长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/O性能，同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态

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如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 表设计最佳实践

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长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态

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表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 审视和修改表定义

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表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 表设计最佳实践

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大小设置：设置项，只在PC端生效。 尺寸：表格整体尺寸。 表格最大高度：表格的最大高度，单位为px。 表格固定宽度：表格的固定宽度，单位为px，为0表示不限制。 表格固定高度：表格的固定高度，单位为px，为0表示不限制。设置后，如果表数据内容超出该高度，会自动固定表头。 查询条件：是否在表格上方，添加查询条件，快速查询数据。勾选后，

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表格（新） 表格（新）为数据表格组件，主要用于展示大量的结构化数据，支持电脑端和移动端。使用时，需要先通过数据绑定来绑定数据模型，再设置表格属性。 表格（新）相对于表格（新）中的表格组件来说，更适用于移动端，但是不支持展示树形结构。当表格中的数据有父子关系，需要展示出树形结构时，

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上图中，左上为行存表，右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表，右下为列存表在硬盘上的存储方式。 GaussDB (DWS)表的行/列存储通过表定义的orientation属性定义。当指定orientation属性为row时，表为行存储；当指定orientation属性为colu

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长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/O性能，同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如，对于整型数据，如果可以使用smallint，那么尽量避免使用用int，如果可以使用int，那么尽量避免使用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类

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如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 表设计最佳实践

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长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I/O性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 使用一致的数据类型 表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态

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表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 表设计最佳实践

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命令，进行优化整理从而缩小空间。 optimize table table_name 由于命令optimize会进行锁表操作，所以进行优化时要避开表数据操作时间，避免影响正常业务的进行。 父主题： 产品咨询

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表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 审视和修改表定义

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表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。 父主题： 审视和修改表定义

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is too long如何处理？ 迁移数据到 DLI 时有数据丢失怎么处理？ 创建Oracle数据连接测试连通性成功，连接管理界面中测试连接失败。是什么原因？ 作业配置表不存在时自动创建，目的端字段映射不出来怎么处理？ 作业从旧集群导出，再导入到新的集群失败怎么解决？ 迁移HDFS文件，报错无法获取块怎么处理？

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步骤4：创建新表并加载数据 为每张表选择了存储方式、压缩级别、分布方式和分布列后，使用这些属性创建表并重新加载数据。以便对比表设计前后的系统性能。 执行CREATE TABLE创建表前，删除前面创建的表。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

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为：适配器_页面名_Widget（如：ROMAConnect_Config_Widget），然后在左侧菜单栏的“资产”中单击“组件”，提交新组件（具体开发参考平台相关规范）。 管理页(deploy) 父主题： 前台

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数据集选择列 概述 根据输入数据集，选择一些列生成新的数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 select_columns_str

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JobStep的输入在运行时配置；data字段也可使用data=wf.data.OBSPath(obs_path="fake_obs_path")表示 outputs=wf.steps.JobOutput(name="train_url",

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IdObject objects 地址组成员id列表 covered_ip Array of CoveredIPVO objects 覆盖ip列表 表8 IdObject 参数 参数类型 描述 id String id值 name String 名称 表9 CoveredIPVO 参数

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