华为云用户手册

处理查询 GaussDB提供了函数和操作符用来操作tsquery类型的查询。 tsquery && tsquery 返回两个给定查询tsquery的与结果。 tsquery || tsquery 返回两个给定查询tsquery的或结果。 !! tsquery 返回给定查询tsquery的非结果。 numnode(query tsquery) returns integer 返回tsquery中的节点数目（词素加操作符），这个函数在检查查询是否有效（返回值大于0），或者只包含停用词（返回值等于0）时，是有用的。例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 gaussdb=# SELECT numnode(plainto_tsquery('the any')); NOTICE: text-search query contains only stop words or doesn't contain lexemes, ignored CONTEXT: referenced column: numnode numnode --------- 0 gaussdb=# SELECT numnode('foo & bar'::tsquery); numnode --------- 3 querytree(query tsquery) returns text 返回可用于索引搜索的tsquery部分，该函数对于检测非索引查询是有用的（例如只包含停用词或否定项）。例如: 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT querytree(to_tsquery('!defined')); querytree ----------- T (1 row) 父主题： 附加功能

PG_SYNONYM PG_SYNONYM系统表存储同义词对象名与其他数据库对象名间的映射信息。 表1 PG_SYNONYM字段 名称 类型 描述 oid oid 行标识符（隐含字段，必须明确选择）。 synname name 同义词名称。 synnamespace oid 包含该同义词的名字空间的OID。 synowner oid 同义词的所有者，通常是创建它的用户OID。 synobjschema name 关联对象指定的模式名。 synobjname name 关联对象名。 syndblinkname name 关联DATABASE LINK对象名。 父主题： 系统表

词典测试 函数ts_lexize用于进行词典测试。 ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别到它是一个停用词，则返回空数组；如果是一个不可识别的词则返回NULL。 比如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 gaussdb=# SELECT ts_lexize('english_stem', 'stars'); ts_lexize ----------- {star} gaussdb=# SELECT ts_lexize('english_stem', 'a'); ts_lexize ----------- {} ts_lexize函数支持单一token，不支持文本。 父主题： 测试和调试文本搜索

参数说明 name 要创建的聚合函数名(可以有模式修饰) 。 input_data_type 该聚合函数要处理的输入数据类型。要创建一个零参数聚合函数，可以使用*代替输入数据类型列表。 （count(*)就是这种聚合函数的一个实例。 ） base_type 在以前的CREATE AGGREGATE语法中，输入数据类型是通过basetype参数指定的，而不是写在聚合的名称之后。 需要注意的是这种以前语法仅允许一个输入参数。 要创建一个零参数聚合函数，可以将basetype指定为"ANY"(而不是*)。 sfunc 将在每一个输入行上调用的状态转换函数的名称。 对于有N个参数的聚合函数，sfunc必须有 +1 个参数，其中的第一个参数类型为state_data_type，其余的匹配已声明的输入数据类型。 函数必须返回一个state_data_type类型的值。 这个函数接受当前状态值和当前输入数据，并返回下个状态值。 state_data_type 聚合的状态值的数据类型。 ffunc 在转换完所有输入行后调用的最终处理函数，它计算聚合的结果。 此函数必须接受一个类型为state_data_type的参数。 聚合的输出数据 类型被定义为此函数的返回类型。 如果没有声明ffunc则使用聚合结果的状态值作为聚合的结果，且输出类型为state_data_type。 initial_condition 状态值的初始设置(值)。 它必须是一个state_data_type类型可以接受的文本常量值。 如果没有声明，状态值初始为 NULL 。 sort_operator 用于MIN或MAX类型聚合的排序操作符。 这个只是一个操作符名 (可以有模式修饰)。这个操作符假设接受和聚合一样的输入数据类型。 collection_func 目前该参数在集中式下不生效。

优化分析 分析发现上述计划的性能瓶颈点为lfbank.f_ev_dp_kdpl_zhminx的scan。进一步分析该表的Scan条件如下： 尝试把lfbank.f_ev_dp_kdpl_zhminx表修改为列存表，然后在yezdminc列上建PCK（局部聚簇），并设置PARTIAL_CLUSTER_ROWS=100000000（此用例lfbank.f_ev_dp_kdpl_zhminx表行数为116702554，PARTIAL_CLUSTER_ROWS默认值4200000）。执行计划优化为： 此方法实际是靠牺牲数据导入时的性能来提升业务查询性能。 此方法导致局部排序的元组数增加，需要增大psort_work_mem来提高排序效率。

