华为云用户手册

GS_WORKLOAD_RULE_STAT GS_WORKLOAD_RULE_STAT系统视图记录SQL限流规则相关的信息。只有具有sysadmin权限的用户才可以访问此系统视图。 表1 GS_WORKLOAD_RULE_STAT字段 名称 类型 描述 rule_id bigint 限流规则ID。 rule_name name 限流规则的名称，用于检索限流规则。 databases name[] 限流规则作用的数据库列表，为NULL表示对所有库生效。 rule_type text 限流规则类型，当前仅支持：“sqlid”、“select”、“insert”、“update”、“delete”、“merge”、“resource”，其他取值为非法值。 start_time timestamp with time zone 限流规则开始的时间，为NULL表示从现在开始生效。 end_time timestamp with time zone 限流规则结束的时间，为NULL表示一直生效。 max_workload bigint 限制规则设置的最大并发数。 option_val text[] 限流规则的参数值，包括：sqlid，关键字列表，资源限制情况。 详细请参见gs_add_workload_rule接口说明。 is_valid boolean 限流规则是否生效，超时的限流规则会设为false。 validate_count bigint 限流规则拦截SQL的次数。 node_names text[] 预留字段，限流规则生效的节点名称列表，当前不生效。 user_names text[] 预留字段，限流规则生效的用户名称列表，当前不生效。 父主题： 系统视图

USER_ LOG IN USER_LOGIN用来记录用户登录和退出次数的相关信息。 表1 USER_LOGIN字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 user_name text 用户名称。 user_id integer 用户oid(同pg_authid中的oid字段)。 login_counter bigint 登录次数。 logout_counter bigint 退出次数。 父主题： Utility

算子说明 嵌套循环连接（Nested Loop Join）是最简单的连接方法，也是所有关系数据库系统中都会实现的连接操作。这种方法的基本思想是“把两个表中的数据两两比较，看是否满足连接条件”。 在 GaussDB 中，Nested Loop Join的工作原理是，对于外部表（Outer Table）中的每一行，扫描内部表（Inner Table），查找符合连接条件的行。这类似于两个嵌套的循环，外部循环遍历外部表，内部循环遍历内部表，因此得名 。 Nested Loop Join的时间复杂度是O(n*m), 其中n和m分别代表两个表的行数，如果内部表可以用索引来扫描，那么时间复杂度可以降低到O(nlogm)。

GS_JOB_ATTRIBUTE GS_JOB_ATTRIBUTE系统表提供了DBE_SCHEDULER定时任务的相关属性信息，其中包括定时任务，定时任务类，证书，授权，程序和调度的基本属性。新安装数据库集群普通用户无权限访问。 表1 GS_JOB_ATTRIBUTE字段 名称 类型 描述 oid oid 行标识符（隐含字段）。 job_name text 定时任务，定时任务类，证书，程序和调度的名字，授权的用户名。 attribute_name text 定时任务，定时任务类，证书，程序和调度的属性名，授权的内容。 attribute_value text 定时任务，定时任务类，证书，程序和调度的属性值。 父主题： 系统表

删除表中数据 在使用表的过程中，可能会需要删除已过期的数据，删除数据必须从表中整行的删除。 SQL不能直接访问独立的行，只能通过声明被删除行匹配的条件进行。如果表中有一个主键，用户可以指定准确的行。用户可以删除匹配条件的一组行或者一次删除表中的所有行。 使用DELETE命令删除行，如果删除表customer_t1中所有c_customer_sk为3869的记录。 1 gaussdb=# DELETE FROM customer_t1 WHERE c_customer_sk = 3869; 如果执行如下命令之一，会删除表中所有的行。 1 gaussdb=# DELETE FROM customer_t1; 或： 1 gaussdb=# TRUNCATE TABLE customer_t1; 全表删除的场景下，建议使用truncate，不建议使用delete。 删除创建的表。 1 gaussdb=# DROP TABLE customer_t1; 父主题： 创建和管理表

