要使用UUID。 GaussDB (DWS)支持的UUID函数及UUID应用示例，可参考UUID函数。 UUID格式 UUID由开放软件基金会标准化，作为分布式计算环境的一部分，在互联网工程任务组（IETF）公布的RFC 4122标准中对UUID进行了标准化。标准的UUID由36个

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UUID类型 UUID数据类型用来存储RFC 4122，ISO/IEF 9834-8:2005以及相关标准定义的通用唯一标识符（UUID）。这个标识符是一个由算法产生的128位标识符，确保它不可能使用相同算法在已知的模块中产生相同的标识符。 UUID是一个小写十六进制数字的序列，

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TABLE uuid_test(id int, test uuid) DISTRIBUTE BY HASH(test); -- 插入数据，使用系统生成的uuid插入数据 gaussdb=# INSERT INTO uuid_test VALUES(1, uuid()::uuid);

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要使用UUID。 GaussDB(DWS)支持的UUID函数及UUID应用示例，可参考UUID函数。 UUID格式 UUID由开放软件基金会标准化，作为分布式计算环境的一部分，在互联网工程任务组（IETF）公布的RFC 4122标准中对UUID进行了标准化。标准的UUID由36个

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UUID函数 UUID函数表示可以用于生成UUID类型（请参考UUID类型）数据的函数。 uuid_generate_v1() 描述：生成一个UUID类型的序列号。 返回类型：UUID 示例： 1 2 3 4 5 SELECT uuid_generate_v1();

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要使用UUID。 GaussDB(DWS)支持的UUID函数及UUID应用示例，可参考UUID函数。 UUID格式 UUID由开放软件基金会标准化，作为分布式计算环境的一部分，在互联网工程任务组（IETF）公布的RFC 4122标准中对UUID进行了标准化。标准的UUID由36个

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UUID类型 UUID数据类型用来存储RFC 4122，ISO/IEF 9834-8:2005以及相关标准定义的通用唯一标识符（UUID）。这个标识符是一个由算法产生的128位标识符，确保它不可能使用相同算法在已知的模块中产生相同的标识符。 因此，对分布式系统而言，这种标识符比序

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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UUID函数 UUID函数表示可以用于生成UUID类型（请参考UUID类型）数据的函数。 uuid_generate_v1() 描述：生成一个UUID类型的序列号。 返回类型：UUID 示例： 1 2 3 4 5 SELECT uuid_generate_v1();

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UUID函数 语法 uuid() 描述 使用该函数产生一个伪随机的唯一通用标识符。 示例 select uuid(); 父主题： HetuEngine SQL函数和操作符说明

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UUID函数 UUID函数表示可以用于生成UUID类型（请参考UUID类型）数据的函数。 uuid_generate_v1() 描述：生成一个UUID类型的序列号。 返回类型：UUID 示例： 1 2 3 4 5 SELECT uuid_generate_v1();

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UUID类型 UUID数据类型用来存储RFC 4122，ISO/IEF 9834-8:2005以及相关标准定义的通用唯一标识符（UUID）。这个标识符是一个由算法产生的128位标识符，确保它不可能使用相同算法在已知的模块中产生相同的标识符。 UUID是一个小写十六进制数字的序列，

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UUID函数 使用该函数产生一个伪随机的唯一通用标识符。 select uuid(); 父主题： SQL函数和操作符

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UUID类型 UUID数据类型用来存储RFC 4122，ISO/IEF 9834-8:2005以及相关标准定义的通用唯一标识符（UUID）。这个标识符是一个由算法产生的128位标识符，确保它不可能使用相同算法在已知的模块中产生相同的标识符。 因此，对分布式系统而言，这种标识符比序

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gaussdb=# CREATE TABLE uuid_test(id int, test uuid); -- 插入数据，使用系统生成的uuid插入数据 gaussdb=# INSERT INTO uuid_test VALUES(1, uuid()::uuid); -- 插入数据，使用示例格式插入数据

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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差异较大。执行以下命令查看建表语句： show create table dbName.tableName; 重新估算写入表中的数据量，根据数据量的大小，适当调大BUCKETS的大小重新创建表tableNameBak，执行6。 表分区字段设置不合理导致不同分区下的Tablet大小差异较大。执行以下命令查看建表语句：

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写入数据 写入数据接口和HBase原生API一致。 可以参考以下样例代码。 样例代码 public void testPut() { LOG .info("Entering testPut."); try(Table table = conn.getTable(tableName))

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数据写入 写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 写入更新数据时报错UnsupportedOperationException 写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 Hudi写入小精度Decimal数据失败

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Cassandra的超强读写、弹性扩展，以及高强度的故障容忍，能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，使其适用于具有产品目录、推荐、个性化引擎、交易流水等功能的大数据量的互联网网站。 优势： 大规模集群部署 单套集群最大支持100个节点部署，适用于写入规模和数据量大的互联网场景。 高可用易扩展 单

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