华为云用户手册

wal_file_init_num 参数说明：WAL编写器将创建的xlog段文件的数量。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，0~1000000。 默认值：10（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；0（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）

wal_flush_timeout 参数说明：遍历WalInsertStatusEntryTbl的超时时间。Xlog刷盘自适应控制的刷盘IO遍历WalInsertStatusEntryTbl等待的最大时间。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 如果时间过长可能造成Xlog刷盘频率降低，降低Xlog处理性能。 取值范围：整型， 0 ~ 90000000（微秒） 默认值： 2us（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；800us（4核CPU/16G内存）

wal_rec_writer_bind_cpu 参数说明：WAL rec writer 线程绑定cpu的核号。 默认是-1，-1是无效值，就是不绑核。 虽然数值范围为INT_MAX，但是实际和所用设备核数相关，所设定CPU核号不存在时报错中断。 多个线程允许绑定一个核，但是性能下降，不建议。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：最大值INT_MAX ，最小值-1。 默认值：-1

wal_receiver_bind_cpu 参数说明：WAL receiver 线程绑定cpu的核号。 默认是-1，-1是无效值，就是不绑核。 虽然数值范围为INT_MAX，但是实际和所用设备核数相关，所设定CPU核号不存在时报错中断。 多个线程允许绑定一个核，但是性能下降，不建议。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：最大值INT_MAX ，最小值-1。 默认值：-1

walwriter_sleep_threshold 参数说明：xlogflusher进入sleep之前空闲xlog刷新的次数，达到阈值会休眠。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，1-50000。 默认值：500（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；50（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）

wal_sync_method 参数说明：设置向磁盘强制更新WAL数据的方法。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 如果将fsync关闭，这个参数的设置就没有意义，因为所有数据更新都不会强制写入磁盘。 取值范围：枚举类型 open_datasync表示用带O_DSYNC选项的open()打开“WAL”文件。 fdatasync表示每次提交的时候都调用fdatasync()（支持suse10和suse11）。 fsync_writethrough表示每次提交的时候调用fsync()强制把缓冲区任何数据写入磁盘。 由于历史原因，Windows平台支持将wal_sync_method设置为fsync_writethrough。在windows平台上fsync_writethrough和fsync等效。 fsync表示每次提交的时候调用fsync()（支持suse10和suse11）。 open_sync表示用带O_SYNC选项的open()写“WAL”文件（支持suse10和suse11）。 不是所有的平台都支持以上参数。 默认值：fdatasync

wal_buffers 参数说明：设置用于存放WAL数据的共享内存空间的XLOG_BLCKSZ数，XLOG_BLCKSZ的大小默认为8KB。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：-1~218，最小值为-1，最大值为262144，单位为8KB。 如果设置为-1，表示wal_buffers的大小随着参数shared_buffers自动调整，为shared_buffers的1/64，最小值为8个XLOG_BLCKSZ，最大值为2048个XLOG_BLCKSZ，自动调整后的值小于最小值时会调整为最小值，大于最大值时会调整为最大值。 如果设置为其他值，当小于4时，会被默认设置为4。 默认值： 1GB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；512MB（16核CPU/128G内存）；256MB（8核CPU/64G内存）；128MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：每次事务提交时，WAL缓冲区的内容都写入到磁盘中，因此设置为很大的值不会带来明显的性能提升。如果将它设置成几百兆，就可以在有很多即时事务提交的服务器上提高写入磁盘的性能。根据经验来说，默认值可以满足大多数的情况。

full_page_writes 参数说明：设置GaussDB服务器在检查点之后对页面的第一次修改时，是否将每个磁盘页面的全部内容写到WAL日志中。当增量检查点开关和enable_double_write同时打开时，则不使用full_page_writes。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置这个参数是因为在操作系统崩溃过程中可能磁盘页面只写入了一部分内容，从而导致在同一个页面中包含新旧数据的混合。在崩溃后的恢复期间，由于在WAL日志中存储的行变化信息不够完整，因此无法完全恢复该页。把完整的页面影像保存下来就可以保证页面被正确还原，代价是增加了写入WAL日志的数据量。 关闭此参数，在系统崩溃的时候，可能无法恢复原来的数据。如果服务器硬件的特质（比如电池供电的磁盘控制器）可以减小部分页面的写入风险，或者文件系统特性支持（比如ReiserFS 4），并且清楚知道写入风险在一个可以接受的范畴，可以关闭这个参数。 取值范围：布尔型 on表示启用此特性。 off表示关闭此特性。 默认值：on

wal_sender_bind_cpu_attr 参数说明：用于控制日志发送的绑核操作，仅sysadmin用户可以访问。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 'nobind'：线程不做绑核。 'cpuorderbind: 8-12': 从8号核开始一个线程绑定一个CPU，区间内核不足就不参与绑定。建议区间大小设置为大于等于参数max_wal_senders。 取值范围：字符串，长度大于0，该参数不区分大小写。 默认值：'nobind'

commit_delay 参数说明：表示一个已经提交的数据在WAL缓冲区中存放的时间。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置为非 0 值时事务执行commit后不会立即写入WAL中，而仍存放在WAL缓冲区中，等待WalWriter进程周期性写入磁盘。 如果系统负载很高，在延迟时间内，其他事务可能已经准备好提交。但如果没有事务准备提交，这个延迟就是在浪费时间。 取值范围：整型， 0～100000（微秒），其中0表示无延迟。 默认值：0

fsync 参数说明：设置GaussDB服务器是否使用fsync()系统函数（请参见wal_sync_method）确保数据的更新及时写入物理磁盘中。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 使用fsync()系统函数可以保证在操作系统或者硬件崩溃的情况下将数据恢复到一个已知的状态。 如果将此参数关闭，可能会在系统崩溃时无法恢复原来的数据，导致数据库不可用。 取值范围：布尔型 on表示使用fsync()系统函数。 off表示不使用fsync()系统函数。 默认值：on

