耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 GaussDB (for MySQL)支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DDL执行，避免阻塞后续相关的DML操作，缩短执行DDL操作的窗口期。

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DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DDL执行，避免阻塞后续相关的DML操作，缩短执行DDL操作的窗口期。

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分区（‘p’） lastchktime timestamp with time zone 最近一次ADO Task时间。 lastexetime timestamp with time zone 最近一次ADO Job时间。 roundcnt smallint 成功回合的次数。 failcnt

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PyMongo包 Python语言通过PyMongo来为GeminiDB Mongo数据库提供统一访问接口，应用程序可基于PyMongo进行数据操作，PyMongo支持SSL连接，PyMongo内部通过连接池的方式支持多线程应用。 PyMongo的安装方式官方指南。 父主题： 基于Python连接实例

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二级分区（‘s’） lastchktime timestamp with time zone 最近一次ADO Task时间。 lastexetime timestamp with time zone 最近一次ADO Job时间。 roundcnt smallint 成功回合的次数。 failcnt

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以采用GDS多线程来支持并发导入。 GDS是根据导入事务并发数来决定服务运行线程数的，也就是说即使启动GDS时设置了多线程，也并不会加速单个导入事务。未做过人为事务处理时，一条INSERT语句就是一个导入事务。 综上，多线程的使用场景如下： 多表并发导入时，采用多线程充分利用资源及提升并发导入效率。

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PyMongo包 Python语言通过PyMongo来为DDS数据库提供统一访问接口，应用程序可基于PyMongo进行数据操作，PyMongo支持SSL连接，PyMongo内部通过连接池的方式支持多线程应用。 PyMongo的安装方式官方指南。 父主题： 基于Python开发

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ecpg当前不支持CONTEXT申请、使用、释放操作，ecpg有独立的内存管理机制。多线程模式下，ecpg在每个线程中独立地建立连接、执行SQL语句以及相关资源的释放。这一使用方式与Pro*C多线程程模式下每个线程各自进行CONTEXT相关申请与释放的处理逻辑一致。 目前ecpg不支持EXEC

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ecpg当前不支持CONTEXT申请、使用、释放操作，ecpg有独立的内存管理机制。多线程模式下，ecpg在每个线程中独立地建立连接、执行SQL语句以及相关资源的释放。这一使用方式与Pro*C多线程程模式下每个线程各自进行CONTEXT相关申请与释放的处理逻辑一致。 目前ecpg不支持EXEC

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CUSTOMIZE_ILM(11， 1); 控制一次ADO Task最多生成多少个ADO Job。取值范围大于等于0小于等于2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整： gaussdb=# CALL DBE_ILM_ADMIN.CUSTOMIZE_ILM(12, 10); ADO Task的执行频率，

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CUSTOMIZE_ILM(11, 1); 控制一次ADO Task最多生成多少个ADO Job。取值范围大于等于0小于等于2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整： gaussdb=# CALL DBE_ILM_ADMIN.CUSTOMIZE_ILM(12, 10); ADO Task的执行频率，

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ecpg当前不支持CONTEXT申请、使用、释放操作，ecpg有独立的内存管理机制。多线程模式下，ecpg在每个线程中独立地建立连接、执行SQL语句以及相关资源的释放。这一使用方式与Pro*C多线程程模式下每个线程各自进行CONTEXT相关申请与释放的处理逻辑一致。 目前ecpg不支持EXEC

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统视图。 表1 GS_ADM_ILMPA RAM ETERS字段 名称 类型 描述 name character varying(128) ADO相关的环境参数，通过DBE_ILM_ADMIN.CUSTOMIZE_ILM接口进行修改。 value numeric 参数取值。 父主题：

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统等应用场景，详见业务场景推荐。 相比用户自建开源KV数据库方案（例如自建Redis/自建Pika等），GeminiDB提供以下优势价值： 表1 GeminiDB与自建开源KV数据库方案对比项 分类 对比项 自建开源KV数据库方案 GeminiDB 稳定性 fork痛点问题引起的性能抖动

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表1 GS_MY_ILMPOLICIES字段 名称 类型 描述 policy_name character varying(128) ADO策略名称，系统自动生成，规则为：p+策略ID。 policy_type character varying(13) 策略类型。 tablespace

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应用程序开发驱动兼容性说明如表1所示： 表1 兼容性说明 驱动 兼容性说明 JDBC、ODBC、libpq、Psycopg 驱动前向兼容数据库，若需使用驱动与数据库同步增加的新特性，须升级数据库。 在多线程环境下使用驱动： JDBC驱动程序不是线程安全的，不保证连接上的方法是同步的。由调用者来同步对驱动程序的调用。

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jdbc.HiveDriver").newInstance(); 获取数据库连接 使用JDK的驱动管理类java.sql.DriverManager来获取一个Impalad的数据库连接。 Impalad的数据库URL为url="jdbc:hive2://xxx.xxx.xxx.x

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高效写入和查询 最高每天处理万亿级时间点写入能力，多节点多线程并行高性能查询。 实时分析 数据同步上云，支持云上时序数据分析。 都市环保数据采集 GeminiDB Influx接口支持海量时间线的写入，为环保采集点提供稳定可靠的数据库支撑。 优势： 高效写入和查询 向量化查询接口，高效

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Kafka样例程序开发思路 使用Producer API向安全Topic生产消息 使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 父主题： Kafka开发指南（普通模式）

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Kafka样例程序开发思路 使用Producer API向安全Topic生产消息 使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 父主题： Kafka开发指南（安全模式）

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表1 GS_ADM_ILMPOLICIES字段 名称 类型 描述 policy_name character varying(128) ADO策略名称，系统自动生成，规则为：p+策略ID。 policy_type character varying(13) 策略类型。 tablespace

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