Perl迁移日志 Perl迁移时，DSC将所有日志信息写入perlDSC.log文件。 DSC通过调用SQL来迁移Perl文件中的SQL脚本，因此支持以下SQL迁移日志： 活动日志 错误日志 成功读 成功写 日志级别 可以使用logging-level参数来配置perl迁移日志的记录级别。

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migrate-variables 指定是否迁移分配给Perl变量的SQL命令。 Perl文件可以包含分配了SQL命令的Perl变量，通过PREPARE和EXECUTE语句在Perl中执行。该工具还可以从Perl变量提取SQL命令进行迁移。 设为true，表示对分配给Perl变量的SQL命令进行迁移。 设

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Teradata Perl迁移 概述 本节描述Teradata Perl文件迁移过程的详细信息。 请使用runDSC.sh或runDSC.bat命令并设置--application-lang=perl，将Perl文件中的Teradata BTEQ或SQL_LANG脚本迁移到兼容Perl文件的

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DD

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并行导入 GaussDB 提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行导入 GaussDB提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DD

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并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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spec: containers: - name: pi image: perl command: - perl - "-Mbignum=bpi" - "-wle" -

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。

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并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时，新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围：0-4294967295 默认值：64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时，使用该值。

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Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时，新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围：0-4294967295 默认值：64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时，使用该值。

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并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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各个算子的并行情况。 非适用场景： 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行，以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会

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