synchronous_commit 参数说明：设置当前事务的同步方式。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 通常情况下，一个事务产生的日志的同步顺序如下： 主机将日志内容写入本地内存。 主机将本地内存中的日志写入本地文件系统。 主机将本地文件系统中的日志内容刷盘。 主机将日志内容发送给备机。 备机接受到日志内容，存入备机内存。 备机将备机内存中的日志写入备机文件系统。 备机将备机文件系统中的日志内容刷盘。 备机回放日志，完成对数据文件的增量更新。 取值范围：枚举类型 on：表示主机事务提交需要等待备机将对应日志刷新到磁盘。 off：表示主机事务提交无需等待主机自身将对应日志刷新到磁盘，通常也称为异步提交。 local：表示主机事务提交需要等待主机自身将对应日志刷新到磁盘，通常也称为本地提交。 remote_write：表示主机事务提交需要等待备机将对应日志写到文件系统（无需刷新到磁盘）。 remote_receive：表示主机事务提交需要等待备机接收到对应日志数据（无需写入文件系统）。 remote_apply：表示主机事务提交需要等待备机完成对应日志的回放操作。 true：同on。 false：同off。 yes：同on。 no：同off。 1：同on。 0：同off。 2：同remote_apply。 默认值：on

wal_level 参数说明：设置写入WAL信息量的级别，不能为空或被注释掉。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 如果需要启用WAL日志归档和主备机的数据流复制，必须将此参数设置为archive、hot_standby或者logical。 如果此参数设置为minimal，archive_mode必须设置为off，hot_standby必须设置为off，max_wal_senders参数设置为0，且需为单机环境，否则将导致数据库无法启动。 如果此参数设置为archive，hot_standby必须设置为off，否则将导致数据库无法启动。但是，hot_standby在双机环境中不能设置为off，具体参见hot_standby参数说明。 取值范围：枚举类型 minimal 优点：一些重要操作（包括创建表、创建索引、簇操作和表的复制）都能安全的跳过，这样就可以使操作变得更快。 缺点：WAL仅提供从数据库服务器崩溃或者紧急关闭状态恢复时所需要的基本信息，无法用WAL归档日志恢复数据。 archive 这个参数增加了WAL归档需要的日志信息，从而可以支持数据库的归档恢复。 hot_standby 这个参数进一步增加了在备机上运行的SQL查询的信息，这个参数只能在数据库服务重新启动后生效。 为了在备机上开启只读查询，wal_level必须在主机上设置成hot_standby，并且备机必须打开hot_standby参数。hot_standby和archive级别之间的性能只有微小的差异，如果它们的设置对产品的性能影响有明显差异，欢迎反馈。 logical 这个参数表示WAL日志支持逻辑复制。 默认值：hot_standby

PG_OS_THREADS PG_OS_THREADS视图提供当前节点下所有线程的状态信息。 表1 PG_OS_THREADS字段 名称 类型 描述 node_name text 当前节点的名称。 pid bigint 当前节点进程中正在运行的线程号。 lwpid integer 与pid对应的轻量级线程号。 thread_name text 与pid对应的线程名称。 creation_time timestamp with time zone 与pid对应的线程创建的时间。 父主题： 系统视图

