、DELETE操作类型的接口就不需要消息体,消息体具体内容需要根据具体接口而定。 对于获取用户Token接口,您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示,加粗的斜体字段需要根据实际值填写,其中userna
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。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅
解压后JDBC的驱动jar包: gsjdbc4.jar:该驱动包适用于从PostgreSQL迁移业务的场景,驱动类和加载路径与迁移前保持一致,但接口支持情况不完全一致,未支持的接口需要业务侧进行调整。 opengaussjdbc.jar:主类名为“com.huawei.opengauss.jdbc.D
选择数据类型 高效数据类型,主要包括以下三方面: 使用执行效率更高的数据类型 通常情况下,整型数据运算(包括“=”、“>”、“<”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算,以及GROUP BY)的效率比字符串和浮点数的效率高。 使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小
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。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减