MY_COL_COMMENTS MY_COL_COMMENTS视图显示当前用户下表的列注释信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 MY_COL_COMMENTS字段 名称 类型 描述 owner character varying(128) 表的所有者。 table_name character varying(128) 表的名称。 column_name character varying(128) 列名称。 comments text 注释。 origin_con_id numeric 暂不支持，值为0。 schema character varying(64) 列所属的名称空间的名称。 父主题： 系统视图

子查询 【规则】禁止一条SQL语句中，出现重复子查询语句。 【建议】少用标量子查询。 标量子查询指结果为一个值，并且条件表达式为等值的子查询。示例如下： 不符合规范的语句 SELECT * FROM t1 WHERE id = (SELECT id FROM t2 LIMIT 1); 上述语句建议业务拆分为两条SQL语句，先执行子查询。 【建议】避免在SELECT目标列中使用子查询，可能导致计划无法下推影响执行性能。 【建议】子查询嵌套深度不建议超过两层。 由于子查询会带来临时表开销，过于复杂的查询应考虑从业务逻辑上进行优化。 父主题： 数据库编程规范

LOCAL_IO_WAIT_INFO 显示当前节点I/O管控的实时统计信息。 表1 LOCAL_IO_WAIT_INFO字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 device_name text 节点挂载的数据磁盘名称。 read_per_second float 读完成每秒次数。 write_per_second float 写完成每秒次数。 write_ratio float 写磁盘占总的I/O使用的比例。 io_util float 每秒I/O所占CPU总时间的百分比。 total_io_util integer 过去三次I/O所占CPU总时间的等级（取值为0~6）。 tick_count integer 更新磁盘I/O信息的周期，固定为1秒，每次读取数据前都会被清零。 io_wait_list_len integer I/O请求线程等待队列的大小，若为0，则表示当前没有I/O被管控。 父主题： Workload Manager

示例 示例：调用系统函数。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM generate_series(2,4); QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------ Function Scan on generate_series (cost=0.00..10.00 rows=1000 width=4) (1 row)

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 BEGIN FOR ROW_TRANS IN SELECT first_name FROM hr.staffs LOOP DBE_OUTPUT.PRINT_LINE (ROW_TRANS.first_name ); END LOOP; END; / Tom ANONYMOUS BLOCK EXECUTE --创建表。 CREATE TABLE integerTable1( A INTEGER) DISTRIBUTE BY hash(A); CREATE TABLE integerTable2( B INTEGER) DISTRIBUTE BY hash(B); INSERT INTO integerTable2 VALUES(2); --多游标共享游标属性的标量。 DECLARE CURSOR C1 IS SELECT A FROM integerTable1;--声明游标 CURSOR C2 IS SELECT B FROM integerTable2; PI_A INTEGER; PI_B INTEGER; BEGIN OPEN C1;--打开游标。 OPEN C2; FETCH C1 INTO PI_A; ---- C1%FOUND 和 C2%FOUND 值为 FALSE FETCH C2 INTO PI_B; ---- C1%FOUND 和 C2%FOUND 的值都为 TRUE --判断游标状态。 IF C1%FOUND THEN IF C2%FOUND THEN DBE_OUTPUT.PRINT_LINE('Dual cursor share parameter.'); END IF; END IF; CLOSE C1;--关闭游标。 CLOSE C2; END; / ANONYMOUS BLOCK EXECUTE --删除临时表。 DROP TABLE integerTable1; DROP TABLE integerTable2;

权限设计规范 【规则】数据库初始用户连接和访问数据库应作为DBA管理用途，不允许业务直接使用该数据库用户连接和访问数据库。 数据库初始用户，即数据库的安装用户，与集群所属的操作系统用户同名。 【规则】数据库初始用户为业务创建用户和数据库，业务使用所创建的用户登录和访问数据库。 【规则】合理对角色和用户赋权，应使用最小化权限原则。 【建议】通过角色而不是用户来管理权限。 使用角色管理权限，即在角色中配置权限，再将角色赋予用户。 通过角色管理权限，更便于多用户、用户变更等场景下的权限管理。例如： 角色和用户为多对多关系，一个角色可以赋予多个用户，修改角色中的权限，被赋予角色的用户权限就可以同时更新； 删除用户时，不会影响到角色； 新建用户后可以通过赋予角色快速获取所需权限。 【建议】避免因权限使用不当导致权限被利用的风险。 部分场景用户操作不当可能会产生权限被利用的风险。例如： 当用户使用关联函数的方式创建非系统自带类型时，需要了解该类型定义及该类型所关联的函数。如果使用不当，可能会因为所关联的函数而产生权限被利用的风险。 通过GRANT授予用户使用表的权限时，如果用户使用不当，可能通过ALTER在表的默认值、约束增加表达式，通过创建索引在INDEX上增加表达式等操作，产生权限被利用的风险。 通过GRANT授予用户使用TRIGGER的权限时，如果用户使用不当，可能通过WHEN条件创建表达式，当触发器被触发时，存在权限被利用的风险。 父主题： 数据库设计规范