分区表统计信息函数 gs_stat_get_partition_stats(oid) 描述：获取特定分区的统计信息。 返回值类型：record gs_stat_get_xact_partition_stats(oid) 描述：获取特定分区的事务中统计信息。 返回值类型：record gs_stat_get_all_partitions_stats() 描述：获取所有分区的统计信息。 返回值类型：setof record gs_stat_get_xact_all_partitions_stats() 描述：获取所有分区的事务中统计信息。 返回值类型：setof record gs_statio_get_all_partitions_stats() 描述：获取所有分区的I/O统计信息。 返回值类型：setof record 上述五个函数示例： 运行时统计信息上报是异步的，且基于UDP协议，后台线程处理可能存在延迟和丢包，此处示例预期仅供参考。 事务外统计信息查询 gaussdb=# CREATE TABLE part_tab1 gaussdb-# ( gaussdb(# a int, b int gaussdb(# ) gaussdb-# PARTITION BY RANGE(b) gaussdb-# ( gaussdb(# PARTITION P1 VALUES LESS THAN(10), gaussdb(# PARTITION P2 VALUES LESS THAN(20), gaussdb(# PARTITION P3 VALUES LESS THAN(MAXVALUE) gaussdb(# ); CREATE TABLE gaussdb=# CREATE TABLE subpart_tab1 gaussdb-# ( gaussdb(# month_code VARCHAR2 ( 30 ) NOT NULL , gaussdb(# dept_code VARCHAR2 ( 30 ) NOT NULL , gaussdb(# user_no VARCHAR2 ( 30 ) NOT NULL , gaussdb(# sales_amt int gaussdb(# ) gaussdb-# PARTITION BY RANGE (month_code) SUBPARTITION BY RANGE (dept_code) gaussdb-# ( gaussdb(# PARTITION p_201901 VALUES LESS THAN( '201903' ) gaussdb(# ( gaussdb(# SUBPARTITION p_201901_a VALUES LESS THAN( '2' ), gaussdb(# SUBPARTITION p_201901_b VALUES LESS THAN( '3' ) gaussdb(# ), gaussdb(# PARTITION p_201902 VALUES LESS THAN( '201904' ) gaussdb(# ( gaussdb(# SUBPARTITION p_201902_a VALUES LESS THAN( '2' ), gaussdb(# SUBPARTITION p_201902_b VALUES LESS THAN( '3' ) gaussdb(# ) gaussdb(# ); CREATE TABLE gaussdb=# CREATE INDEX index_part_tab1 ON part_tab1(b) LOCAL gaussdb-# ( gaussdb(# PARTITION b_index1, gaussdb(# PARTITION b_index2, gaussdb(# PARTITION b_index3 gaussdb(# ); CREATE INDEX gaussdb=# CREATE INDEX idx_user_no ON subpart_tab1(user_no) LOCAL; CREATE INDEX gaussdb=# INSERT INTO part_tab1 VALUES(1, 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO part_tab1 VALUES(1, 11); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO part_tab1 VALUES(1, 21); INSERT 0 1 gaussdb=# UPDATE part_tab1 SET a = 2 WHERE b = 1; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE part_tab1 SET a = 3 WHERE b = 11; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE /*+ indexscan(part_tab1) */ part_tab1 SET a = 4 WHERE b = 21; UPDATE 1 gaussdb=# DELETE FROM part_tab1; DELETE 3 gaussdb=# ANALYZE part_tab1; ANALYZE gaussdb=# VACUUM part_tab1; VACUUM gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201902', '1', '1', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201902', '2', '2', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201903', '1', '3', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201903', '2', '4', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# UPDATE subpart_tab1 SET sales_amt = 2 WHERE user_no='1'; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE subpart_tab1 SET sales_amt = 3 WHERE user_no='2'; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE subpart_tab1 SET sales_amt = 4 WHERE user_no='3'; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE /*+ indexscan(subpart_tab1) */ subpart_tab1 SET sales_amt = 5 WHERE user_no='4'; UPDATE 1 gaussdb=# DELETE FROM subpart_tab1; DELETE 4 gaussdb=# ANALYZE subpart_tab1; ANALYZE gaussdb=# VACUUM subpart_tab1; VACUUM gaussdb=# SELECT * FROM gs_stat_all_partitions; partition_oid | schemaname | relname | partition_name | sub_partition_name | seq_scan | seq_tup_read | idx_scan | idx_tup_fetch | n_tup_ins | n_tup_upd | n_tup_del | n_tup_hot_upd | n_live_tup | n_dead_tup | last_vacuum | last_autovacuum | last_analyze | last_autoanalyze | vacuum_count | autovacuum_count | analyze_count | autoanalyze_count ---------------+------------+--------------+----------------+--------------------+----------+--------------+----------+---------------+-----------+-----------+-----------+---------------+------------+ ------------+-------------------------------+------------------------+-------------------------------+------------------------+--------------+------------------+---------------+------------------- 16964 | public | subpart_tab1 | p_201902 | p_201902_b | 5 | 1 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:45.293965+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 2023-05-15 20:36:44.688861+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 16963 | public | subpart_tab1 | p_201902 | p_201902_a | 5 | 1 | 4 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:45.291022+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 2023-05-15 20:36:44.688843+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 16961 | public | subpart_tab1 | p_201901 | p_201901_b | 5 | 1 | 4 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:45.288037+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 2023-05-15 20:36:44.688829+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 16960 | public | subpart_tab1 | p_201901 | p_201901_a | 5 | 1 | 4 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:45.285311+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 2023-05-15 20:36:44.688802+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 16954 | public | part_tab1 | p3 | | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:29.490636+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 2023-05-15 20:36:28.540115+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 16953 | public | part_tab1 | p2 | | 4 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:29.487914+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 2023-05-15 20:36:28.540098+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 16952 | public | part_tab1 | p1 | | 5 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:29.48536+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 2023-05-15 20:36:28.540071+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 (7 rows) gaussdb=# SELECT * FROM gs_statio_all_partitions; partition_oid | schemaname | relname | partition_name | sub_partition_name | heap_blks_read | heap_blks_hit | idx_blks_read | idx_blks_hit | toast_blks_read | toast_blks_hit | tidx_blks_read | t idx_blks_hit ---------------+------------+--------------+----------------+--------------------+----------------+---------------+---------------+--------------+-----------------+----------------+----------------+-- ------------- 16964 | public | subpart_tab1 | p_201902 | p_201902_b | 4 | 8 | 2 | 21 | | | | 16963 | public | subpart_tab1 | p_201902 | p_201902_a | 4 | 8 | 2 | 21 | | | | 16961 | public | subpart_tab1 | p_201901 | p_201901_b | 4 | 8 | 2 | 21 | | | | 16960 | public | subpart_tab1 | p_201901 | p_201901_a | 4 | 8 | 2 | 21 | | | | 16954 | public | part_tab1 | p3 | | 4 | 8 | 2 | 15 | | | | 16953 | public | part_tab1 | p2 | | 4 | 8 | 2 | 15 | | | | 16952 | public | part_tab1 | p1 | | 4 | 8 | 2 | 15 | | | | (7 rows) gaussdb=# SELECT * FROM gs_stat_get_partition_stats(16952); partition_oid | seq_scan | seq_tup_read | idx_scan | idx_tup_fetch | n_tup_ins | n_tup_upd | n_tup_del | n_tup_hot_upd | n_live_tup | n_dead_tup | last_vacuum | last_autovacuum | last_analyze | last_autoanalyze | vacuum_count | autovacuum_count | analyze_count | autoanalyze_count | last_data_changed | heap_blks_read | heap_blks_hit | idx_blks_re ad | idx_blks_hit | tup_fetch | block_fetch ---------------+----------+--------------+----------+---------------+-----------+-----------+-----------+---------------+------------+------------+------------------------------+---------------------- --+-------------------------------+------------------------+--------------+------------------+---------------+-------------------+------------------------+----------------+---------------+------------ ---+--------------+-----------+------------- 16952 | 5 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2023-05-15 20:36:29.48536+08 | 2000-01-01 08:00:00+0 8 | 2023-05-15 20:36:28.540071+08 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2000-01-01 08:00:00+08 | 4 | 8 | 2 | 21 | 0 | 12 (1 row) 事务内统计信息查询： gaussdb=# BEGIN; BEGIN gaussdb=# INSERT INTO part_tab1 VALUES(1, 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO part_tab1 VALUES(1, 11); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO part_tab1 VALUES(1, 21); INSERT 0 1 gaussdb=# UPDATE part_tab1 SET a = 2 WHERE b = 1; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE part_tab1 SET a = 3 WHERE b = 11; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE /*+ indexscan(part_tab1) */ part_tab1 SET a = 4 WHERE b = 21; UPDATE 1 gaussdb=# DELETE FROM part_tab1; DELETE 3 gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201902', '1', '1', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201902', '2', '2', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201903', '1', '3', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# INSERT INTO subpart_tab1 VALUES('201903', '2', '4', 1); INSERT 0 1 gaussdb=# UPDATE subpart_tab1 SET sales_amt = 2 WHERE user_no='1'; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE subpart_tab1 SET sales_amt = 3 WHERE user_no='2'; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE subpart_tab1 SET sales_amt = 4 WHERE user_no='3'; UPDATE 1 gaussdb=# UPDATE /*+ indexscan(subpart_tab1) */ subpart_tab1 SET sales_amt = 5 WHERE user_no='4'; UPDATE 1 gaussdb=# DELETE FROM subpart_tab1; DELETE 4 gaussdb=# SELECT * FROM gs_stat_xact_all_partitions; partition_oid | schemaname | relname | partition_name | sub_partition_name | seq_scan | seq_tup_read | idx_scan | idx_tup_fetch | n_tup_ins | n_tup_upd | n_tup_del | n_tup_hot_upd ---------------+------------+--------------+----------------+--------------------+----------+--------------+----------+---------------+-----------+-----------+-----------+--------------- 16964 | public | subpart_tab1 | p_201902 | p_201902_b | 4 | 4 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 16963 | public | subpart_tab1 | p_201902 | p_201902_a | 4 | 4 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 16961 | public | subpart_tab1 | p_201901 | p_201901_b | 4 | 4 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 16960 | public | subpart_tab1 | p_201901 | p_201901_a | 4 | 4 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 16954 | public | part_tab1 | p3 | | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 16953 | public | part_tab1 | p2 | | 3 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 16952 | public | part_tab1 | p1 | | 4 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 (7 rows) gaussdb=# SELECT * FROM gs_stat_get_xact_partition_stats(16952); partition_oid | seq_scan | seq_tup_read | idx_scan | idx_tup_fetch | n_tup_ins | n_tup_upd | n_tup_del | n_tup_hot_upd | tup_fetch ---------------+----------+--------------+----------+---------------+-----------+-----------+-----------+---------------+----------- 16952 | 4 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 (1 row) gs_stat_get_partition_analyze_count(oid) 描述：用户在该分区上启动分析的次数 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_autoanalyze_count(oid) 描述：autovacuum守护进程在该分区上启动分析的次数。 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_autovacuum_count(oid) 描述：autovacuum守护进程在该分区上启动清理的次数。 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_last_analyze_time(oid) 描述：用户在该分区上最后一次手动启动分析或者autovacuum线程启动分析的时间。 返回值类型：timestamptz gs_stat_get_partition_last_autoanalyze_time(oid) 描述：autovacuum守护进程在该分区上最后一次启动分析的时间。 返回值类型：timestamptz gs_stat_get_partition_last_autovacuum_time(oid) 描述：autovacuum守护进程在该分区上最后一次启动清理的时间。 返回值类型：timestamptz gs_stat_get_partition_last_data_changed_time(oid) 描述：对于在分区上的修改insert/update/delete/truncate，在该表上最后一次操作的时间。当前暂不支持。 返回值类型：timestamptz gs_stat_get_partition_last_vacuum_time(oid) 描述：用户在该分区上最后一次手动启动清理或者autovacuum线程启动清理的时间。 返回值类型：timestamptz gs_stat_get_partition_numscans(oid) 描述：分区顺序扫描读取的行数目。 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_tuples_returned(oid) 描述：分区顺序扫描读取的行数目。 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_tuples_fetched(oid) 描述：分区位图扫描抓取的行数目。 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_vacuum_count(oid) 描述：用户在该分区上启动清理的次数。 返回值类型：bigint gs_stat_get_xact_partition_tuples_fetched(oid) 描述：事务中扫描的tuple行数。 返回值类型：bigint gs_stat_get_xact_partition_numscans(oid) 描述：当前事务中分区执行的顺序扫描次数。 返回值类型：bigint gs_stat_get_xact_partition_tuples_returned(oid) 描述：当前事务中分区通过顺序扫描读取的行数。 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_blocks_fetched(oid) 描述：分区的磁盘块抓取请求的数量。 返回值类型：bigint gs_stat_get_partition_blocks_hit(oid) 描述：在缓冲区中找到的分区的磁盘块请求数目。 返回值类型：bigint pg_stat_get_partition_tuples_inserted(oid) 描述：插入相应表分区中行的数量。 返回值类型：bigint pg_stat_get_partition_tuples_updated(oid) 描述：在相应表分区中已更新行的数量。 返回值类型：bigint pg_stat_get_partition_tuples_deleted(oid) 描述：从相应表分区中删除行的数量。 返回值类型：bigint pg_stat_get_partition_tuples_changed(oid) 描述：该表分区上一次analyze或autoanalyze之后插入、更新、删除行的总数量。 返回值类型：bigint pg_stat_get_partition_live_tuples(oid) 描述：分区表活行数。 返回值类型：bigint pg_stat_get_partition_dead_tuples(oid) 描述：分区表死行数。 返回值类型：bigint pg_stat_get_xact_partition_tuples_inserted(oid) 描述：表分区相关的活跃子事务中插入的tuple数。 返回值类型：bigint pg_stat_get_xact_partition_tuples_deleted(oid) 描述：表分区相关的活跃子事务中删除的tuple数。 返回值类型：bigint pg_stat_get_xact_partition_tuples_hot_updated(oid) 描述：表分区相关的活跃子事务中热更新的tuple数。 返回值类型：bigint pg_stat_get_xact_partition_tuples_updated(oid) 描述：表分区相关的活跃子事务中更新的tuple数。 返回值类型：bigint pg_stat_get_partition_tuples_hot_updated(oid) 描述：返回给定分区id的分区热更新元组数的统计。 参数：oid 返回值类型：bigint

