工作量颗粒度大小合适 超过10人天工作量的工作项，要分解描述具体工作内容和占用工作量； 只有一句话描述，工作量几十人天情况不合理。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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SQL的基本元素 GaussDB 数据库基本兼容常用的SQL基本元素，但是部分存在差异，详细信息可参考下表。 数据类型 数据类型比较规则 字面量 格式模型 空值 注释 数据库对象 数据库对象名称和限定符 SQL语句中的引用架构对象和部件的语法 父主题： 分布式

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配置路由规则 前提条件 SpringCloud应用已注册到ServiceComb引擎。 下发路由规则配置 下发路由规则配置，详情请参考配置管理。 路由规则说明示例： --- - precedence: 2 # 优先级，数字越大，优先级越高。 match:

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/shm默认大小64M无法满足客户诉求，故提供修改/dev/shm size大小的能力。 本操作实践展示通过“memory类型EmptyDir”和“配置securityContext与mount命令”两种方式来修改/dev/shm容量。 限制与约束 /dev/shm使用基于内存的

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日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错，提示日志文件的大小已达到限制： modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process

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如何查看数据集大小 数据管理目前只统计数据集的样本数量，无法查看数据集大小。 父主题： 数据管理

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怎么配置回滚段大小 一般情况下回滚段大小的参数使用默认值即可。为了达到最佳性能，部分场景下可调整回滚段大小的相关参数，具体场景与设置方法如下。 保留给定时间内的历史版本数据。 当使用闪回或者支撑问题定位时，通常希望保留更多历史版本数据，此时需要修改undo_retention_time（guc参数在gaussdb

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怎么配置回滚段大小 一般情况下回滚段大小的参数使用默认值即可。为了达到最佳性能，部分场景下可调整回滚段大小的相关参数，具体场景与设置方法如下。 保留给定时间内的历史版本数据。 当使用闪回或者支撑问题定位时，通常希望保留更多历史版本数据，此时需要修改undo_retention_t

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操作符和字符串之间必须使用空格。 支持数字比较和字符串比较，比较规则由固有变量COMPARE_STRATEGY控制（详见表2）。默认比较规则中，使用单引号界定字符串和数字。不同规则使用示例详见\if条件块比较规则说明与示例。 支持大小比较和等值判断，支持的操作符有：<，<=，>，>=，==，

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SQL的基本元素 GaussDB数据库基本兼容常用的SQL基本元素，但是部分存在差异，详细信息可参考下表。 数据类型 数据类型比较规则 字面量 格式模型 空值 注释 数据库对象 数据库对象名称和限定符 SQL语句中的引用架构对象和部件的语法 父主题： 主备版

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比较M-V模型的版本对象 操作场景 在应用设计态完成模型的构建、发布（模型发布和应用发布），以及控制台部署应用后，会在应用运行态自动生成相应的接口。本文介绍如何通过版本对象比较接口（compareBusinessVersion）实现比较不同版本对象间的基本属性、扩展属性和关联关系。

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为数据提供排序规则，即区分大小写属性和区分重音属性。 为 服务器 、数据库、列或表达式选择排序规则时，会影响数据库中许多操作的结果。 例如，使用ORDER BY查询时，结果集的排序顺序可能取决于应用于该数据库的排序规则。 约束限制 实例中没有任何用户数据库（非系统数据库），才能修改实例字符集。

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数据库空间规划 规则：做好空间规划并文档化数据库使用过程中的空间规划及内存规划。如日志目录及大小、数据库文件目录及大小、表空间大小及文件、数据库表规划等。 父主题： 变量&规则开发指导

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单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击操作列的“登录”，进入数据管理服务登录界面。 图1 登录数据库 正确输入数据库用户名和密码，单击“登录”，即可进入您的数据库。 选择“SQL操作 > SQL查询”。

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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。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。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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支持的选项值及含义描述如表1所示： 表1 flags 支持的选项值 选项 描述 'b' 按照无扩展的 BRE 规则匹配。 'c' 大小写敏感匹配。 'e' 按照扩展的 ERE 规则匹配。 'i' 大小写不敏感匹配。 'm' 多行模式匹配。flags 中包含'm' 时，按照多行模式匹配，否则按照单行模式匹配。

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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。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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支持的选项值及含义描述如表1所示。 表1 flags 支持的选项值 选项 描述 'b' 按照无扩展的 BRE 规则匹配。 'c' 大小写敏感匹配。 'e' 按照扩展的 ERE 规则匹配。 'i' 大小写不敏感匹配。 'm' 多行模式匹配。flags 中包含'm' 时，按照多行模式匹配，否则按照单行模式匹配。

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