字段设计规范 【规则】字段设计应使用推荐类型。 字段设计需使用推荐字段，如果需要使用禁用、不推荐的字段类型。有些数据类型不推荐的原因是业务使用场景较少，未大规模商用。 表1 数据库数据类型最佳实践 数据类型 说明 是否推荐 UUID 不同集群可能产生相同UUID 禁止 序列整型 即自增列，包括SMALLSERIAL、SERIAL、BIGSERIAL 禁止 整数类型 TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT 推荐 任意精度类型 NUMERIC/DECIMAL 推荐 浮点类型 REAL/FLOAT4、DOUBLE PRECISION/FLOAT8、FLOAT 推荐 布尔类型 BOOLEAN 推荐 定长字符 CHAR(n) 推荐 变长字符 VARCHAR(n)、NVARCHAR2(n) 推荐 TEXT/CLOB（字符大对象） 不推荐 时间类型 DATE、TIME、TIMESTAMP、SMALLDATETIME、INTERVAL、REALTIME 推荐 TIMETZ、TIMESTAMPTZ 不推荐 二进制类型 BYTEA（变长二进制类型） 推荐 BLOB（二进制大对象）、RAW（变长十六进制） 不推荐 位串类型 BIT(n), VARBIT(n) 推荐 特殊字符类型 NAME、"CHAR"、通常供数据库系统内部使用 不推荐 JSON类型 JSON类型目前不支持操作符 不推荐 HLL数据类型 建议直接使用HLL相关函数，减少性能影响 不推荐 货币类型 MONEY 存储带有固定小数精度的货币金额 不推荐 几何类型 POINT、LSEG、BOX、PATH、POLYGON、CIRCLE 不推荐 网络地址类型 存储IPV4 MAC地址数据类型 不推荐 【规则】尽量使用高效的数值类数据类型。在满足业务精度的情况下，选择的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【规则】合理设置数值字段的数据类型，根据取值范围选择合适的数值类型，尽量少用NUMERIC/DECIMAL类型。 NUMERIC和DECIMAL等价，NUMERIC/DECIMAL数据类型操作对CPU消耗较高。 表2 数值类数据类型存储空间及取值范围 类型 存储空间 最小值 最大值 TINYINT 1 0 255 SMALLINT 2 -32768 32767 INTEGER 4 -2,147,483,648 2,147,483,647 BIGINT 8 -9,223,372,036,854,775,808 9,223,372,036,854,775,807 REAL/FLOAT4 4 6位十进制数字精度 DOUBLE PRECISION/FLOAT8 8 15位十进制数字精度 【规则】合理选用字符串数据类型。如果该字段输入确定为固定字符则使用定长字符类型，或需要自动补充空格，否则请使用变长字符类型VARCHAR。 典型的定长字段类型，例如“gender”字段，仅允许输入“f”或“m”一个字节长度的字符。这类字段建议使用定长数据类型（如CHAR(n)）。 如果不存在此特点，或者后续可能扩展需要输入更长的字符，请优先使用变长字符类型（如VARCHAR, TEXT），且不建议指定变长类型的长度。 原因如下： 定长字段会对不够长度的输入数据补充空格，然后存入数据库中，产生不必要的存储空间浪费。 如果定义为定长字符类型，后续扩展长度，需要对全表进行扫描重写，性能开销大，影响在线业务。 对于指定固定长度的变长字段，每次插入时会检查是否长度越界，带来性能开销。 【规则】字符类型字段不应存储数字类型的数据。 如果对存储在字符类型字段中的数据进行数值计算，或者与数值进行比较操作（如置于过滤条件中），会带来不必要的数据类型转换的开销，同时该字段上的索引可能失效，影响查询性能。 【规则】字符类型字段不应存储时间或日期类数据。 如果对存储在字符类型字段中的数据与日期类数据进行计算或比较操作（如置于过滤条件中），会带来不必要的数据类型转换的开销，同时该字段上的索引可能失效，影响查询性能。 【规则】对于明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。 对于NOT NULL字段，优化器在某些场景下会进行特殊优化，可提升查询性能。 【规则】相关联字段的数据类型应保持一致。 在进行关联操作时，如果字段类型不一致，会带来数据类型转换开销。 【规则】大字段（例如varchar(1000)、varchar(4000)）不超过8个。 【建议】字段定义时建议同时创建COMMENT注释信息，以便于未来维护。 不同类型字段说明、取值范围及使用方法请参考数据类型章节。 【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。 【建议】对于字符串数据，建议使用变长字符串数据类型，并指定最大长度。请务必确保指定的最大长度大于需要存储的最大字符数，避免超出最大长度时出现字符截断现象。除非明确知道数据类型为固定长度字符串，否则，不建议使用CHAR(n)、BPCHAR(n)、NCHAR(n)、CHARACTER(n)。 【建议】用于WHERE条件过滤和关联的字段都应设置NOT NULL约束。 对于NOT NULL字段，优化器在某些场景下会进行特殊优化，可较大提升查询性能。 【建议】不建议对表预留字段。大部分场景下可支持快速新增、删除表字段，或者修改字段的DEFAULT值。 新增列必须符合以下要求，否则会带来全表更新开销，影响在线业务。 数据类型为以下类型中的一种：BOOLEAN、BYTEA、 SMALLINT、BIGINT、SMALLINT、INTEGER、NUMERIC、FLOAT、DOUBLE PRECISION、CHAR、VARCHAR、TEXT、TIMESTAMPTZ、TIMESTAMP、DATE、TIME、TIMETZ、INTERVAL。 新增列的DEFAULT值长度不超过128个字节。 新增列DEFAULT值不包含volatile函数。 新增列设置有DEFAULT值，且DEFAULT值不为NULL。 如果不确定是否满足条件3，请联系 GaussDB数据库 技术人员进行评估。 父主题： 数据库设计规范

