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- 安全函数
- 条件表达式函数
- 范围函数和操作符
- 数据脱敏函数
- 位图函数和操作符
- UUID函数
- 文本检索函数和操作符
- HLL函数和操作符
- 返回集合的函数
- 几何函数和操作符
- 网络地址函数和操作符
- 系统信息函数
- 系统管理函数
- 备份恢复控制函数
- 数据库对象函数
- 残留文件管理函数
- 统计信息函数
- 触发器函数
- XML函数
- 调用栈记录函数
- Hudi系统函数
- 漏斗函数和留存函数
- EXTERNAL SCHEMA系统函数
- 存算分离函数
- 表达式
- 类型转换
- 全文检索
- 系统操作
- 事务管理
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DDL语法
- DDL语法一览表
- ALTER BLOCK RULE
- ALTER DATABASE
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- ALTER EXTERNAL SCHEMA
- ALTER FOREIGN TABLE (GDS导入导出)
- ALTER FOREIGN TABLE (For HDFS or OBS)
- ALTER FUNCTION
- ALTER GROUP
- ALTER INDEX
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- ALTER MATERIALIZED VIEW
- ALTER PUBLICATION
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- ALTER SYSTEM KILL SESSION
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- ALTER TABLE PARTITION
- ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION
- ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY
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- ALTER USER
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- CLEAN CONNECTION
- CLOSE
- CLUSTER
- COMMENT
- CREATE BARRIER
- CREATE BLOCK RULE
- CREATE DATABASE
- CREATE EXCEPT RULE
- CREATE EXTERNAL SCHEMA
- CREATE FOREIGN TABLE (GDS导入导出)
- CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop)
- CREATE FOREIGN TABLE (OBS导入导出)
- CREATE FUNCTION
- CREATE GROUP
- CREATE INDEX
- CREATE MATERIALIZED VIEW
- CREATE PROCEDURE
- CREATE PUBLICATION
- CREATE REDACTION POLICY
- CREATE ROW LEVEL SECURITY POLICY
- CREATE RESOURCE POOL
- CREATE ROLE
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- CREATE SEQUENCE
- CREATE SERVER
- CREATE SUBSCRIPTION
- CREATE SYNONYM
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- CREATE TABLE AS
- CREATE TABLE PARTITION
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- CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY
- CREATE TRIGGER
- CREATE TYPE
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- CREATE VIEW
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- DISCARD
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- DROP DATABASE
- DROP EXCEPT RULE
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- DROP PUBLICATION
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SQL语法参考(8.1.3.x)
- GaussDB(DWS) SQL概述
- 与PostgreSQL的差异
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- 常量与宏
- 函数和操作符
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DDL语法
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- ALTER DATABASE
- ALTER FOREIGN TABLE (GDS导入导出)
- ALTER FOREIGN TABLE (For HDFS or OBS)
- ALTER FUNCTION
- ALTER GROUP
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- ALTER LARGE OBJECT
- ALTER REDACTION POLICY
- ALTER RESOURCE POOL
- ALTER ROLE
- ALTER ROW LEVEL SECURITY POLICY
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- ALTER SYSTEM KILL SESSION
- ALTER TABLE
- ALTER TABLE PARTITION
- ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION
- ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY
- ALTER TRIGGER
- ALTER TYPE
- ALTER USER
- ALTER VIEW
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- CLUSTER
- COMMENT
- CREATE BARRIER
- CREATE DATABASE
- CREATE FOREIGN TABLE (GDS导入导出)
- CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop)
- CREATE FOREIGN TABLE (OBS导入导出)
- CREATE FUNCTION
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SQL语法参考(9.1.0.x)
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- 函数和表达式
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表(可选参数、操作)
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- COMMENT
- CONNECTION
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- DIRECTORY
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- INDEX_ALL
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- KEY_BLOCK_SIZE
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- MIN_ROWS
- PACK_KEYS
- PARTITION BY
- PASSWORD
- ROW_FORMAT
- STATS_AUTO_RECALC
- STATS_PERSISTENT
- STATS_SAMPLE_PAGES
- UNION
- WITH AS
- CHANGE修改列
- CHECK约束
- DROP删除表
- LIKE 表克隆
- MODIFY修改列
- TRUNCATE 删除表
- ROUNDROBIN表
- RENAME 重命名表名
- 设置与清除列默认值
- 字段名重命名
- 行列存压缩
- 添加与删除列
- 索引
- 注释
- 数据库
- 数据操作语句(DML)
- 事务管理和数据库管理
- SQL-Server语法迁移
- Oracle语法迁移
- Netezza语法迁移
- DSC常见问题
- 故障处理
- 术语表
- DataCheck
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- 服务端工具
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API参考
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- API概述
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- 快速入门
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API说明
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集群管理
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数据库使用
- 如何调整GaussDB(DWS)分布列?
