连接数据库的客户端工具包括gsql、应用程序接口（如ODBC和JDBC）。 gsql是 GaussDB 自带的客户端工具。使用gsql连接数据库，可以交互式地输入、编辑、执行SQL语句。 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 使用gsql连接

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Java应用程序开发 windows环境：java客户端仅支持64位操作系统与64位java sdk。 SDK客户端配置 SDK客户端调用 示例Demo 父主题： 应用程序开发

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应用程序开发教程 开发流程 驱动侧通用参数配置 基于Java开发 基于Python开发 基于Golang开发 更多教程

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应用程序接口 用户可以使用标准的数据库应用程序接口（如ODBC和JDBC），开发基于GaussDB的应用程序。 支持的应用程序接口 每个应用程序是一个独立的GaussDB开发项目。应用程序通过API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，增强了应用程序的可移植

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择内存优化型m6.2xlarge.8，8

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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自动补全功能。 使用交互模式时需注意： 交互式提示参数时，若提示的参数名中有“[N]”，其含义为索引位，请使用数字代替该字符；若提示的参数名中有“{*}”，其含义为自定义参数名称，请使用任意不带“.”的字符串代替该字符。 父主题： 交互式/自动补全相关

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511

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测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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Kudu应用程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同

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当应用程序从lost_and_found队列移动到其他队列时，应用程序不能继续执行 问题 当删除一个有部分应用程序正在运行的队列，这些应用程序会被移动到“lost_and_found”队列上。当这些应用程序移回运行正常的队列时，某些任务会被挂起，不能正常运行。 回答 如果应用程序没

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Kudu应用程序开发思路 开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Kudu的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据；

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