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GaussDB华为云帮助中心地址切换 背景 云数据库 GaussDB的产品简称是gaussdb,为了保持文档和产品的统一,计划将原云数据库 GaussDB文档的访问地址中的“opengauss”修改为“gaussdb”。 时间 预计2023年11月2日正式切换为新URL地址(关键字为“gaussdb”)。
向量距离计算接口 l2_distance 功能说明:计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型:floatvector 入参2的类型:floatvector 出参类型:float8 代码示例: gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2
GaussDB实例内存使用率指标的计算方法 GaussDB内存使用率指标的计算方法: 内存使用率 =(总内存 –(空闲内存 + 给文件的缓冲大小 + 高速缓冲存储器使用的大小))/ 总内存 父主题: 数据库监控
窗口函数查询 窗口函数对数据集中的相关行集执行计算,返回一个结果集。与聚集函数所完成的计算相比,窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE fruit_sale ( "statistical_date" date
窗口函数查询 窗口函数对数据集中的相关行集执行计算,返回一个结果集。与聚集函数所完成的计算相比,窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE fruit_sale ( "statistical_date" date
如何查询两个时间的时间差? 答:您可以通过以下方法计算时间差。 通过age()函数计算两个时间的时间差。 gaussdb=# SELECT age(timestamp '2001-04-10 14:00:00', timestamp '2001-04-06 13:00:00');
所示,能够满足政企和金融级客户的核心安全诉求。 数据动态脱敏,行级访问控制,密态计算。 健全的工具与服务化能力 GaussDB已经拥有华为云,商用服务化部署能力,同时支持DAS、DRS等生态工具。有效保障用户开发、运维、优化、监控、迁移等日常工作需要。 全栈自研 GaussDB基
如何查询两个时间的时间差? 答:您可以通过以下方法计算时间差。 通过age()函数计算两个时间的时间差。 gaussdb=# SELECT age(timestamp '2001-04-10 14:00:00', timestamp '2001-04-06 13:00:00');
define和undef指令 在嵌入式SQL程序中也可以使用C语言版本的#define和#undef。区别在于定义的值会在哪里被计算,如果使用EXEC SQL DEFINE,那么ecpg预处理阶段会计算这些定义并替换值。如果使用C语言版本的#define和#undef,那么会在编译器处理阶段会计算这些定义并替换值。
define和undef指令 在嵌入式SQL程序中也可以使用C语言版本的#define和#undef。区别在于定义的值会在哪里被计算,如果使用EXEC SQL DEFINE,那么ecpg预处理阶段会计算这些定义并替换值。如果使用C语言版本的#define和#undef,那么会在编译器处理阶段会计算这些定义并替换值。
HashFunc函数 ora_hash(expression,[seed]) 描述:用于计算给定表达式的哈希值。expression:可输入的类型覆盖字符串,时间类型,数字类型,根据expression进行计算哈希值。seed:可选参数,一个int8值,可以对同一个输入值返回不同的结果
HashFunc函数 ora_hash(expression,[seed]) 描述:用于计算给定表达式的哈希值。expression:可输入的类型覆盖字符串,时间类型,数字类型,根据expression进行计算哈希值。seed:可选参数,一个int8值,可以对同一个输入值返回不同的结果
HLL数据类型 HLL(HyperLoglog)是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点,不需要直接存储集合本身,而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时,只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中,最后根据HLL就可以得到结果。
HLL数据类型 HLL(HyperLoglog)是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点,不需要直接存储集合本身,而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时,只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中,最后根据HLL就可以得到结果。
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HLL数据类型 HLL(HyperLoglog)是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快、节省空间的特点,不需要直接存储集合本身,而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时,只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中,最后根据HLL就可以得到结果。