- 如何查看和设置GaussDB(DWS)数据库的字符集编码格式
- 如何处理GaussDB(DWS)建表时date类型字段自动转换为timestamp类型的问题?
- GaussDB(DWS)是否需要定时对常用的表做VACUUM FULL和ANALYZE操作?
- 如何导出GaussDB(DWS)某张表结构?
- GaussDB(DWS)是否有高效的删除表数据的方法?
- 如何查看GaussDB(DWS)外部表信息?
- 如果GaussDB(DWS)建表时没有指定分布列,数据会怎么存储?
- 如何将GaussDB(DWS)联结查询的null结果替换成0?
- 如何查看GaussDB(DWS)表是行存还是列存?
- GaussDB(DWS)列存表的常用信息查询
- GaussDB(DWS)查询时索引失效场景解析
- 如何使用GaussDB(DWS)自定义函数改写CRC32()函数
- GaussDB(DWS)以pg_toast_temp*或pg_temp*开头的Schema是什么?
- GaussDB(DWS)查询时结果不一致的常见场景和解决方法
- GaussDB(DWS)哪些系统表不能做VACUUM FULL
- GaussDB(DWS)语句处于idle in transaction状态常见场景
- GaussDB(DWS)如何实现行转列及列转行?
- GaussDB(DWS)唯一约束和唯一索引有什么区别?
- GaussDB(DWS)函数和存储过程有什么区别?
- 如何删除GaussDB(DWS)重复的表数据?
-
集群管理
- 如何清理与回收GaussDB(DWS)存储空间?
- 为什么GaussDB(DWS)扩容后已使用存储容量比扩容前减少了很多?
- GaussDB(DWS)的磁盘空间/容量是如何统计的?
- GaussDB(DWS)添加云监控服务的告警规则时会话数阈值如何设置?
- 如何判断GaussDB(DWS)集群是x86还是ARM架构?
- GaussDB(DWS)扩容检查不通过怎么办?
- GaussDB(DWS)增加CN和扩容集群分别在什么场景下使用?
- GaussDB(DWS)经典变更规格与弹性变更规格、扩容、缩容分别在什么场景下使用?
- GaussDB(DWS)在CPU核数、内存相同的情况下,小规格多节点与大规格三节点集群如何选择?
- GaussDB(DWS) SSD云盘和SSD本地盘的区别?
- GaussDB(DWS)热数据存储和冷数据存储的区别?
- GaussDB(DWS)缩容按钮置灰如何处理?
