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GaussDB(DWS) PL/Java语言函数 使用GaussDB(DWS)数据库的PL/Java函数，用户可以使用自己喜欢的Java IDE编写Java方法，并将包含这些方法的jar文件安装到GaussDB(DWS)数据库中，然后使用该方法。GaussDB(DWS) PL/Java基于开源PL/Java
GaussDB(DWS) PL/Java语言函数 使用GaussDB(DWS)数据库的PL/Java函数，用户可以使用自己喜欢的Java IDE编写Java方法，并将包含这些方法的jar文件安装到GaussDB(DWS)数据库中，然后使用该方法。GaussDB(DWS) PL/Java基于开源PL/Java
在指定的节点上执行SQL语句。一般情况下，SQL语句的执行是由集群负载自动分配到合适的节点上，execute direct主要用于数据库维护和测试。 注意事项 只有系统管理员才能执行EXECUTE DIRECT。 为了各个节点上数据的一致性，SQL语句仅支持SELECT，不允许执行事务语句、DDL、DML。
在指定的节点上执行SQL语句。一般情况下，SQL语句的执行是由集群负载自动分配到合适的节点上，execute direct主要用于数据库维护和测试。 注意事项 只有系统管理员才能执行EXECUTE DIRECT。 为了各个节点上数据的一致性，SQL语句仅支持SELECT，不允许执行事务语句、DDL、DML。
自动快照概述 自动快照采用差异增量备份，第一次创建自动快照为全量备份，以后每间隔一段时间做一次全量备份，全量备份作为基础版本。两次全量备份之间都是做增量备份，增量备份基于前一次备份所发生的更改进行记录。 在恢复快照时，GaussDB(DWS)会将最近一次的全量备份到本次备份之间的
GaussDB(DWS)实现基于query_band的负载识别和队列内优先级控制，一方面提供了更为灵活的负载识别手段，可根据作业类型、应用名称、脚本名称等识别负载队列，使用户根据业务场景可灵活配置query_band识别队列；另一方面实现了队列内作业下发优先级控制，后续将逐步实现队列内资源优先级控制。
GaussDB(DWS)实现基于query_band的负载识别和队列内优先级控制，一方面提供了更为灵活的负载识别手段，可根据作业类型、应用名称、脚本名称等识别负载队列，使用户根据业务场景可灵活配置query_band识别队列；另一方面实现了队列内作业下发优先级控制，后续将逐步实现队列内资源优先级控制。
DEALLOCATE 功能描述 DEALLOCATE用于删除先前编写的预备语句。如果未显式删除一个预备语句，则在会话结束时将其删除。 有关预备语句可参考PREPARE。 注意事项 无。 语法格式 1 DEALLOCATE [ PREPARE ] { name | ALL }; 参数说明
cidr和inet操作符 操作符<<，<<=，>>，>>=对子网包含进行测试。它们只考虑两个地址的网络部分（忽略任何主机部分），然后判断其中一个网络是等于另外一个网络，还是另外一个网络的子网。 < 描述：小于 示例： 1 2 3 4 5 SELECT inet '192.168.1
user_info varchar, primary key (id)) DISTRIBUTE BY HASH(id); 向示例表customer插入测试数据： 1 2 INSERT INTO customer(province_id,user_info) VALUES (1,'Alice')
cidr和inet操作符 操作符<<，<<=，>>，>>=对子网包含进行测试。它们只考虑两个地址的网络部分（忽略任何主机部分），然后判断其中一个网络是等于另外一个网络，还是另外一个网络的子网。 < 描述：小于 示例： 1 2 3 4 5 SELECT inet '192.168.1
)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对一些中间结果集转储的表，一定要分析清楚，使用合适的表存储类型。 优化前 某局点测试过程遇到如下的执行计划，客户希望将性能提升至3s内返回结果。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是：临时计划表input_acc
)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对一些中间结果集转储的表，一定要分析清楚，使用合适的表存储类型。 优化前 某局点测试过程遇到如下的执行计划，客户希望将性能提升至3s内返回结果。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是：临时计划表input_acc
案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。
数据脱敏语法，与脱敏列绑定使用，不推荐直接作用在查询语句上。 mask_none(column_name) 描述：不作任何脱敏处理，仅内部测试用。 返回值类型：与入参column_name数据类型相同 mask_full(column_name) 描述：全脱敏成固定值。脱敏列的数据类型不同，脱敏的固定值不同。
对象是可见的。对于操作符类，则要同时考虑名字和相关索引的访问方法。 所有这些函数都需要使用OID来标识要需要检查的对象。如果用户想通过名字测试对象，则可使用OID别名类型（regclass、regtype、regprocedure、regoperator、regconfig或regdictionary）。
步骤6：调优表性能评估 经过测试，得到了优化表前后的加载时间、存储占用情况和查询执行时间，并记录了结果，针对结果进行对比分析。 下表显示了本次实践所用集群的示例结果。您的结果会有所不同，但应该显示出相似的性能提升。 基准 优化前 优化后 改变 百分比 加载时间（11张表） 341584ms
案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。
数据脱敏语法，与脱敏列绑定使用，不推荐直接作用在查询语句上。 mask_none(column_name) 描述：不作任何脱敏处理，仅内部测试用。 返回值类型：与入参column_name数据类型相同。 mask_full(column_name) 描述：全脱敏成固定值。脱敏列的数据类型不同，脱敏的固定值不同。
对象是可见的。对于操作符类，则要同时考虑名字和相关索引的访问方法。 所有这些函数都需要使用OID来标识要需要检查的对象。如果用户想通过名字测试对象，则可使用OID别名类型（regclass、regtype、regprocedure、regoperator、regconfig或regdictionary）。
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