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名称、类型、默认值、约束等，具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-来自：专题GaussDB 开发表设计原则 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，GaussDB开发良好的表设计需要遵循以下原则： 1、将表数据均匀分布在各个DN上。 2、将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。 3、减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 4、来自：专题
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传统 云数据库 只能实现数据的传输与存储态加密，GaussDB作为纯软全密态数据库，还实现了内存中数据的运算态加密，从而实现数据全生命周期内的安全保护。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数，通过深度强化学习与全局调优算法，结合不同业来自：专题![]()
云数据库GaussDB时序引擎 云数据库GaussDB时序引擎 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数据库，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特点，企业核心数据上云信赖之选。 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数据库，具有高性能、高可用、高来自：专题![]()
GaussDB开发表设计原则 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，GaussDB开发良好的表设计需要遵循以下原则： 1、将表数据均匀分布在各个DN上。 2、将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。 3、减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 4、来自：专题![]()
传统云数据库只能实现数据的传输与存储态加密，GaussDB作为纯软全密态数据库，还实现了内存中数据的运算态加密，从而实现数据全生命周期内的安全保护。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数，通过深度强化学习与全局调优算法，结合不同业来自：专题![]()
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，每个DN（Data Node）会按照执行计划的要求去处理数据。 GaussDB 分布式执行框架示意图 因为数据是通过一致性Hash技术均匀分布在每个节点，因此DN在处理数据的过程中，可能需要从其他DN获取数据，GaussDB提供了三种stream流（广播流、聚合流和重分布流）来来自：专题![]()
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pg_stat_activity WHERE waiting = true; GaussDB分析查询结果中包含了当前被阻塞的查询语句，该查询语句所请求的锁资源可能被其他会话持有，正在等待持有会话释放锁资源。 只有当查询阻塞在系统内部锁资源时，waiting字段才显示为true。尽管等待锁来自：专题![]()
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，GaussDB性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。来自：专题![]()
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