- 账户与权限
- 数据库性能
- 备份恢复
-
故障排除
- 数据库连接管理
- JDBC/ODBC类
-
数据导入/导出
- 使用COPY FROM导入时报错“invalid byte sequence for encoding "UTF8": 0x00”
- GDS导入/导出类问题
- 创建GDS外表失败,提示不支持ROUNDROBIN
- 通过CDM将MySQL数据导入GaussDB(DWS)时出现字段超长,数据同步失败
- 执行创建OBS外表的SQL语句时,提示Access Denied
- GDS导入失败后,磁盘占用空间增大
- GDS导入数据时,脚本执行报错:out of memory
- 使用GDS传输数据的过程中,报错:connection failure error
- 使用DataArts Studio服务创建GaussDB(DWS)外表时不支持中文,如何处理
- 数据库参数修改
- 账号/权限/密码
-
集群性能
- 锁等待检测
- 执行SQL时出现表死锁,提示LOCK_WAIT_TIMEOUT锁等待超时
- 执行SQL时报错:abort transaction due to concurrent update
- 磁盘使用率高&集群只读处理方案
- SQL执行很慢,性能低,有时长时间运行未结束
- 数据倾斜导致SQL执行慢,大表SQL执行无结果
- VACUUM FULL一张表后,表文件大小无变化
- 删除表数据后执行了VACUUM,但存储空间并没有释放
- 执行VACUUM FULL命令时报错:Lock wait timeout
- VACUUM FULL执行慢
- 表数据膨胀导致SQL查询慢,用户前台页面数据加载不出
- 集群报错内存溢出
- 带自定义函数的语句不下推
- 列存表更新失败或多次更新后出现表膨胀
- 列存表多次插入后出现表膨胀
- 往GaussDB(DWS)写数据慢,客户端数据会有积压
- 分析查询效率异常降低的问题
- 未收集统计信息导致查询性能差
- 执行计划中有NestLoop导致SQL语句执行慢
- 未分区剪枝导致SQL查询慢
- 行数估算过小,优化器选择走NestLoop导致性能下降
- 语句中存在“in 常量”导致SQL执行无结果
- 单表点查询性能差
- 动态负载管理下的CCN排队
- 数据膨胀磁盘空间不足,导致性能降低
- 列存小CU多导致的性能慢问题
- 降低I/O的处理方案
- 高CPU系统性能调优方案
- 降低内存的处理方案
- 集群异常
-
数据库使用
- 插入或更新数据时报错,提示分布键不能被更新
- 执行SQL语句时提示“Connection reset by peer”
- VARCHAR(n)存储中文字符,提示value too long for type character varying?
- SQL语句中字段名大小写敏感问题
- 删除表时报错:cannot drop table test because other objects depend on it
- 多个表同时进行MERGE INTO UPDATE时,执行失败
- session_timeout设置导致JDBC业务报错
- DROP TABLE失败
- 使用string_agg函数查询执行结果不稳定
- 查询表大小时报错“could not open relation with OID xxx”
- DROP TABLE IF EXISTS语法误区
- 不同用户查询同表显示数据不同
- 修改索引只调用索引名提示索引不存在
- 执行CREATE SCHEMA语句时,报错SCHEMA已存在
- 删除数据库失败,提示有session正在连接
- 在Java中,读取character类型的表字段时返回类型为什么是byte?
- 执行表分区操作时,报错:start value of partition "xxx" NOT EQUAL up-boundary of last partition
- 重建索引失败
- 视图查询时执行失败
- 全局SQL查询
- 如何判断表是否执行过UPDATE或DELETE
- 执行业务报错“Can't fit xid into page”
- 执行业务报错:unable to get a stable set of rows in the source table
- DWS元数据不一致-分区索引异常
- 对系统表gs_wlm_session_info执行TRUNCATE命令报错
- 分区表插入数据报错:inserted partition key does not map to any table partition
- 范围分区表添加新分区报错upper boundary of adding partition MUST overtop last existing partition
- 查询表报错:missing chunk number %d for toast value %u in pg_toast_XXXX
- 向表中插入数据报错:duplicate key value violates unique constraint "%s"
- 执行业务报错could not determine which collation to use for string hashing
- 使用GaussDB(DWS) 的ODBC驱动,SQL查询结果中字符类型的字段内容会被截断
- 执行Plan Hint的Scan方式不生效
- 数据类型转换出现报错:invalid input syntax for xxx
- 业务报错:UNION types %s and %s cannot be matched
- 更新报错ERROR:Non-deterministic UPDATE
- 插入数据报错:null value in column '%s' violates not-null constraint
- 业务报错:unable to get a stable set of rows in the source table
- Oracle/TD/MySQL兼容模式下查询结果不一致
- 性能白皮书
- 技术白皮书
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错误码参考
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8.2.0及以下版本
- 管理控制台错误码
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数据仓库错误码
- SQL标准错误码说明
- 第三方库错误码说明
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- PG_STAT_GET_MEM_MBYTES_RESERVED
- PG_STAT_USER_FUNCTIONS
- PG_STAT_USER_INDEXES
- PG_STAT_USER_TABLES
- PG_STAT_REPLICATION
- PG_STAT_SYS_INDEXES
- PG_STAT_SYS_TABLES
- PG_STAT_XACT_ALL_TABLES
- PG_STAT_XACT_SYS_TABLES
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- PG_STAT_XACT_USER_TABLES
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- PG_STATIO_ALL_TABLES
