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DWS在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6），可以提供较强的计
GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptom
处理结果集 设置结果集类型 不同类型的结果集有各自的应用场景，应用程序需要根据实际情况选择相应的结果集类型。在执行SQL语句过程中，都需要先创建相应的语句对象，而部分创建语句对象的方法提供了设置结果集类型的功能。具体的参数设置如表1所示。涉及的Connection的方法如下： 1
使用SQL编辑器连接集群 数据源用于用户登录列表管理，目前GaussDB(DWS)集群支持的登录方式有两种，即自定义（“用户名+密码”）和IAM方式登录方式。其中自定义登录是目前主要登录方式，IAM方式登录会在数据库创建一个IAM用户名的用户，再使用Token登录数据库。 IAM方式登录仅8
指定子查询不提升的hint 功能描述 优化器在对查询进行逻辑优化时通常会将可以提升的子查询提升到上层以避免嵌套执行，但对于某些场景，嵌套执行不会导致性能下降过多，而提升之后扩大了查询路径的搜索范围，可能导致性能变差。对于此类情况，可以使用no merge hint指定子查询不提升
GaussDB(DWS)约束设计规则 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，则不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
GaussDB(DWS)约束设计规则 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，则不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【
GaussDB(DWS)字符串加解密 GaussDB(DWS)支持使用以下函数对字符串进行加解密。 gs_encrypt(encryptstr, keystr, cryptotype, cryptomode, hashmethod) 描述：采用cryptotype和cryptom
自定义GaussDB(DWS)外部函数(pgSQL/Java)使用规则 【关注】Java UDF可以实现一些java逻辑计算，禁止在Java UDF中封装业务。 【关注】禁止在Java函数中使用任何方式连接数据库，包括但不限于JDBC。 【关注】只能选择下表中的数据类型，不支持自定义类型、复杂数据类型（Java
GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。
自定义GaussDB(DWS)外部函数(pgSQL/Java)使用规则 【关注】Java UDF可以实现一些java逻辑计算，禁止在Java UDF中封装业务。 【关注】禁止在Java函数中使用任何方式连接数据库，包括但不限于JDBC。 【关注】只能选择下表中的数据类型，不支持自定义类型、复杂数据类型（Java
GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
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