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- DELAY_KEY_WRITE
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- STATS_SAMPLE_PAGES
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- GAUSS-00001 -- GAUSS-00100
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- GaussDB(DWS)查询时索引失效场景解析
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- 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?
- GaussDB(DWS)字符截取函数substrb()、substr()及substring()的用法及差异
- 如何删除GaussDB(DWS)重复的表数据?
-
集群管理
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- 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?
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- 备份恢复
-
故障排除
- 数据库连接管理
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-
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
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-
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
- 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
- 使用substring截取带中文的数据时出现乱码
- 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
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窗口函数
普通的聚集函数只能用来计算一行内的结果,或者把所有行聚集成一行结果。而窗口函数可以跨行计算,并且把结果填到每一行中。
通过查询筛选出的行的某些部分,窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能,所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行,并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。
注意事项
- 列存表目前只支持窗口函数rank(expression)和row_number(expression),以及聚集函数的sum,count,avg,min和max,而行存表没有限制。
- 单个查询中可以包含一个或多个窗口函数表达式。
- 窗口函数仅能出现在输出列中。如果需要使用窗口函数的值进行条件过滤,需要将窗口函数嵌套在子查询中,在外层使用窗口函数表达式的别名进行条件过滤。例如:
SELECT classid, id, score FROM(SELECT *, avg(score) OVER(PARTITION BY classid) as avg_score FROM score) WHERE score >= avg_score;
- 窗口函数所在查询块中支持使用GROUP BY表达式进行分组去重,但要求窗口函数中的PARTITION BY子句中必须是GROUP BY表达式的子集,以保证窗口函数在GROUP BY列去重后的结果上进行窗口运算,同时ORDER BY子句的表达式也需要是GROUP BY表达式的子集,或聚集运算的聚集函数。例如:
SELECT classid,rank() OVER(PARTITION BY classid ORDER BY sum(score)) as avg_score FROM score GROUP BY classid, id;
语法格式
窗口函数需要特殊的关键字OVER语句来指定窗口触发窗口函数。OVER语句用于对数据进行分组,并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号:
1 2 3 4 |
function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER ( window_definition ) function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER window_name function_name ( * ) OVER ( window_definition ) function_name ( * ) OVER window_name |
其中window_definition子句option为:
1 2 3 4 |
[ existing_window_name ] [ PARTITION BY expression [, ...] ] [ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ] [ frame_clause ] |
PARTITION BY选项指定了将具有相同PARTITION BY表达式值的行分为一组。
ORDER BY选项用于控制窗口函数处理行的顺序。ORDER BY后面必须跟字段名,若ORDER BY后面跟数字,该数字会被按照常量处理,对目标列没有起到排序的作用。
frame_clause子句option为:
1 2 |
[ RANGE | ROWS ] frame_start [ RANGE | ROWS ] BETWEEN frame_start AND frame_end |
当需要指定一个窗口对分组内所有行结果进行计算时,我们需要指定窗口区间开始的行和结束的行。窗口区间支持RANGE、ROWS两种模式,ROWS以物理单位(行)指定窗口,RANGE将窗口指定为逻辑偏移量。
RANGE、ROWS中可以使用BETWEEN frame_start AND frame_end指定边界可取值。如果仅指定frame_start,则frame_end默认为CURRENT ROW。
frame_start和frame_end取值为:
- CURRENT ROW,当前行。
- N PRECEDING,当前行向前第n行。
- UNBOUNDED PRECEDING,当前PARTITION的第1行。
- N FOLLOWING,当前行向后第n行。
- UNBOUNDED FOLLOWING,当前PARTITION的最后1行。
需要注意,frame_start不能为UNBOUNDED FOLLOWING,frame_end不能为UNBOUNDED PRECEDING,并且frame_end选项不能比上面取值中出现的frame_start选项早。例如RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND N PRECEDING是不被允许的。
RANK()
描述:RANK函数为各组内值生成跳跃排序序号,其中相同的值具有相同序号,但相同值占用多个编号。
返回值类型:BIGINT
示例:
给定表score(id, classid, score),每行表示学生id,所在班级id以及考试成绩。
使用RANK函数对学生成绩进行排序:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
CREATE TABLE score(id int,classid int,score int); INSERT INTO score VALUES(1,1,95),(2,2,95),(3,2,85),(4,1,70),(5,2,88),(6,1,70); SELECT id, classid, score,RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | rank ----+---------+-------+------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 5 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 (6 rows) |
ROW_NUMBER()
描述:ROW_NUMBER函数为各组内值生成连续排序序号,其中相同的值其序号也不相同。
返回值类型:BIGINT
