上表现为一个表，但是在物理层面上将数据存储在多个文件。 表中的列不要太多，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，以便在一页内存中容纳更多的行，进而减少磁盘IO，更有效的利用缓存。 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致

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关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 如果需要关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据，可以使用异步模式创建表。 以下是一个示例的建表语句，展示了如何使用 JSON 格式选项来指定 OBS 中的路径： create table tb1 using json options(path

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应用示例 本节通过cURL调用 CDM API，迁移本地MySQL数据库中的数据到云上服务DWS为例，介绍使用CDM API的基本流程。 获取token 获取用户的token，因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 创建CDM集群 如果您已经创建过CDM集群，

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106 // DBtest.c (compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。

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106 // DBtest.c (compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。

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作业。 本教程中，源端MySQL数据库中存在三张分表，分别是mail01、mail02和mail03，且表结构一致，数据内容不同。目的端为 MRS Hive服务。 操作前提 已创建CDM集群。 已经开通了MRS Hive服务。 已经在MRS Hive服务中创建了数据库和表。 创建连接

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106 // DBtest.c (compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。

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使用包围符 在目的端作业参数中开启“使用包围符”，这样数据库中如果字段包含了字段分隔符，在导出到 CS V文件的时候，CDM会使用包围符将该字段括起来，使之作为一个字段的值写入CSV文件。 数据库的数据包含换行符 场景：使用CDM先将MySQL中的某张表（表的某个字段值中包含了换行符\n）导

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使用包围符 在目的端作业参数中开启“使用包围符”，这样数据库中如果字段包含了字段分隔符，在导出到CSV文件的时候，CDM会使用包围符将该字段括起来，使之作为一个字段的值写入CSV文件。 数据库的数据包含换行符 场景：使用CDM先将MySQL中的某张表（表的某个字段值中包含了换行符\n）导

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使用包围符 在目的端作业参数中开启“使用包围符”，这样数据库中如果字段包含了字段分隔符，在导出到CSV文件的时候，CDM会使用包围符将该字段括起来，使之作为一个字段的值写入CSV文件。 数据库的数据包含换行符 场景：使用CDM先将MySQL中的某张表（表的某个字段值中包含了换行符\n）导

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Spark如何将数据写入到 DLI 表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator

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String 当 'json.map-null-key.mode' 是LITERAL的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 示例 该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic中。 根据kafka

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使用@>查询JSON中是否包含子json对象 1 SELECT * FROM test WHERE data @> '{"age":10, "nick_name":["Jacky"]}'; 包含存在 查询一个JSON之中是否包含某些元素，或者某些元素是否存在于某个JSON中是jsonb的一个重要能力。

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支持 - JSON_SET() 支持 - JSON_TYPE() 支持 - JSON_UNQUOTE() 支持，存在差异 在转义字符中\0和\uxxxx的场景与MySQL有差异： SELECT json_unquote('"\0"'); mysql> SELECT json_unquote('"\0"');

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的warning告警，在转义字符中\t、\u与转义数字与MySQL有差异。JSON_UNQUOTE()函数该场景下已做兼容，不设置GUC参数时，仍与MySQL兼容，且不会报警。 在处理超长数字（数字的字符长度超过64）时， GaussDB 的JSON函数会将数字解析为一个double

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使用@>查询JSON中是否包含子json对象。 1 SELECT * FROM test WHERE data @> '{"age":10, "nick_name":["Jacky"]}'; 包含存在 查询一个JSON之中是否包含某些元素，或者某些元素是否存在于某个JSON中是jsonb的一个重要能力。

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下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink SQL类型 JSON类型 CHAR / VARCHAR / STRING string BOOLEAN boolean BINARY / VARBINARY string with

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JSON函数 JSON函数差异说明： 对于JSON函数和其他字符入参函数，如果输入中包含转义字符，默认情况下会与MySQL有一定差异。要实现与MySQL的兼容，需要设置GUC参数standard_conforming_strings取值为off，在这种情况下，转义字符的处理将与M

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JSON类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB支持JSON数据类型与MySQL相比，规格存在如下差异： 取值范围： 在MySQL中，JSON数据类型的最大长度为4GB，但在GaussDB中，JSON数据

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有小于8个连接在批量写数据，类似如下语句： insert into *** (id,name,msg) values (***); 有小于8个连接在批量创建索引，类似如下语句： alter table *** add index ***; 增量阶段，DRS会把源数据库日志中的增量数据解析成SQ

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增量同步过程中，分库分表场景下，在多个分表执行的DDL，会同步多条数据到Kafka的Topic中。 常见故障排查： 在任务创建、启动、全量同步、增量同步、结束等过程中，如有遇到问题，可先参考常见问题章节进行排查。 其他限制 重命名表仅支持rename后库表在同步范围中的DDL操作（例如：RENAME

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