支持的数据库类型 数据库安全审计支持数据库类型及版本如表1所示。 表1 数据库安全审计支持的数据库类型和版本 数据库类型 版本 MySQL 5.0、5.1、5.5、5.6、5.7 8.0（8.0.11及以前的子版本） 8.0.30 8.0.35 8.1.0 8.2.0 Oracle

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数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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企业主账号可以通过“关联账号”分析子账号的成本数据，具体操作请参见查看成本分析数据。 企业子账号只能查看财务托管期间的成本数据，取消关联成为普通用户后，则只能访问未关联企业主期间的成本数据，同时不再有权访问关联企业主期间的数据。 财务独立模式下的企业子账号授权企业主查看消费信息后，企业主才可以查看该企业子的成本数据。

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数据仓库 服务 GaussDB (DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以roo

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ash seed验证，如果得到的distinct value相差不大，则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构，请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构 数据类型 功能描述 hll 大小为确定的1280 bytes，可直接计算得到distinct值。

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 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

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减

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10 to 16, or set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 gaussdb=# drop table t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。

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数据类型转换 数据库中有些数据类型间允许进行隐式类型转换（例如赋值、函数调用的参数等）、有些数据类型间不允许进行隐式数据类型转换（例如int），可尝试使用GaussDB提供的类型转换函数，例如CAST进行数据类型强转。 GaussDB数据库常见的隐式类型转换，请参见表1。 Gau

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减

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10 to 16, or set -1 as default --删除已创建的hll类型的表。 gaussdb=# DROP TABLE t1,t2,t3; DROP TABLE 对含有HLL类型的表插入HLL对象时，HLL类型的设定参数须同插入对象的设定参数一致，否则报错。

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布尔型数据。 boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素，当向量中含有NULL值，数据库会报错。 boolvector不能为NULL，当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时，数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下： -- 创建含向量类型的表，同

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 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

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 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

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seed验证，如果得到的distinct value相差不大，则可以从该组seed中任选一个作为hash seed。 HLL中主要的数据结构，请参见表2。 表2 HyperLogLog中主要数据结构 数据类型 功能描述 hll hll头部为27字节长度字段，默认规格下数据段长度0~16KB，可直接计算得到distinct值。

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云硬盘备份 使用云硬盘备份创建新的云硬盘，相关操作请参考使用备份创建新云硬盘。 将新创建的磁盘挂载至新的 服务器 ，相关操作请参考挂载非共享云硬盘或挂载共享云硬盘。 登录 云服务器 ，查看磁盘中的数据。 SFS Turbo备份 使用SFS Turbo备份创建新的文件系统，相关操作请参考使用备份创建新文件系统。

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MySQL存储MEDIUMINT数据需要3字节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型，存储需要4字节。 带符号的范围是-2,147,483,648 ~ +2,147,483,647。 无符号的范围是0

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N运算中，不同SELECT语句中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致

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MySQL存储MEDIUMINT数据需要3字节。 带符号的范围是-8,388,608 ~ +8,388,607。 无符号的范围是0 ~ +16,777,215。 GaussDB映射为INT类型，存储需要4字节。 带符号的范围是-2,147,483,648 ~ +2,147,483,647。 无符号的范围是0

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