GS_DB_PRIVILEGE GS_DB_PRIVILEGE系统表记录ANY权限的授予情况，每条记录对应一条授权信息。 表1 GS_DB_PRIVILEGE字段 名称 类型 描述 oid oid 行标识符（隐含字段，必须明确选择）。 roleid oid 用户标识。 privilege_type text 用户拥有的ANY权限，取值参考表1。 admin_option boolean 是否具有privilege_type列记录的ANY权限的再授权权限。 t：表示具有。 f：表示不具有。 父主题： 系统表

JSON/JSONB支持的函数 array_to_json(anyarray [, pretty_bool]) 描述：返回JSON类型的数组。将一个多维数组组成一个JSON数组。如果pretty_bool为true，将在一维元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： gaussdb=# SELECT array_to_json('{{1,5},{99,100}}'::int[]); array_to_json ------------------ [[1,5],[99,100]] (1 row) row_to_json(record [, pretty_bool]) 描述：返回JSON类型的行。如果pretty_bool为true，将在第一级元素之间添加换行符。 返回类型：json 示例： gaussdb=# SELECT row_to_json(row(1,'foo')); row_to_json --------------------- {"f1":1,"f2":"foo"} (1 row)

示例 --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE tpcds.customer_demographics_t2 ( CD_DEMO_SK INTEGER NOT NULL, CD_GENDER CHAR(1) , CD_MARITAL_STATUS CHAR(1) , CD_EDUCATION_STATUS CHAR(20) , CD_PURCHASE_ESTIMATE INTEGER , CD_CREDIT_RATING CHAR(10) , CD_DEP_COUNT INTEGER , CD_DEP_EMPLOYED_COUNT INTEGER , CD_DEP_COLLEGE_COUNT INTEGER ) ; --开启事务。 gaussdb=# START TRANSACTION; --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO tpcds.customer_demographics_t2 VALUES(1,'M', 'U', 'DOCTOR DEGREE', 1200, 'GOOD', 1, 0, 0); gaussdb=# INSERT INTO tpcds.customer_demographics_t2 VALUES(2,'F', 'U', 'MASTER DEGREE', 300, 'BAD', 1, 0, 0); --提交事务，让所有更改永久化。 gaussdb=# COMMIT; --查询数据。 gaussdb=# SELECT * FROM tpcds.customer_demographics_t2; --删除表tpcds.customer_demographics_t2。 gaussdb=# DROP TABLE tpcds.customer_demographics_t2;

语法格式 [ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ] SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ] { * | {expression [ [ AS ] output_name ]} [, ...] } INTO [ [ GLOBAL | LOCAL ] [ TEMPORARY | TEMP ] | UNLOGGED ] [ TABLE ] new_table [ FROM from_item [, ...] ] [ WHERE condition ] [ GROUP BY expression [, ...] ] [ HAVING condition [, ...] ] [ WINDOW {window_name AS ( window_definition )} [, ...] ] [ { UNION | INTERSECT | EXCEPT | MINUS } [ ALL | DISTINCT ] select ] [ ORDER BY {expression [ [ ASC | DESC | USING operator ] | nlssort_expression_clause ] [ NULLS { FIRST | LAST } ]} [, ...] ] [ LIMIT { count | ALL } ] [ OFFSET start [ ROW | ROWS ] ] [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY ] [ {FOR { UPDATE | SHARE } [ OF table_name [, ...] ] [ NOWAIT |WAIT N]} [...] ];

参数说明 new_table new_table指定新建表的名称。 UNLOGGED 指定表为非日志表。在非日志表中写入的数据不会被写入到预写日志中，这样就会比普通表快很多。但是，它也是不安全的，非日志表在冲突或异常关机后会被自动删截。非日志表中的内容也不会被复制到备用服务器中。在该类表中创建的索引也不会被自动记录。 使用场景：非日志表不能保证数据的安全性，用户应该在确保数据已经做好备份的前提下使用，例如系统升级时进行数据的备份。 故障处理：当异常关机等操作导致非日志表上的索引发生数据丢失时，用户应该对发生错误的索引进行重建。 GLOBAL | LOCAL 创建临时表时可以在TEMP或TEMPORARY前指定GLOBAL或LOCAL关键字。如果指定GLOBAL关键字，GaussDB会创建全局临时表，否则GaussDB会创建本地临时表。 TEMPORARY | TEMP 如果指定TEMP或TEMPORARY关键字，则创建的表为临时表。临时表分为全局临时表和本地临时表两种类型。创建临时表时如果指定GLOBAL关键字则为全局临时表，否则为本地临时表。 全局临时表的元数据对所有会话可见，会话结束后元数据继续存在。会话与会话之间的用户数据、索引和统计信息相互隔离，每个会话只能看到和更改自己提交的数据。全局临时表有两种模式：一种是基于会话级别的(ON COMMIT PRESERVE ROWS), 当会话结束时自动清空用户数据；一种是基于事务级别的(ON COMMIT DELETE ROWS), 当执行commit或rollback时自动清空用户数据。建表时如果没有指定ON COMMIT选项，则缺省为会话级别。与本地临时表不同，全局临时表建表时可以指定非pg_temp_开头的schema。 本地临时表只在当前会话可见，本会话结束后会自动删除。因此，在除当前会话连接的数据库节点故障时，仍然可以在当前会话上创建和使用临时表。由于临时表只在当前会话创建，对于涉及对临时表操作的DDL语句，会产生DDL失败的报错。因此，建议DDL语句中不要对临时表进行操作。TEMP和TEMPORARY等价。 本地临时表通过每个会话独立的以pg_temp开头的schema来保证只对当前会话可见，因此，不建议用户在日常操作中手动删除以pg_temp、pg_toast_temp开头的schema。 如果建表时不指定TEMPORARY/TEMP关键字，而指定表的schema为当前会话的pg_temp_开头的schema，则此表会被创建为临时表。 如果其它会话正在使用全局临时表或索引，则无法对其执行ALTER/DROP操作。 全局临时表的DDL只会影响当前会话的用户数据和索引。例如truncate、reindex、analyze只对当前会话有效。 SELECT INTO的其它参数可参考SELECT的参数说明。

