ODBC包及依赖的库和头文件 从管理控制台下载ODBC的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 Linux下的ODBC包 从软件包中获取，包名为dws_8.x.x_odbc_driver_for_xxx_xxx.zip。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件
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。例如
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
使用Python第三方库psycopg2连接GaussDB(DWS)集群 用户在创建好数据仓库集群后使用psycopg2第三方库连接到集群，则可以使用Python访问GaussDB(DWS) ，并进行数据表的各类操作。 连接集群前的准备 GaussDB(DWS)集群已绑定弹性IP。
主要有以下三种方式： 使用ELB连接集群：弹性负载均衡（ELB）是将访问流量根据转发策略分发到后端多台弹性云服务器的流量分发控制服务，可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，提高应用程序的容错能力。
60s 磁盘I/O服务时间 平均每次I/O请求的处理时间。 60s 磁盘I/O使用率 磁盘I/O在某一时间段内处理读写请求的时间占比。 60s 网卡状态 网卡状态（up/down）。 60s 接收包数 网卡接收数据的包数。 60s 发送包数 网卡发送数据的包数。
查看DWS资源池使用情况 在资源池监控页面展示资源池的实时信息和资源池资源消耗的历史信息。 进入资源池监控页面 登录DWS管理控制台。 在“专属集群 > 集群列表”页面，找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“操作”列，单击“监控面板”，系统将显示数据库监控页面。 在左侧导航栏选择
告警属性 告警ID 告警归属 告警级别 告警类型 业务类型 是否可自动清除 DWS_2000000009 管理面 >90% 紧急 操作告警 数据仓库服务 是 告警参数 类别 参数名称 参数含义 定位信息 名称 DWS集群节点数据盘I/O利用率超阈值。 类型 操作告警。
告警属性 告警ID 告警归属 告警级别 告警类型 业务类型 是否可自动清除 DWS_2000000028 管理面 >90% 紧急 操作告警 数据仓库服务 是 告警参数 类别 参数名称 参数含义 定位信息 名称 DWS集群节点动态内存使用率超阈值。 类型 操作告警。
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），可以提供较强的计算能力
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。
应用端加工RoaringBitmap结果集并入库DWS开发示例 DWS 自8.1.3版本后支持位图功能（RoaringBitmap），在使用JAVA语言基于DWS进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap的数据入库至DWS。 如针对大批量数据入库
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
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