算子说明 MergeAppend用于多个有序关系集合的追加，操作类似于Append，只是通过归并的方式对有序关系的集合进行加速运算。MergeAppend以保留排序顺序的方式对子查询结果进行组合，可用于组合表分区中已排序的行。因此，与普通Append不同，MergeAppend在执行操作之前需要确保输入的 m_plan 是有序的。通常，在MergeAppend操作之前（即执行计划的子树中）会出现排序算子 Sort。

选择分布方式 复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程)；缺点是每个DN都保留了表的完整数据，造成数据的冗余。一般情况下只有较小的维度表才会定义为Replication表。 哈希（Hash）表将表中某一个或几个字段进行hash运算后，生成对应的hash值，根据DN实例与哈希值的映射关系获得该元组的目标存储位置。对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。 策略 描述 适用场景 Hash 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN实例上都有一份全量表数据。 小表、维度表。 Range 表数据对指定列按照范围进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 在对复制表进行数据插入、修改、删除等操作时，如果用户使用声明为可下推（shippable或者immutable）的函数对不可下推的成分进行封装，则可能会导致复制表不同DN数据不一致。 使用带有窗口函数、rownum、limit子句、用户自定义函数等结果不稳定的语句对复制表进行数据插入或修改，可能会导致不同节点数据不完全相同。 父主题： 审视和修改表定义