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- PG_TOTAL_MEMORY_DETAIL
- PG_TOTAL_SCHEMA_INFO
- PG_TOTAL_USER_RESOURCE_INFO
- PG_USER
- PG_USER_MAPPINGS
- PG_VIEWS
- PG_WLM_STATISTICS
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- PGXC_BULKLOAD_STATISTICS
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- PGXC_COMM_SEND_STREAM
- PGXC_COMM_STATUS
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- PGXC_REDO_STAT
- PGXC_REL_IOSTAT
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- PGXC_STAT_DATABASE
- PGXC_STAT_REPLICATION
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- PGXC_THREAD_WAIT_STATUS
- PGXC_TOTAL_MEMORY_DETAIL
- PGXC_TOTAL_SCHEMA_INFO
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- PGXC_USER_TRANSACTION
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- PV_SESSION_MEMORY_DETAIL
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- PV_SESSION_TIME
- PV_TOTAL_MEMORY_DETAIL
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- REDACTION_POLICIES
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- USER_VIEWS
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- V$SESSION_LONGOPS
- GUC参数
- 术语表
-
语法参考(阿布扎比区域)
- GaussDB(DWS) SQL
- GaussDB(DWS)与PostgreSQL的差异
- 关键字
- 数据类型
- 常量与宏
- 函数和操作符
- 表达式
- 类型转换
- 全文检索
- 系统操作
- 事务控制
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DDL语法
- DDL语法一览表
- ALTER DATABASE
- ALTER FOREIGN TABLE (For GDS)
- ALTER FOREIGN TABLE (For HDFS or OBS)
- ALTER FUNCTION
- ALTER GROUP
- ALTER INDEX
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- ALTER ROW LEVEL SECURITY POLICY
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- ALTER USER
- ALTER VIEW
- CLEAN CONNECTION
- CLOSE
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- COMMENT
- CREATE BARRIER
- CREATE DATABASE
- CREATE FOREIGN TABLE (GDS导入导出)
- CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop)
- CREATE FOREIGN TABLE (OBS导入导出)
- CREATE FUNCTION
- CREATE GROUP
- CREATE INDEX
- CREATE REDACTION POLICY
- CREATE ROW LEVEL SECURITY POLICY
- CREATE PROCEDURE
- CREATE RESOURCE POOL
- CREATE ROLE
- CREATE SCHEMA
- CREATE SEQUENCE
- CREATE SERVER
- CREATE SYNONYM
- CREATE TABLE
- CREATE TABLE AS
- CREATE TABLE PARTITION
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- CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY
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- CREATE USER
- CREATE VIEW
- CURSOR
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- DROP FOREIGN TABLE
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- DROP PROCEDURE
- DROP RESOURCE POOL
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- FETCH
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工具指南(阿布扎比区域)
- 工具简介
- 客户端工具下载
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- Data Studio数据库集成开发工具
- GDS并行数据加载工具
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- 服务端工具
- 错误码参考(阿布扎比区域)
-
用户指南(巴黎区域)
- 产品介绍
- 入门
- GaussDB(DWS) 使用简介
- 准备工作
- 创建与删除集群
- 连接集群
- 监控与告警
- 变配与扩容
- 备份与容灾
- 智能运维
- 集群管理
- 集群日志管理
- 数据库用户管理
- 审计日志
- 集群安全管理
- 资源管理
- 管理数据源
- 逻辑集群管理
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常见问题
- 通用问题
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数据库使用
- 如何调整分布列?
- 如何查看和设置数据库的字符集编码格式
- 如何处理建表时date类型字段自动转换为timestamp类型的问题?
- 是否需要定时对常用的表做VACUUM FULL和ANALYZE操作?
- GaussDB(DWS)数据库设置主键后还需要设置分布键吗?
