GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于Database的隔离更加彻底，各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等，Database之间无法直接互访
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
步骤5：测试新的表结构下的系统性能 重新创建了具有存储方式、压缩级别、分布方式和分布列的测试数据集后，重新测试系统性能。 记录各表的存储使用情况。 使用pg_size_pretty函数查询每张表使用的磁盘空间，并将结果记录到基准表中。 1 SELECT T_NAME, PG_SIZE_PRETTY
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，尽可能体现出明显的关联关系
JDBC会根据所填写区域，访问对应DWS服务，向所在集群下发IAM证书，用于IAM用户认证。DWS服务地址已内置在JDBC配置文件中。 有关GaussDB(DWS)的区域信息，请参考地区和终端节点。 gaussdb是要连接的数据库名。
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，尽可能体现出明显的关联关系
步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 在优化表结构前后，请测试和记录以下详细信息以对比系统性能差异： 数据加载时间。 表占用的存储空间大小。 查询性能。 本次实践中的示例基于使用8节点的dws.d2.xlarge集群。因为系统性能受到许多因素的影响，即使您使用相同的集群配置
应用端加工RoaringBitmap结果集并入库GaussDB(DWS)开发示例 GaussDB(DWS) 自8.1.3版本后支持位图功能（RoaringBitmap），在使用JAVA语言基于GaussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap
应用端加工RoaringBitmap结果集并入库GaussDB(DWS)开发示例 GaussDB(DWS) 自8.1.3版本后支持位图功能（RoaringBitmap），在使用JAVA语言基于GaussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap
JDBC配置数据库第三方连接池 背景信息 由于GaussDB(DWS)当前没有自己的JDBC连接池，且继承于PG的连接池已下线，因此GaussDB(DWS)建议使用第三方的druid、Hikari CP、dbcp2等连接池。 JDBC继承于PG的连接池已下线，不推荐使用。 下述JDBC