OPERATOR_RUNTIME OPERATOR_RUNTIME视图显示当前用户正在执行的作业的算子相关信息。 表1 OPERATOR_RUNTIME的字段 名称 类型 描述 queryid bigint 语句执行使用的内部query_id。 pid bigint 后端线程id。 plan_node_id integer 查询对应的执行计划的plan node id。 plan_node_name text 对应于plan_node_id的算子的名称。 start_time timestamp with time zone 该算子处理第一条数据的开始时间。 duration bigint 该算子到结束时候总的执行时间（ms）。 status text 当前算子的执行状态，包括finished和running。 query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在数据库节点上的最小内存峰值（MB）。 max_peak_memory integer 当前算子在数据库节点上的最大内存峰值（MB）。 average_peak_memory integer 当前算子在数据库节点上的平均内存峰值（MB)。 memory_skew_percent integer 当前算子在数据库节点的内存使用倾斜率。 min_spill_size integer 若发生下盘，数据库节点上下盘的最小数据量（MB），默认为0。 max_spill_size integer 若发生下盘，数据库节点上下盘的最大数据量（MB），默认为0。 average_spill_size integer 若发生下盘，数据库节点上下盘的平均数据量（MB)，默认为0。 spill_skew_percent integer 若发生下盘，数据库节点间下盘倾斜率。 min_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的最小执行时间（ms)。 max_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的最大执行时间（ms)。 total_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的总执行时间（ms)。 cpu_skew_percent integer 数据库节点间执行时间的倾斜率。 warning text 主要显示如下几类告警信息： Sort/SetOp/HashAgg/HashJoin spill Spill file size large than 256MB Broadcast size large than 100MB Early spill Spill times is greater than 3 Spill on memory adaptive Hash table conflict 父主题： Operator

调试 用户可以根据自己的需要，通过修改实例数据目录下的postgresql.conf文件中特定的配置参数来控制日志的输出，从而更好地了解数据库的运行状态。 可调整的配置参数请参见表1。 表1 配置参数 参数名称 描述 取值范围 备注 client_min_messages 配置发送到客户端信息的级别。 DEBUG5 DEBUG4 DEBUG3 DEBUG2 DEBUG1 LOG NOTICE WARNING ERROR FATAL PANIC 默认值：NOTICE。 设置级别后，发送到客户端的信息包含所设级别及以下所有低级别会发送的信息。级别越低，发送的信息越少。 log_min_messages 配置写到服务器日志里信息的级别。 DEBUG5 DEBUG4 DEBUG3 DEBUG2 DEBUG1 INFO NOTICE WARNING ERROR LOG FATAL PANIC 默认值：WARNING。 指定某一级别后，写到日志的信息包含所有更高级别会输出的信息。级别越高，服务器日志的信息越少。 log_min_error_statement 配置写到服务器日志中错误SQL语句的级别。 DEBUG5 DEBUG4 DEBUG3 DEBUG2 DEBUG1 INFO NOTICE WARNING ERROR FATAL PANIC 缺省值：ERROR。 所有导致一个特定级别（或者更高级别）错误的SQL语句都将记录在服务器日志中。 只有系统管理员可以修改该参数。 log_min_duration_statement 配置语句执行持续的最短时间。如果某个语句的持续时间大于或者等于设置的毫秒数，则会在日志中记录该语句及其持续时间。打开这个选项可以方便地跟踪需要优化的查询。 INT类型。 默认值：30min。 单位：毫秒。 设置为-1表示关闭这个功能。 只有系统管理员可以修改该参数。 log_connections/log_disconnections 配置是否在每次会话连接或结束时向服务器日志里打印一条信息。 on：每次会话连接或结束时向日志里打印一条信息。 off：每次会话连接或结束时不向日志里打印信息。 默认值：off。 - log_duration 配置是否记录每个已完成语句的持续时间。 on：记录每个已完成语句的持续时间。 off：不记录已完成语句的持续时间。 默认值：off。 只有系统管理员可以修改该参数。 log_statement 配置日志中记录哪些SQL语句。 none：不记录任何SQL语句。 ddl：记录数据定义语句。 mod：记录数据定义语句和数据操作语句。 all ：记录所有语句。 默认值： none。 只有系统管理员可以修改该参数。 log_hostname 配置是否记录主机名。 on：记录主机名。 off：不记录主机名。 默认值：off。 缺省时，连接日志只记录所连接主机的IP地址。打开这个选项会同时记录主机名。 该参数同时影响查看审计结果、GS_SESSION_MEMORY_DETAIL、PG_STAT_ACTIVITY和GUC参数log_line_prefix。 上表有关参数级别的说明请参见表2。 表2 日志级别参数说明 级别 说明 DEBUG[1-5] 提供开发人员使用的信息。5级为最高级别，依次类推，1级为最低级别。 INFO 提供用户隐含要求的信息。如在VACUUM VERBOSE过程中的信息。 NOTICE 提供可能对用户有用的信息。如长标识符的截断，作为主键一部分创建的索引。 WARNING 提供给用户的警告。如在事务块范围之外的COMMIT。 ERROR 报告导致当前命令退出的错误。 LOG 报告一些管理员感兴趣的信息。如检查点活跃性。 FATAL 报告导致当前会话终止的原因。 PANIC 报告导致所有会话退出的原因。 父主题： 应用程序开发教程

JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户的API方法，本节将对部分常用接口做具体描述，若涉及其他接口可参考JDK1.8（软件包）/JDBC 4.2中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData java.sql.Driver java.sql.PreparedStatement java.sql.ResultSet java.sql.ResultSetMetaData java.sql.Statement javax.sql.ConnectionPoolDataSource javax.sql.DataSource javax.sql.PooledConnection javax.naming.Context javax.naming.spi.InitialContextFactory CopyManager PGReplicationConnection PGReplicationStream ChainedStreamBuilder ChainedCommonStreamBuilder PGobject 父主题： 基于JDBC开发

PG_SHDEPEND PG_SHDEPEND系统表记录数据库对象和共享对象（比如角色）之间的依赖性关系。这些信息允许GaussDB保证在企图删除这些对象之前，这些对象是没有被引用的。 PG_DEPEND的作用类似，只是它是用于在一个数据库内部的对象的依赖性关系的。 PG_SHDEPEND是在数据库实例的所有数据库之间共享的，即每个实例只有一个，而不是每个数据库一个。 表1 PG_SHDEPEND字段 名称 类型 引用 描述 dbid oid PG_DATABASE.oid 依赖对象所在的数据库的OID，如果是共享对象，则为零。 classid oid PG_CLASS.oid 依赖对象所在的系统表的OID。 objid oid 任意OID属性 指定的依赖对象的OID。 objsubid integer - 对于一个表字段，这是字段号（objid和classid参考表本身）。对于所有其他对象类型，这个字段为零。 refclassid oid PG_CLASS.oid 被引用对象所在的系统表的OID（必须是一个共享表）。 refobjid oid 任意OID属性 指定的被引用对象的OID。 deptype "char" - 一段代码，定义了这个依赖性关系的特定语义；参阅下文。 objfile text - 用户定义函数库文件路径。 在任何情况下，一条PG_SHDEPEND记录就表明这个被引用的对象不能在未删除依赖对象的前提下删除。不过，deptype同时还标出了几种不同的子风格： SHARED_DEPENDENCY_OWNER (o) 被引用的对象（必须是一个角色）是依赖对象的所有者。 SHARED_DEPENDENCY_ACL (a) 被引用的对象（必须是一个角色）在依赖对象的ACL（访问控制列表，也就是权限列表）里提到。SHARED_DEPENDENCY_ACL不会在对象的所有者头上添加的，因为所有者会有一个SHARED_DEPENDENCY_OWNER记录。 SHARED_DEPENDENCY_PIN (p) 这类记录标识系统自身依赖于该被依赖对象，因此这样的对象不能被删除。这种类型的记录只是由initdb创建。这样的依赖对象的字段都是零。 SHARED_DEPENDENCY_ DBPRIV(d) 被引用的对象（必须是一个角色）具有依赖对象所对应的ANY权限（指定的依赖对象的OID对应的是系统表13.2.11 GS_DB_PRIVILEGE中一行）。 父主题： 系统表

DB_PART_KEY_COLUMNS DB_PART_KEY_COLUMNS视图显示了当前用户可访问的分区表或分区索引的分区键列的相关信息。该视图所有用户可访问，显示当前用户可访问的所有信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS schema下。 表1 DB_PART_KEY_COLUMNS字段 名称 类型 描述 owner character varying(128) 分区表或索引的拥有者。 name character varying(128) 分区表名或索引名。 object_type character varying(128) 对象类型。 若分区为分区表，此列为table。 若分区为分区索引，此列为index。 column_name character varying(4000) 分区表或索引的键列名。 column_position numeric 列在分区中的位置。 collated_column_id numeric 暂不支持，值为NULL。 父主题： 系统视图

GLOBAL_STATIO_SYS_SEQUENCES GLOBAL_STATIO_SYS_SEQUENCES视图显示各节点的命名空间中所有系统序列的I/O状态信息。 表1 GLOBAL_STATIO_SYS_SEQUENCES字段 名称 类型 描述 node_name name 节点名称。 relid oid 序列OID。 schemaname name 序列中模式名。 relname name 序列名。 blks_read bigint 从序列中读取的磁盘块数。 blks_hit bigint 序列中缓存命中数。 父主题： Cache/IO

java.sql.Statement java.sql.Statement是SQL语句接口。 表1 对java.sql.Statement的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC 4 addBatch(String sql) void Yes clearBatch() void Yes clearWarnings() void Yes close() void Yes closeOnCompletion() void Yes execute(String sql) Boolean Yes execute(String sql, int autoGeneratedKeys) Boolean Yes execute(String sql, int[] columnIndexes) Boolean Yes execute(String sql, String[] columnNames) Boolean Yes executeBatch() Boolean Yes executeQuery(String sql) ResultSet Yes executeUpdate(String sql) int Yes executeUpdate(String sql, int autoGeneratedKeys) int Yes executeUpdate(String sql, int[] columnIndexes) int Yes executeUpdate(String sql, String[] columnNames) int Yes getConnection() Connection Yes getFetchDirection() int Yes getFetchSize() int Yes getGeneratedKeys() ResultSet Yes getMaxFieldSize() int Yes getMaxRows() int Yes getMoreResults() Boolean Yes getMoreResults(int current) Boolean Yes getResultSet() ResultSet Yes getResultSetConcurrency() int Yes getResultSetHoldability() int Yes getResultSetType() int Yes getQueryTimeout() int Yes getUpdateCount() int Yes getWarnings() SQLWarning Yes isClosed() Boolean Yes isCloseOnCompletion() Boolean Yes isPoolable() Boolean Yes setCursorName(String name) void Yes setEscapeProcessing(boolean enable) void Yes setFetchDirection(int direction) void Yes setMaxFieldSize(int max) void Yes setMaxRows(int max) void Yes setPoolable(boolean poolable) void Yes setQueryTimeout(int seconds) void Yes setFetchSize(int rows) void Yes cancel() void Yes executeLargeUpdate(String sql) long No getLargeUpdateCount() long No executeLargeBatch() long No executeLargeUpdate(String sql, int autoGeneratedKeys) long No executeLargeUpdate(String sql, int[] columnIndexes) long No executeLargeUpdate(String sql, String[] columnNames) long No 通过setFetchSize可以减少结果集在客户端的内存占用情况。它的原理是通过将结果集打包成游标，然后分段处理，所以会加大数据库与客户端的通信量，会有性能损耗。 由于数据库游标是事务内有效，所以，在设置setFetchSize的同时，需要将连接设置为非自动提交模式，setAutoCommit(false)。同时在业务数据需要持久化到数据库中时，在连接上执行提交操作。 LargeUpdate相关方法必须在JDBC4.2及以上版本使用。 父主题： JDBC接口参考