数组类型的使用 数组类型的使用示例如下： -- 创建有数组类型列的表,并插入一些数据 gaussdb=# CREATE TABLE orders ( name varchar, items varchar[] ); gaussdb=# INSERT INTO orders VALUES('a', ARRAY['苹果', '橘子', '梨']); gaussdb=# INSERT INTO orders VALUES('b', ARRAY['矿泉水', '可乐', '雪碧']); gaussdb=# INSERT INTO orders VALUES('c', ARRAY['鼠标', '键盘', '耳机']); gaussdb=# INSERT INTO orders VALUES('d', '{白菜, 土豆, 茄子}'); -- 查询数据 gaussdb=# SELECT * FROM orders ORDER BY name; name | items ------+-------------------- a | {苹果,橘子,梨} b | {矿泉水,可乐,雪碧} c | {鼠标,键盘,耳机} d | {白菜,土豆,茄子} (4 rows) -- 访问数组元素 gaussdb=# SELECT items[1] FROM orders ORDER BY name; items -------- 苹果 矿泉水 鼠标 白菜 (4 rows) -- 访问元素超过范围或者访问下标为NULL时会返回NULL gaussdb=# SELECT items[4] FROM orders ORDER BY name; items ------- (4 rows) gaussdb=# SELECT items[null] FROM orders ORDER BY name; items ------- (4 rows) -- 访问子数组 gaussdb=# SELECT items[1:2] FROM orders ORDER BY name; items --------------- {苹果,橘子} {矿泉水,可乐} {鼠标,键盘} {白菜,土豆} (4 rows) -- 更新整个数组 gaussdb=# UPDATE orders SET items = ARRAY['香蕉', '西瓜', '草莓'] WHERE name = 'a'; gaussdb=# SELECT items FROM orders WHERE name = 'a'; items ------------------ {香蕉,西瓜,草莓} (1 row) -- 更新数组的元素 gaussdb=# UPDATE orders SET items[1] = '芒果' WHERE name = 'a'; gaussdb=# SELECT items FROM orders WHERE name = 'a'; items ------------------ {芒果,西瓜,草莓} (1 row) -- 更新数组的元素片段 gaussdb=# UPDATE ORDERS SET items[1:2] = ARRAY['电脑', '手机'] WHERE name = 'c'; gaussdb=# SELECT items FROM ORDERS WHERE name = 'c'; items ------------------ {电脑,手机,耳机} (1 row) -- 添加数组元素，所有位于原数组最后一个元素和这个新元素之间的未赋值元素都将设为 NULL gaussdb=# UPDATE orders SET items[4] = '显示器' WHERE name = 'c'; gaussdb=# SELECT items FROM orders WHERE name = 'c'; items ------------------------- {电脑,手机,耳机,显示器} (1 row) gaussdb=# UPDATE orders SET items[6] = '显示器2' WHERE name = 'c'; gaussdb=# SELECT items FROM orders WHERE name = 'c'; items -------------------------------------- {电脑,手机,耳机,显示器,NULL,显示器2} (1 row) gaussdb=# DROP TABLE orders;

数组类型的字符串输出 一个数组值的输出表现形式由该数组元素类型的输出再加上一些标明该数组结构的修饰组成。这些修饰由围绕在数组值周围的花括号（“{” 和“}”）加上相邻项之间的分隔字符组成。在多维数组里， 每个维都有自己级别的花括号，并且在同级相邻的花括号项之间包含分隔符。 数组类型数据包含特殊字符（下述说明中的字符），字符串输出示例： gaussdb=# SELECT ARRAY['{', '}', 'hello, world', '"', '\', ' ', NULL] AS RESULT; array ---------------------------------------------- {"{","}","hello, world","\"","\\"," ",NULL} (1 row) 对于数组字符串常量输出，如果数组元素值是空字符串或者包含花括号、分隔符、双引号、反斜杠、空白或者元素为NULL，则这些元素输出时会输出双引号中，双引号和反斜杠则会被反斜杠转义额外输出一个反斜杠。与字符串常量输入相对应。