- GaussDB(DWS)是否兼容PostgreSQL的存储过程?
- 如何理解分区表、数据分区和分区键?
- 如何导出某张表结构?
- 是否有高效的删除表数据的方法?
- 如何查看外部表信息?
- 如果建表时没有指定分布列,数据会怎么存储?
- 如何将联结查询的null结果替换成0?
- 如何查看表是行存还是列存?
- GaussDB(DWS)列存表的常用信息查询
- GaussDB(DWS)查询时索引失效场景解析
- 如何使用自定义函数改写CRC32()函数
- 以pg_toast_temp*或pg_temp*开头的Schema是什么?
- GaussDB(DWS)查询时结果不一致的常见场景和解决方法
- 哪些系统表不能做VACUUM FULL
- 语句处于idle in transaction状态常见场景
- GaussDB(DWS)如何实现行转列及列转行?
- 唯一约束和唯一索引有什么区别?
- 函数和存储过程有什么区别?
- 如何删除重复的表数据?
- 集群管理
- 数据库连接
- 数据导入导出
- 账户、密码、权限
- 数据库性能
- 快照备份恢复
- API参考 (巴黎区域)
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开发指南(巴黎区域)
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- 数据迁移
- Oracle、Teradata和MySQL语法兼容性差异
- 管理数据库安全
- 开发设计建议
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教程:使用JDBC或ODBC开发
- 开发规范
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基于JDBC开发
- JDBC包与驱动类
- 开发流程
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- 连接数据库
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- 关闭连接
- 示例:常用操作
- 示例:重新执行应用SQL
- 示例:通过本地文件导入导出数据
- 示例:从MySQL向GaussDB(DWS)进行数据迁移
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JDBC接口参考
- java.sql.Connection
- java.sql.CallableStatement
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- java.sql.Driver
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- java.sql.ResultSetMetaData
- java.sql.Statement
- javax.sql.ConnectionPoolDataSource
- javax.sql.DataSource
- javax.sql.PooledConnection
- javax.naming.Context
- javax.naming.spi.InitialContextFactory
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- 基于ODBC开发
- PostGIS Extension
- 资源负载管理
- 资源监控
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系统表和系统视图
- 系统表和系统视图概述
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系统表
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- GS_WLM_SESSION_INFO
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- PG_COLLATION
- PG_CONSTRAINT
- PG_CONVERSION
- PG_DATABASE
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- PG_OBJECT
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- PG_PARTITION
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- PG_TS_CONFIG_MAP
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- PG_TS_TEMPLATE
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系统视图
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- PG_SETTINGS
- PG_SHADOW
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- PG_STAT_ALL_INDEXES
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- CREATE RESOURCE POOL
- CREATE ROLE
- CREATE SCHEMA
- CREATE SEQUENCE
- CREATE SERVER
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- CREATE TYPE
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- CREATE VIEW
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- DROP TABLESPACE
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数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么?
如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来,数据管理工具也得到了飞速的发展,大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生,如数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么,又有着怎样的联系,同时,对应的产品与方案又是什么呢?本文将一一进行对比介绍。
什么是数据库?
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
广义上的数据库,在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的,且数据和程序之间具备非常强的依赖性,应用较为有限。
现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,具有结构化程度高、独立性强、冗余度低等优点。1970年关系型数据库的诞生,真正彻底把软件中的数据和程序分开来,成为主流计算机系统不可或缺的组成部分。关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。
关系型数据库的主要用于联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)主要进行基本的、日常的事务处理,例如银行交易等场景。
什么是数据仓库?
随着数据库的大规模应用,以及信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系,挖掘数据隐藏的价值,人们越来越多需要使用联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)进行数据分析,探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库之间很难做到数据共享,数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。
为解决企业的数据集成与分析问题,数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据,通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP,最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中,分析出有价值的信息,提供决策支持。自从数据仓库出现之后,信息产业就开始从以关系型数据库为基础的运营式系统慢慢向决策支持系统发展。
数据仓库相比数据库,主要有以下两个特点:
- 数据仓库是面向主题集成的。数据仓库是为了支撑各种业务而建立的,数据来自于分散的操作型数据。因此需要将所需数据从多个异构的数据源中抽取出来,进行加工与集成,按照主题进行重组,最终进入数据仓库。
- 数据仓库主要用于支撑企业决策分析,所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。
维度 |
数据仓库 |
数据库 |
---|---|---|
应用场景 |
OLAP |
OLTP |
数据来源 |
多数据源 |
单数据源 |
数据标准化 |
非标准化Schema |
高度标准化的静态Schema |
数据读取优势 |
针对读操作进行优化 |
针对写操作进行优化 |
什么是数据湖?
