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访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂，无法被映射到初级数据类型的宿主变量，因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p
访问特殊数据类型 ecpg支持numeric、decimal、date、timestamp和interval数据类型。由于这些数据类型的内部结构较为复杂，无法被映射到初级数据类型的宿主变量，因此应用程序通过声明特殊类型的宿主变量以及使用pgtypes库中的函数处理这些特殊类型。p
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GaussDB跨地域内网能访问吗 跨地域内网默认不能访问，不同区域的云服务之间内网互不相通。您可以通过公网访问，或者通过云连接/VPN打通网络实现内网访问。 弹性公网IP：不能通过内网IP地址访问GaussDB实例时，可以使用公网访问。具体请参见通过gsql连接实例。 云连接：对
息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务获取用户Token说明如何调用API。该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 请求URI 请求URI由如下部分组成： {URI-scheme}://{Endpoint}/{resource-path}
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
外部服务器能否访问GaussDB数据库吗 开通公网访问的实例 对于开通公网访问功能的云数据库GaussDB实例，可以通过外网进行访问。 未开通公网访问的实例 在虚拟私有云中开通虚拟专用网络（Virtual Private Network，简称VPN），通过虚拟专用网络连接云数据库GaussDB。
日志管理 GaussDB JDBC驱动程序支持使用日志记录来帮助解决在应用程序中使用GaussDB JDBC驱动程序时的问题。GaussDB JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和J
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of message is error" } 其中，“error_code”表示错误码，“error_msg”表示错误描述信息。 父主题： 如何调用API
GaussDB中模式、用户和角色如何理解？ 答：模式是对数据库做一个逻辑分割，所有的数据库对象都建立在模式下面。模式和用户是弱绑定的，弱绑定是指虽然创建用户的同时会自动创建一个同名模式，但用户也可以单独创建模式，并且为用户指定其他的模式。 用户和角色是用来控制对数据库的访问。一个数据库可能有很
GaussDB中模式、用户和角色如何理解？ 答：模式是对数据库做一个逻辑分割，所有的数据库对象都建立在模式下面。模式和用户是弱绑定的，弱绑定是指虽然创建用户的同时会自动创建一个同名模式，但用户也可以单独创建模式，并且为用户指定其他的模式。 用户和角色是用来控制对数据库的访问。一个数据库可能有很
如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name
如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name
GaussDB如何创建弱口令？ 答：在GaussDB数据库中，弱口令字典默认为空，用户可以手动向系统表gs_global_config中新增一条或多条弱口令。 --向gs_global_config系统表中插入单个弱口令。 gaussdb=# CREATE WEAK PASSWORD
GaussDB如何创建弱口令？ 答：在GaussDB数据库中，弱口令字典默认为空，用户可以手动向系统表gs_global_config中新增一条或多条弱口令。 --向gs_global_config系统表中插入单个弱口令。 gaussdb=# CREATE WEAK PASSWORD
什么是数据倾斜，如何检查？ 答：数据倾斜即多个DN内数据分布不均，对于hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时部分DN出现效率短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据定期进行数据倾斜性检查或监控，以确保数据在各个DN上是均匀分布
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