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数据管理 技术的面临的新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据来自：百科外， GaussDB (for MySQL)的其他类型转换函数（像if、ifnull、nullif等）都划归到条件表达式函数中，用法与GaussDB(for MySQL)基本类似。 GaussDB(DWS)除过上文所涉及的常用函数外，与其丰富的数据类型对应，还提供一系列相应处理函数来自：百科
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数据自动分级分类：在AI和专家知识库的双重加权下，精准识别敏感数据和文件，覆盖结构化（RDS）和非结构化（ OBS ）两种数据类型，实现云上全场景覆盖。 文件类型：支持近200种非结构化文件。 数据类型：支持数十种个人隐私数据类型，包含中英文。 图片类型：支持识别（png、jpeg、x-portable-pixma来自：专题![]()
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如果所有资源均未达瓶颈，则表明性能仍有提升潜力。可以查询最耗时的SQL语句，或者跑不出来的SQL语句，进行针对性的SQL调优指南。 云数据库GaussDB选择数据类型 选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 1.尽量使用执行效率比较高的数据类型 2.一般来说整型数据运算(包括=、＞、来自：专题![]()
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