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id, classid, score,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score ORDER BY score DESC; id | classid | score | row_number ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 2 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 6 (6 rows) |
DENSE_RANK()
描述:DENSE_RANK函数为各组内值生成连续排序序号,其中相同的值具有相同序号,相同值只占用一个编号。
返回值类型:BIGINT
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id, classid, score,DENSE_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | dense_rank ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 3 6 | 1 | 70 | 4 4 | 1 | 70 | 4 (6 rows) |
PERCENT_RANK()
描述:PERCENT_RANK函数为各组内对应值生成相对序号,即根据公式 (rank - 1) / (total rows - 1)计算所得的值。其中rank为该值依据RANK函数所生成的对应序号,totalrows为该分组内的总元素个数。
返回值类型:DOUBLE PRECISION
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id, classid, score,PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | percent_rank ----+---------+-------+-------------- 1 | 1 | 95 | 0 2 | 2 | 95 | 0 3 | 2 | 85 | .6 4 | 1 | 70 | .8 5 | 2 | 88 | .4 6 | 1 | 70 | .8 (6 rows) |
CUME_DIST()
描述:CUME_DIST函数为各组内对应值生成累积分布序号。即根据公式(小于等于当前值的数据行数)/(该分组总行数totalrows)计算所得的相对序号。
返回值类型:DOUBLE PRECISION
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id,classid,score,CUME_DIST() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | cume_dist ----+---------+-------+------------------ 1 | 1 | 95 | .333333333333333 2 | 2 | 95 | .333333333333333 5 | 2 | 88 | .5 3 | 2 | 85 | .666666666666667 4 | 1 | 70 | 1 6 | 1 | 70 | 1 (6 rows) |
NTILE(num_buckets integer)
描述:NTILE函数根据num_buckets integer将有序的数据集合平均分配到num_buckets所指定数量的桶中,并将桶号分配给每一行。分配时应尽量做到平均分配。
返回值类型:INTEGER
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id,classid,score,NTILE(3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | ntile ----+---------+-------+------- 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 2 4 | 1 | 70 | 3 6 | 1 | 70 | 3 (6 rows) |
LAG(value any [, offset integer [, default any ]])
描述:LAG函数为各组内对应值生成滞后值。即当前值对应的行数往前偏移offset位后所得行的value值作为序号。若经过偏移后行数不存在,则对应结果取为default值。若无指定,在默认情况下,offset取为1,default值取为NULL。
返回值类型:与参数数据类型相同。
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id,classid,score,LAG(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | lag ----+---------+-------+----- 1 | 1 | 95 | 2 | 2 | 95 | 5 | 2 | 88 | 3 | 2 | 85 | 1 4 | 1 | 70 | 2 6 | 1 | 70 | 5 (6 rows) |
LEAD(value any [, offset integer [, default any ]])
描述:LEAD函数为各组内对应值生成提前值。即当前值对应的行数向后偏移offset位后所得行的value值作为序号。若经过向后偏移后行数超过当前组内的总行数,则对应结果取为default值。若无指定,在默认情况下,offset取为1,default值取为NULL。
返回值类型:与参数数据类型相同。
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id,classid,score,LEAD(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | lead ----+---------+-------+------ 1 | 1 | 95 | 3 2 | 2 | 95 | 4 5 | 2 | 88 | 6 3 | 2 | 85 | 4 | 1 | 70 | 6 | 1 | 70 | (6 rows) |
FIRST_VALUE(value any)
描述:FIRST_VALUE函数取各组内的第一个值作为返回结果。
返回值类型:与参数数据类型相同。
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id,classid,score,FIRST_VALUE(id) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | first_value ----+---------+-------+------------- 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 1 3 | 2 | 85 | 1 4 | 1 | 70 | 1 6 | 1 | 70 | 1 (6 rows) |
LAST_VALUE(value any)
描述:LAST_VALUE函数取各组内的最后一个值作为返回结果。
返回值类型:与参数数据类型相同。
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id,classid,score,LAST_VALUE(id) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | last_value ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 2 2 | 2 | 95 | 2 5 | 2 | 88 | 5 3 | 2 | 85 | 3 4 | 1 | 70 | 6 6 | 1 | 70 | 6 (6 rows) |
NTH_VALUE(value any, nth integer)
描述:NTH_VALUE函数返回该组内的第nth行作为结果。若该行不存在,则默认返回NULL。
返回值类型:与参数数据类型相同。
示例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
SELECT id,classid,score,NTH_VALUE(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | nth_value ----+---------+-------+----------- 1 | 1 | 95 | 2 | 2 | 95 | 5 | 2 | 88 | 5 3 | 2 | 85 | 5 4 | 1 | 70 | 5 6 | 1 | 70 | 5 (6 rows) |