数组类型的定义 一个数组数据类型一般通过在数组元素的数据类型名称后面加上方括号（[]）来命名。 示例一，创建一个名为sal_emp的表，它有一个表示雇员姓名类型为text的列（name），一个表示雇员季度工资的数组且元素类型为integer的列（pay_by_quarter），一个表示雇员手机号码的数组且元素类型为varchar(11)的列（phone_numbers）： gaussdb=# CREATE TABLE sal_emp ( name text, pay_by_quarter integer[], phone_numbers varchar(11)[] ); gaussdb=# DROP TABLE sal_emp; 示例二，其他方式定义一个数组类型，具体定义方法和定义行为参考示例中的注释： gaussdb=# CREATE TABLE sal_emp ( name text, pay_by_quarter1 integer[][], -- int类型的二维数组 pay_by_quarter2 integer[3], -- int类型的一维数组，尺寸大小为3 pay_by_quarter3 integer[3][3], -- int类型的二维数组，每一维尺寸大小为3 pay_by_quarter4 integer ARRAY, -- int类型的一维数组 pay_by_quarter5 integer ARRAY[3] -- int类型的一维数组，尺寸大小为3); gaussdb=# DROP TABLE sal_emp; 数组的维数定义功能并不生效（不影响运行时的行为），建议采用示例一的方式定义数组类型，并且不建议使用多维数组数据。 数组的尺寸定义功能并不生效（不影响运行时的行为），建议采用示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下： 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节即1073741823字节。

数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词ARRAY、“[”、用于数组元素值的表达式列表（用逗号分隔）以及最后的“]”组成。示例如下： gaussdb=# SELECT ARRAY[1, 2, 3 + 4]; array --------- {1,2,7} (1 row) 默认情况下，数组的元素类型是成员表达式的公共类型，使用和UNION或CASE结构（UNION，CASE和相关构造）相同的规则决定。可以通过显式类型转换将数组构造为想要的数据类型，示例如下： gaussdb=# SELECT ARRAY[1, 2, 3]::varchar[]; array --------- {1,2,3} (1 row) gaussdb=# SELECT ARRAY['a', 'b', 'c']::varchar[]; array --------- {a,b,c} (1 row) 除预置的基础类型外，表类型也可以定义其数组类型，示例： gaussdb=# CREATE TYPE rec IS (c1 int, c2 int); gaussdb=# SELECT ARRAY[(1, 1), (2, 2)]::rec[]; array ------------------- {"(1,1)","(2,2)"} (1 row) gaussdb=# CREATE TABLE tab (c1 int, c2 int); gaussdb=# SELECT ARRAY[(1, 1), (2, 2)]::tab[]; array ------------------- {"(1,1)","(2,2)"} (1 row) gaussdb=# DROP TYPE rec; gaussdb=# DROP TABLE tab; 因为数组必须得有类型，因此在构造一个空数组时，必须明确的将其构造成需要的类型，示例： gaussdb=# SELECT ARRAY[]::int[]; array ------- {} (1 row) 也可以从子查询的结果中构造一个数组。此时，数组构造器是关键字ARRAY后跟着用圆括号括起来的子查询，子查询必须只返回一个单独的字段。生成的一维数组将为子查询里每行结果生成一个元素，元素类型匹配子查询的输出字段。示例： gaussdb=# SELECT ARRAY(SELECT generate_series(1, 6)); array --------------- {1,2,3,4,5,6} (1 row) 多维数组值可以通过嵌套数组构造器的方法来制作。内层构造器中的ARRAY关键字可以省略。比如，下面两个示例是同样的结果： gaussdb=# SELECT ARRAY[ARRAY[1,2], ARRAY[3,4]]; array --------------- {{1,2},{3,4}} (1 row) gaussdb=# SELECT ARRAY[[1,2], [3,4]]; array --------------- {{1,2},{3,4}} (1 row) 同层的内层构造器必须生成同维的子数组。 任何应用于外层ARRAY构造器的类型转换自动的应用到所有的内层构造器。

