(DWS)，可参见开发指南的教程：使用JDBC或ODBC开发。 建议使用官方推荐的方式连接数据库。参见连接集群方式。 其它客户端不能保证100%兼容性，需要客户自行验证。 使用其它客户端如果出现不兼容而报错，且不能替换客户端的情况，可尝试替换客户端中的libpq驱动。替换方法：参

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所有的事实都必须保持同一个粒度。 不同的维度之间没有任何关联。 图1 星型模型 雪花模型是在基于星型模型之上拓展来的，每一个维度可以再扩散出更多的维度，根据维度的层级拆分成颗粒度不同的多张表。如图2。 优点是减少维度表的数据量，各个维度表之间按需关联。 缺点是需要额外维护维度表的数量。 图2 雪花模型

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IKEv1协议是一个混合型协议，其自身的复杂性不可避免地带来一些安全及性能上的缺陷，已经成为目前实现的IPsec系统的瓶颈。 IKEv2协议保留了IKEv1的基本功能，并针对IKEv1研究过程中发现的问题进行修正，同时兼顾简洁性、高效性、安全性和健壮性的需要，整合了IKEv1的相关文档，由RFC4

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以图片的中心为圆心，根据指定的半径进行图片剪切，剪切后的图片为圆形。具体说明如表2所示。 操作名称：circle 表2 内切圆说明 参数 取值说明 代码样例 r 图片剪切的圆形半径，取值范围为[0，图片最短边的一半]。 image/circle,r_100 如果图片的输出格式是

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使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。 增

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存量数据同步。使用Logstash等工具将源端ES集群中的数据迁移到 CSS 集群中。如果使用Logstash进行数据迁移，可以参考使用Logstash迁移集群数据。 增量数据同步。待存量数据同步完成之后开启增量消费组，利用ES对数据操作的幂等性，等新的消费组追上之前的消费组时，两边的数据就会追平。 关于日志场景

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后的语句比原语句更简单，且可以简化某些执行步骤达到提升性能的目的。查询重写方法在各个数据库中基本是通用的。经验总结：SQL语句改写规则介绍了几种常用的通过改写SQL进行调优的方法。 父主题： SQL调优指南

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低光照增强 功能介绍 夜晚或光线暗区域拍摄的图像存在人眼或机器“看不清”暗光区域的情况。针对此类场景，低光照增强可以将图像的暗光区域增强，使得原来人眼不可见区域变得可见，突显图像中的有效视觉信息。使用时用户发送待处理图片，返回低光照增强后的结果图片。 前提条件 在使用低光照增强服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。 增

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使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点： 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。 增

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后的语句比原语句更简单，且可以简化某些执行步骤达到提升性能的目的。查询重写方法在各个数据库中基本是通用的。经验总结：SQL语句改写规则介绍了几种常用的通过改写SQL进行调优的方法。 父主题： SQL调优指南

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后的语句比原语句更简单，且可以简化某些执行步骤达到提升性能的目的。查询重写方法在各个数据库中基本是通用的。经验总结：SQL语句改写规则介绍了几种常用的通过改写SQL进行调优的方法。 父主题： SQL调优指南

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Hoc查询，所以经常作为关系型数据库（例如 GaussDB for MySQL等）的补充，以此提升数据库的全文检索能力和高并发的Ad Hoc查询能力。 对于这种源端是数据库的集群，集群迁移流程如图1所示。 图1 源端为数据库的集群迁移流程 该迁移方案具有割接方便和通用性好的优点。 割接方便：当 CS S进入增量同步状态，即可启动业务割接操作。

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应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。 弱网环境 是指网络的服务质量相对来说不是非常稳定，导致用户经常会在弱信号的网络环境下通信。 月结95带宽峰值计费 一种按带宽的计费方式，指在一个自然月内，将每个有效日的所有峰值带宽的统计点进行排序，去掉数值最高的5%的统计点

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对复杂SQL语句进行拆分。 对于过于复杂并且不易通过以上方法调整性能的SQL可以考虑拆分的方法，把SQL中某一部分拆分成独立的SQL并把执行结果存入临时表，拆分常见的场景包括但不限于： 作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash

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BY语句如果生成了groupagg+sort的plan性能会比较差，可以通过加大work_mem的方法生成hashagg的plan，因为不用排序而提高性能。 尝试将函数替换为case语句。 数据库函数调用性能较低，如果出现过多的函数调用导致性能下降很多，可以根据情况把可下推函数的函数改成CASE表达式。

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为了对于GaussDB(DWS)集群的提供容灾能力，采用双集群周期同步数据的方式，将主集群数据同步到跨AZ/Region的集群。当前的双集群方式是对比了业界几种典型的方式：应用侧双写，异地多副本之后，结合GaussDB(DWS)自身的架构特点以及容灾方案的可复制性而确定的。 技术原理 双集群容灾架构说明：

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后的语句比原语句更简单，且可以简化某些执行步骤达到提升性能的目的。查询重写方法在各个数据库中基本是通用的。经验总结：SQL语句改写规则介绍了几种常用的通过改写SQL进行调优的方法。 如果使用上述常规手段无法分析慢SQL根因的场景，还可以通过使用plan trace特性来分析慢SQL根因，具体请参见PLAN

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通过对生产数据的采集分析，帮助管理者掌握车间生产状况，从而提高生产效率，实现降本增效。 精细化生产车间的过程管控，掌握一手信息，打造智能化的生产车间。 管理者可以不离开办公室就能够掌握实时车间生产信息, 通过可视化生产管理看板，随时查询生产车间的生产数据。 传递现场的生产信息，统一思想。杜绝现场管理中的漏洞。

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