在企业内部,数据是一类重要资产已经成为了共识。随着企业的持续发展,数据不断堆积,企业希望把生产经营中的所有相关数据都完整保存下来,进行有效管理与集中治理,挖掘和探索数据价值。
数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库,它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据,数据无需经过结构化处理,就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。
- 数据存储架构:要有足够的扩展性和可靠性,可以存储海量的任意类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 数据处理工具,则分为两大类:
- 第一类工具,聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。
- 第二类工具,关注如何对湖中的数据进行分析、挖掘、利用。数据湖需要具备完善的数据管理能力、多样化的数据分析能力、全面的数据生命周期管理能力、安全的数据获取和数据发布能力。如果没有这些数据治理工具,元数据缺失,湖里的数据质量就没法保障,最终会由数据湖变质为数据沼泽。
随着大数据和AI的发展,数据湖中数据的价值逐渐水涨船高,价值被重新定义。数据湖能给企业带来多种能力,例如实现数据的集中式管理,帮助企业构建更多优化后的运营模型,也能为企业提供其他能力,如预测分析、推荐模型等,这些模型能刺激企业能力的后续增长。
对于数据仓库与数据湖的不同之处,可以类比为仓库和湖泊的区别:仓库存储着来自特定来源的货物;而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源,并且是原始数据。
维度 |
数据湖 |
数据仓库 |
---|---|---|
应用场景 |
可以探索性分析所有类型的数据,包括机器学习、数据发现、特征分析、预测等。 |
通过历史的结构化数据进行数据分析。 |
使用成本 |
起步成本低,后期成本较高。 |
起步成本高,后期成本较低。 |
数据质量 |
包含大量原始数据,使用前需要清洗和标准化处理。 |
质量高,可作为事实依据。 |
适用对象 |
数据科学家、数据开发人员为主。 |
业务分析师为主。 |
什么是湖仓一体?
虽然数据仓库和数据湖的应用场景和架构不同,但它们并不是对立关系。数据仓库存储结构化的数据,适用于快速的BI和决策支撑,而数据湖可以存储任何格式的数据,往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为,因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。
湖仓一体,又被称为Lake House,其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合,让数据流动起来,减少重复建设。Lake House架构最重要的一点,是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。湖里的“显性价值”数据可以流到仓里,甚至可以直接被数仓使用;而仓里的“隐性价值”数据,也可以流到湖里,低成本长久保存,供未来的数据挖掘使用。
数据智能方案
数据治理中心DataArts Studio为大型政企客户量身定制跨越孤立系统、感知业务的数据资源智能管理解决方案,实现全域数据入湖,帮助政企客户从多角度、多层次、多粒度挖掘数据价值,实现数据驱动的数字化转型。
数据治理中心DataArts Studio的核心主要是智能数据湖FusionInsight,包含数据库、数据仓库、数据湖等各计算引擎平台,提供了数据使能的全套能力,支持数据的采集、汇聚、计算、资产管理、数据开放服务的全生命周期管理。
拥有强大的湖、仓、库引擎技术,比如数据湖敏捷构建、GaussDB数据库快速迁移,数仓的实时分析等,对应服务如下:
- 数据库:
- 关系型数据库包括:云数据库RDS、云数据库 TaurusDB、云数据库GaussDB、云数据库PostgreSQL等。
- 非关系型数据库包括:文档数据库服务DDS、云数据库GeminiDB等。
- 数据仓库:云数据仓库GaussDB(DWS)。
- 数据湖\湖仓一体:MapReduce服务MRS,数据湖探索DLI等。
- 数据治理中心:数据治理中心DataArts Studio。