排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述：返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本，目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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表单排序 表单创建后，在表单开发页面，鼠标左键选中表单直接上下拖动，可调节表单排序。 表单排序 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 鼠标左键选中表单直接上下拖动，即可调节表单排序。

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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GaussDB (DWS)排序规则 排序规则(collation)是在字符集中指定数据排序顺序及对数据进行分类的规则。排序规则支持不再受限于数据库的LC_COLLATE和LC_CTYPE设置创建后就不能更改的约束。 概述 一种可排序数据类型的每一种表达式都有一个排序规则（系统内部的可排序数据类型可以

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GaussDB(DWS)排序规则 排序规则(collation)是在字符集中指定数据排序顺序及对数据进行分类的规则。排序规则支持不再受限于数据库的LC_COLLATE和LC_CTYPE设置创建后就不能更改的约束。 概述 一种可排序数据类型的每一种表达式都有一个排序规则（系统内部的可排序数据类型可以

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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