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 --建立外表，用来以TEXT格式导入GDS服务器192.168.0.90和192.168.0.91上的数据，导入过程错误信息将记录到err_HR_staffS中。 gaussdb=# CREATE FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS ( staff_ID NUMBER(6) , FIRST_NAME VARCHAR2(20), LAST_NAME VARCHAR2(25), EMAIL VARCHAR2(25), PHONE_NUMBER VARCHAR2(20), HIRE_DATE DATE, employment_ID VARCHAR2(10), SALARY NUMBER(8,2), COMMISSION_PCT NUMBER(2,2), MANAGER_ID NUMBER(6), section_ID NUMBER(4) ) SERVER gsmpp_server OPTIONS (location 'gsfs://192.168.0.90:5000/* | gsfs://192.168.0.91:5000/*', format 'TEXT', delimiter E'\x20', null '') WITH err_HR_staffS; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 --建立外表，用来以TEXT格式导入GDS服务器192.168.0.90和192.168.0.91上的数据，导入过程错误信息将记录到err_HR_staffS中。本次数据导入允许出现的数据格式错误个数为2。 CREATE FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS_ft3 ( staff_ID NUMBER(6) , FIRST_NAME VARCHAR2(20), LAST_NAME VARCHAR2(25), EMAIL VARCHAR2(25), PHONE_NUMBER VARCHAR2(20), HIRE_DATE DATE, employment_ID VARCHAR2(10), SALARY NUMBER(8,2), COMMISSION_PCT NUMBER(2,2), MANAGER_ID NUMBER(6), section_ID NUMBER(4) ) SERVER gsmpp_server OPTIONS (location 'gsfs://192.168.0.90:5000/* | gsfs://192.168.0.91:5000/*', format 'TEXT', delimiter E'\x20', null '',reject_limit '2') WITH err_HR_staffS_ft3; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 --建立外表，用来以CSV格式导入input_data目录下存放在各个节点名文件下的所有文件。 gaussdb=# CREATE FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS_ft1 ( staff_ID NUMBER(6) , FIRST_NAME VARCHAR2(20), LAST_NAME VARCHAR2(25), EMAIL VARCHAR2(25), PHONE_NUMBER VARCHAR2(20), HIRE_DATE DATE, employment_ID VARCHAR2(10), SALARY NUMBER(8,2), COMMISSION_PCT NUMBER(2,2), MANAGER_ID NUMBER(6), section_ID NUMBER(4) ) SERVER gsmpp_server OPTIONS (location 'file:///input_data/*', format 'csv', mode 'private', delimiter ',') WITH err_HR_staffS_ft1; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 --建立外表，用来以CSV格式导出数据到output_data目录下。 gaussdb=# CREATE FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS_ft2 ( staff_ID NUMBER(6) , FIRST_NAME VARCHAR2(20), LAST_NAME VARCHAR2(25), EMAIL VARCHAR2(25), PHONE_NUMBER VARCHAR2(20), HIRE_DATE DATE, employment_ID VARCHAR2(10), SALARY NUMBER(8,2), COMMISSION_PCT NUMBER(2,2), MANAGER_ID NUMBER(6), section_ID NUMBER(4) ) SERVER gsmpp_server OPTIONS (location 'file:///output_data/', format 'csv', delimiter '|', header 'on') WRITE ONLY; 1 2 3 4 5 --删除外表。 gaussdb=# DROP FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS; gaussdb=# DROP FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS_ft1; gaussdb=# DROP FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS_ft2; gaussdb=# DROP FOREIGN TABLE foreign_HR_staffS_ft3;

参数概览 创建外表语法提供了多个参数，常用参数分类如下。 必需参数 table_name column_name type_name POSITION(offset,length) LIKE source_table SERVER server_name OPTIONS可选参数 可选参数 外表的数据源位置参数location 数据格式参数 format header（仅支持CSV，FIXED格式） fileheader（仅支持CSV，FIXED格式） out_filename_prefix delimiter quote（仅支持CSV格式） escape（仅支持CSV格式） null noescaping（仅支持TEXT格式） encoding eol 容错性参数 fill_missing_fields ignore_extra_data reject_limit compatible_illegal_chars WITH error_table_name LOG INTO error_table_nam... REMOTE LOG 'name' PER NODE REJECT LIMIT 'v...

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE FOREIGN TABLE [ IF NOT EXISTS ] table_name ( [ { column_name type_name POSITION ( offset, length ) | LIKE source_table } [, ...] ] ) SERVER server_name OPTIONS ( { option_name 'value' } [, ...] ) [ WRITE ONLY | READ ONLY ] [ WITH error_table_name | LOG INTO error_table_name] [REMOTE LOG 'name'] [PER NODE REJECT LIMIT 'value'] [ TO { GROUP groupname | NODE ( nodename [, ... ] ) } ];