数组类型的字符串输入 要把一个数组值写成一个文字常数（常量输入），将元素值用花括号括起并用逗号分隔。因此，一个数组常量的一般格式如下： '{ val1 delim val2 delim ... }' 上述格式中的delim是元素类型的分隔符，记录在类型的pg_type表的typdelim列中。每个val可以是数组元素类型的一个常量，也可以是一个子数组。示例如下： gaussdb=# SELECT '{1, 2, 3}'::int[] AS RESULT; result --------- {1,2,3} (1 row) gaussdb=# SELECT '{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}}'::int[] AS RESULT; result --------------------------- {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}} (1 row) 在任意元素值周围可以使用双引号，并且在元素值包含逗号或花括号等一些特殊字符时必须使用双引号。示例如下： gaussdb=# SELECT '{" ", "NULL", null, "\\", "{", "}", ","}'::varchar[] AS RESULT; result ------------------------------------ {" ","NULL",NULL,"\\","{","}",","} (1 row) -- 该示例表示有一个varchar类型的数组，且一共有7个varchar元素，元素依次为： 1、包含一个空格的字符串 2、值为“NULL”的字符串 3、字符串为NULL 4、有一个\字符的字符串 5、有一个{字符的字符串 6、有一个}字符的字符串 7、有一个,字符的字符串 对于数组字符串常量输入，如果数组元素值是空字符串或者包含花括号、分隔符、双引号、反斜杠、空白或者匹配关键字NULL，则这些元素输入需要使用双引号，在元素值里包含的双引号和反斜杠时需要额外添加一个反斜杠。 关键字NULL不区分大小写。 输入会自动跳过没有使用双引号的空白。 一般不建议使用字符常量的方式构造数组数据，推荐使用ARRAY构造器。

PV_SESSION_MEMORY PV_SESSION_MEMORY视图显示Session级别的内存使用情况，包含执行作业在数据节点上由gaussdb线程和Stream线程分配的所有内存。 表1 PV_SESSION_MEMORY字段 名称 类型 描述 sessid text 线程启动时间+线程标识。 init_mem integer 当前正在执行作业进入执行器前已分配的内存，单位MB。 used_mem integer 当前正在执行作业已分配的内存，单位MB。 peak_mem integer 当前正在执行作业已分配的内存峰值，单位MB。 父主题： 系统视图

对象访问编程规范 【规则】用户在操作对象时，应该拥有该对象的操作权限。 权限说明请参考用户及权限章节，并遵循权限设计规范。 【规则】访问对象（表，函数等）时建议带上SCHEMA名称，即使用schemaname.tablename进行访问。 如果不追加SCHEMA名称前缀，会根据当前search_path中表空间列表，依次搜索所有表空间直到找到匹配的表，造成不必要的性能开销。 父主题： 数据库编程规范

典型场景 大表查询：当查询涉及到大表时，WorkTable Scan可以将查询结果分成多个工作单元，每个工作单元处理一部分数据，从而提高查询效率。 多表关联查询：当查询需要关联多个表时，WorkTable Scan可以将每个表的数据分成多个工作单元，每个工作单元处理一部分数据，从而减少关联操作的数据量，提高查询效率。 分区表查询：当查询涉及到分区表时，WorkTable Scan可以将每个分区的数据分成多个工作单元，每个工作单元处理一部分数据，从而提高查询效率。 大数据量统计查询：当查询需要对大量数据进行统计时，WorkTable Scan可以将数据分成多个工作单元，每个工作单元处理一部分数据，从而提高查询效率。

算子说明 WorkTable Scan是一种基于内存的查询优化技术，它可以将查询结果缓存在内存中，以提高查询性能。当GaussDB执行一个查询语句时，它会将查询结果存储在一个临时表中，然后使用WorkTable Scan来扫描这个临时表，以获取查询结果。WorkTable Scan的优点是可以减少磁盘I/O操作，提高查询性能。但是，它也有一些缺点，比如会消耗大量的内存空间，可能会导致内存溢出等问题。因此，在使用WorkTable Scan时，需要根据具体情况进行调整和优化。

PGXC_VARIABLE_INFO PGXC_VARIABLE_INFO视图用于查询集群中所有节点的xid、oid的状态。该视图只有monitor admin和sysadmin权限可以查看。只能在CN上查询，不支持execute direct on (dn) 'select * from PGXC_VARIABLE_INFO';语句。 表1 PGXC_VARIABLE_INFO字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 next_oid oid 该节点下一次生成的oid。 next_xid xid 该节点下一次生成的事务号。 oldest_xid xid 该节点最老的事务号。 xid_vac_limit xid 强制autovacuum的临界点。 oldest_xid_db oid 该节点datafrozenxid最小的数据库oid。 last_extend_csn_logpage xid 最后一次扩展csnlog的页面号。 start_extend_csn_logpage xid csnlog扩展的起始页面号。 next_commit_seqno xid 该节点下次生成的csn号。 latest_completed_xid xid 该节点提交或者回滚后节点上的最新事务号。 startup_max_xid xid 该节点关机前的最后一个事务号。 父主题： 系统视图

