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8.2.1.x补丁新增功能及解决问题 8.2.1.230 表1 8.2.1.230新增功能/解决问题列表 类别 功能或问题描述 问题原因 问题出现版本 修复建议 新增功能 细粒度备份恢复支持在线DDL：支持在细粒度备份过程期间对表进行DDL操作。
因此，工具采用VIEW WITH RECURSIVE替代该关键词，如下图所示。
列存轻量化UPDATE在以下场景不能使用：更新索引列，更新主键列，更新分区列，更新PCK列和在线扩容，会自动转化为普通UPDATE方式。 避免使用UPDATE/DELETE大批量刷新和删除数据，考虑使用TRUNCATE PARTITION/DROP PARTITION代替。
如果该视图依赖的基础表或函数或同义词存在异常，该视图validtype列显示为“invalid”；如果该视图属于在升级过程中因依赖的系统对象变化，该视图validtype列显示为“invalidInUpgrade”。
ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别但它是一个停用词，则返回空数组；如果是一个不可识别的词则返回NULL
跳转至扩容页面，可选择扩容3个节点；打开“在线扩容”按钮；选择扩容到逻辑集群，即“elastic_group”。确认无误后，勾选“我已确认”，并单击“下一步：确认”。 单击“提交”，并单击“确定”。 请耐心等待约10分钟，扩容成功。
集群管理的主要功能如下： 创建集群 如果用户需要在云上环境中使用数据仓库服务，首先应创建一个GaussDB(DWS)集群。用户可根据业务需求选择相应的产品规格和节点规格快速创建集群。您也可以先购买包年/包月，然后再创建集群。
配置示例 文本搜索配置（Text Search Configuration），指定了将文档转换成tsvector过程中所必需的组件： 解析器，用于把文本分解成标记token； 词典列表，用于将每个token转换成词位lexeme。
ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别但它是一个停用词，则返回空数组；如果是一个不可识别的词则返回NULL
公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。
mig_ORA_ext.ADD_MONTHS (APPENDING mig_ORA_ext) OTHERWISE NOT APPEND. tdMigrateAddMonth=false DSC提供了用于删除PARTITIONS和SUBPARTITIONS的参数，因为该工具暂时无法完全支持这些关键词。
文本搜索配置示例 文本搜索配置（Text Search Configuration），指定了将文档转换成tsvector过程中所必需的组件： 解析器，用于把文本分解成标记token； 词典列表，用于将每个token转换成词位lexeme。
FORMAT和CAST Teradata中，关键词FORMAT用于格式化列或表达式。例如，LPAD中FORMAT '9(n)'和'z(n)'分别用'0'和空格(' ')表示。
列存轻量化UPDATE在以下场景不能使用：更新索引列，更新主键列，更新分区列，更新PCK列和在线扩容，会自动转化为普通UPDATE方式。
类型的词汇是否匹配 示例： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsvector('fat cats ate rats') @@ to_tsquery('cat & rat') AS RESULT; result -------- t (1 row) @@@ 描述：@@的同义词
在Teradata中，FORMAT关键词用于格式化字段/表达式。FORMAT '9(n)' 和'z(n)'分别使用0和空格（' '）填充，即使用LPAD函数。数据类型转换可通过CAST或直接指定数据类型实现：[like (expression1)(CHAR(n))]。
ts_stat执行SQL查询语句并返回一个包含tsvector中每一个不同的语素（词）的统计信息。返回信息包括： word text：词素。 ndoc integer：词素在文档（tsvector）中的编号。 nentry integer：词素出现的频率。
DICTIONARY 用于词规范化的子词典名，必须且仅能定义一个。该词典必须是已经存在的，在检查短语匹配之前使用，用于识别和规范输入文本。 如果子词典无法识别输入词，将会报错。此时，需要移除该词或者更新子词典使其识别。
ts_stat执行SQL查询语句并返回一个包含tsvector中每一个不同的语素（词）的统计信息。返回信息包括： word text：词素。 ndoc integer：词素在文档（tsvector）中的编号。 nentry integer：词素出现的频率。
DICTIONARY 用于词规范化的子词典名，必须且仅能定义一个。该词典必须是已经存在的，在检查短语匹配之前使用，用于识别和规范输入文本。 如果子词典无法识别输入词，将会报错。此时，需要移除该词或者更新子词典使其识别。
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