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 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 DECLARE v_raw RAW; v_int INTEGER; v_length INTEGER; v_str VARCHAR2; v_double BINARY_DOUBLE; v_float FLOAT4; v_numeric NUMERIC; v_nvarchar2 NVARCHAR2; BEGIN -- INTEGER类型值转RAW类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW(170,1) INTO v_raw; -- 000000AA SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW(170,2) INTO v_raw; -- AA000000 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW(170,3) INTO v_raw; -- AA000000 -- RAW类型值转INTEGER类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_BINARY_INTEGER(DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW(170,1),1) INTO v_int; -- 170 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_BINARY_INTEGER(DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW(170,2),2) INTO v_int; -- 170 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_BINARY_INTEGER(DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW(170,3),3) INTO v_int; -- 170 -- 求RAW类型值长度 SELECT DBE_RAW.GET_LENGTH(DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW(170,1)) INTO v_length; -- 4 -- VARCHAR2类型值转RAW类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_VARCHAR2_TO_RAW('AA') INTO v_raw; -- 4141 -- RAW类型值转VARCHAR2类型 SELECT DBE_RAW.CAST_TO_VARCHAR2('4141') INTO v_str; -- AA -- RAW类型按位或 SELECT DBE_RAW.BIT_OR('0000', '1111') INTO v_raw; -- 1111 -- RAW类型取字串 SELECT DBE_RAW.SUBSTR('ABCD', 1, 2) INTO v_raw; -- ABCD -- RAW类型按位与 SELECT DBE_RAW.BIT_AND('AFF', 'FF0B') INTO v_raw; -- 0A0B -- RAW类型按位取反 SELECT DBE_RAW.BIT_COMPLEMENT('0AFF') INTO v_raw; -- F500 -- RAW类型按位异或 SELECT DBE_RAW.BIT_XOR('AFF', 'FF0B') INTO v_raw; -- F5F4 -- BINARY_DOUBLE类型值转RAW类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_DOUBLE_TO_RAW(1.0001,1) INTO v_raw; -- 3FF00068DB8BAC71 -- RAW类型值转BINARY_DOUBLE类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_BINARY_DOUBLE('3FF00068DB8BAC7',1) INTO v_double; -- 1.0001 -- RAW类型转FLOAT4类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_BINARY_FLOAT('40200000',1) INTO v_float; -- 2.5 -- FLOAT4类型转RAW类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_FLOAT_TO_RAW('2.5',1) INTO v_raw; -- 40200000 -- RAW类型转NUMERIC类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_NUMBER('808002008813') INTO v_numeric; -- 2.5 -- NUMERIC类型转RAW类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_NUMBER_TO_RAW('2.5') INTO v_raw; -- 808002008813 -- RAW类型转NVARCHAR2类型 SELECT DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_NVARCHAR2('12345678') INTO v_nvarchar2; -- \x124Vx -- RAW类型COMPARE SELECT DBE_RAW.COMPARE('ABCD','AB') INTO v_numeric; -- 2 -- RAW类型CONCAT SELECT DBE_RAW.CONCAT('ABCD','AB') INTO v_raw; -- ABCDAB -- RAW类型CONVERT SELECT DBE_RAW.CONVERT('E695B0', 'GBK','UTF8') INTO v_raw; -- CAFD -- RAW类型COPIES SELECT DBE_RAW.COPIES('ABCD',2) INTO v_raw; -- ABCDABCD -- RAW类型指定位置和长度进行覆盖 SELECT DBE_RAW.OVERLAY('abcef', '12345678123456', 2, 5, '9966') INTO v_raw; -- 120ABCEF999956 -- RAW类型按字节翻转 SELECT DBE_RAW.REVERSE('12345678') INTO v_raw; -- 78563412 -- RAW类型字节转换（无填充码） SELECT DBE_RAW.TRANSLATE('1122112233', '1133','55') INTO v_raw; -- 55225522 -- RAW类型字节转换（有填充码） SELECT DBE_RAW.TRANSLITERATE('1122112233', '55','1133','FFEE') INTO v_raw; -- 55225522FF -- RAW类型两个字节间的所有字节 SELECT DBE_RAW.XRANGE('00','03') INTO v_raw; -- 00010203 END; /

Memory Statistics Memory Statistics指标名称及描述如下表所示。 表1 Memory Statistics报表主要内容 指标名称 描述 shared_used_memory 已经使用共享内存大小（MB）。 max_shared_memory 最大共享内存（MB）。 process_used_memory 进程已经使用内存（MB）。 max_process_memory 最大进程内存（MB）。 父主题： WDR报告信息介绍

注意事项 参数DEFAULT将在客户端和服务器之间默认执行源编码到目标编码之间的转换。要支持这个用法，需要定义双向转换，即从A到B和从B到A之间的转换。 创建转换需拥有函数的EXECUTE权限及目标模式的CREATE权限。 源编码和目标编码都不可以使用SQL_ASCII，因为在涉及SQL_ASCII “encoding”的情况下，服务器的行为是硬连接的。 使用DROP CONVERSION可以移除用户定义的转换。