算子说明 Sample Scan是一种扫描表的方式，它可以在查询过程中随机地从表中抽取一部分数据进行查询，而不是扫描整个表。Sample Scan配合TABLESAMPLE关键字使用，使用方式为[ TABLESAMPLE sampling_method ( argument [, ...] ) [ REPEATABLE ( seed ) ] ]。这种技术通常用于大型表或者需要随机抽样的查询场景，可以提高查询效率。

SUMMARY_STAT_XACT_ALL_TABLES 显示集群内所有节点Schema中所有普通表和toast表的事务状态统计信息（在CN节点使用，按表名对每个节点中表的事务状态统计信息汇总）。 表1 SUMMARY_STAT_XACT_ALL_TABLES字段 名称 类型 描述 schemaname name 该表所在的Schema名。 relname name 表名。 seq_scan numeric 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read numeric 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan numeric 该表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch numeric 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins numeric 插入行数。 n_tup_upd numeric 更新行数。 n_tup_del numeric 删除行数。 n_tup_hot_upd numeric HOT更新行数（即没有更新索引列的行数）。 父主题： Object

算子说明 哈希连接（Hash Join）是一种高效的连接方法，它依赖于哈希技术。在进行哈希连接时，GaussDB会先选取两个表中的一个（通常是小表），接下来根据连接条件，建立一个哈希表。哈希表的键是小表的连接字段，值是小表的其他字段。然后，对于大表中的每一行，计算连接字段的哈希值，并在哈希表中查找是否有匹配的行。 Hash Join的时间复杂度为O(n+m), 其中n和m分别代表两个表的行数。然而，如果内部表过大，以至于哈希表无法完全放入内存，则可能需要额外的磁盘I/O操作，这会导致性能降低。

补充解释 PQbackendPID函数返回值在GaussDB中表示后台线程的槽位ID (SlotID)，而并非后台线程的BackendPid。由于存在上述差异，不建议按照PostgreSQL同名函数的语义执行。若希望获取该连接的后台PID，可以通过执行系统函数pg_backend_pid获取。同时，依赖libpq的其他驱动程序的同名接口（如Python连接驱动psycopg2的get_backend_pid函数）也遵循上述规则。

DDL 【规则】禁止在业务高峰期执行DDL操作。若必须执行DDL，应控制DDL的执行频率（每秒不超过1次DDL操作）。 DDL对象的锁使用全局常规锁表进行管理。DDL操作会对常规锁表的访问形成竞争，导致大量线程在LockMgrLock等待事件中被阻塞，存在线程池资源耗尽的风险，可能会引发主备切换或触发GaussDB线程池抗过载机制，从而影响业务成功率。 DDL操作需要失效对象的系统表缓存，以便其他并发线程能够感知DDL对象的变化。且其他线程需要处理失效消息，这会增加线程处理压力，存在CPU升高的风险。 DDL日志的回放速度远慢于DML日志的回放。频繁DDL操作可能导致主备时延增大，引发流控。因此，建议在业务高峰期控制DDL频率，避免触发流控。 【规则】禁止在同一个事务内执行DDL与其他业务操作，DDL应在独立事务内执行。 父主题： 数据库编程规范

PG_STATIO_SYS_INDEXES PG_STATIO_SYS_INDEXES视图显示命名空间中所有系统表索引的I/O状态信息。 表1 PG_STATIO_SYS_INDEXES字段 名称 类型 描述 relid oid 该索引所在的表的OID。 indexrelid oid 该索引的OID。 schemaname name 该索引的模式名。 relname name 该索引的表名。 indexrelname name 索引名称。 idx_blks_read bigint 从索引中读取的磁盘块数。 idx_blks_hit bigint 索引命中缓存数。 父主题： 系统视图