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 --创建资源池pool1。 gaussdb=# CREATE RESOURCE POOL pool1; --创建负载组group1。 gaussdb=# CREATE WORKLOAD GROUP group1; -- 更新一个负载组group1的并发数量为10。其关联的资源池为pool1。 gaussdb=# ALTER WORKLOAD GROUP group1 USING RESOURCE POOL pool1 WITH (ACT_STATEMENTS=10); --删除负载组group1和资源池pool1。 gaussdb=# DROP WORKLOAD GROUP group1; gaussdb=# DROP RESOURCE POOL pool1;

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 -- 创建一个资源池，其控制组指定为"DefaultClass"组下属的"High" Timeshare Workload控制组。 gaussdb=# CREATE RESOURCE POOL pool1 WITH (CONTROL_GROUP="High"); -- 创建一个负载组，关联已创建的资源池。 gaussdb=# CREATE WORKLOAD GROUP group1 USING RESOURCE POOL pool1; -- 创建一个应用映射组，关联已创建的负载组。 gaussdb=# CREATE APP WORKLOAD GROUP MAPPING app_wg_map1 WITH (WORKLOAD_GPNAME=group1); --创建一个默认应用映射组，关联默认的负载组。 gaussdb=# CREATE APP WORKLOAD GROUP MAPPING app_wg_map2; --删除应用映射组。 gaussdb=# DROP APP WORKLOAD GROUP MAPPING app_wg_map1; gaussdb=# DROP APP WORKLOAD GROUP MAPPING app_wg_map2; --删除负载组。 gaussdb=# DROP WORKLOAD GROUP group1; --删除资源池。 gaussdb=# DROP RESOURCE POOL pool1;

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 --创建模式ds。 gaussdb=# CREATE SCHEMA ds; --将当前模式ds更名为ds_new。 gaussdb=# ALTER SCHEMA ds RENAME TO ds_new; --创建用户jack。 gaussdb=# CREATE USER jack PASSWORD '********'; --将DS_NEW的所有者修改为jack。 gaussdb=# ALTER SCHEMA ds_new OWNER TO jack; --修改ds_new的防篡改属性。 gaussdb=# ALTER SCHEMA ds_new WITH BLOCKCHAIN; --删除用户jack和模式ds_new。 gaussdb=# DROP SCHEMA ds_new; gaussdb=# DROP USER jack;

参数说明 pool_name 资源池名称。 资源池名称为已创建的资源池。 取值范围：字符串，要符合标识符命名规范。 group_name 控制组名称。 设置控制组名称时，语法可以使用双引号，也可以使用单引号。 group_name对大小写敏感。 不指定group_name时，默认指定的字符串为 "Medium"，代表指定DefaultClass控制组的"Medium" Timeshare控制组。 若数据库管理员指定自定义Class组下的Workload控制组，如control_group的字符串为："class1:workload1"；代表此资源池指定到class1控制组下的workload1控制组。也可同时指定Workload控制组的层次，如control_group的字符串为："class1:workload1:1"。 若数据库用户指定Timeshare控制组代表的字符串，即"Rush"、"High"、"Medium"或"Low"其中一种，如control_group的字符串为"High"；代表资源池指定到DefaultClass控制组下的"High" Timeshare控制组。 多租户场景下，组资源池关联的控制组为class级别，业务资源池关联Workload控制组。且不允许在各种资源池间相互切换。 取值范围：已创建的控制组。 stmt 资源池语句执行的最大并发数量。 取值范围：数值型，-1~2147483647，-1表示不限制并发数 dop 资源池最大并发度，语句执行时能够创建的最多线程数量。 取值范围：数值型，1~2147483647‬。 memory_size 资源池最大使用内存。 取值范围：字符串，内容范围1KB~2047GB，单位大小写敏感 mem_percent 资源池可用内存占全部内存或者组用户内存使用的比例。 在多租户场景下，组用户和业务用户的mem_percent范围为1-100的整数，默认为20。 在普通场景下，普通用户的mem_percent范围为0-100的整数，默认值为0。 mem_percent和memory_limit同时指定时，只有mem_percent起作用。 io_limits 资源池每秒可触发IO次数上限。 对于行存，以万次为单位计数，而列存则以正常次数计数。 取值范围：数值型，0-2147483647 io_priority IO利用率高达90%时，重消耗IO作业进行IO资源管控时关联的优先级等级。 包括三档可选：Low、Medium和High。不控制时可设置为None，默认为None。 取值范围：枚举型，可选项为：None，Low、Medium和High。 io_limits和io_priority的设置都仅对复杂作业有效。包括批量导入（INSERT INTO SELECT, COPY FROM, CREATE TABLE AS等），单DN数据量大约超过500MB的复杂查询和VACUUM FULL等操作。

语法格式 1 2 ALTER RESOURCE POOL pool_name WITH ({MEM_PERCENT= pct | CONTROL_GROUP="group_name" | ACTIVE_STATEMENTS=stmt | MAX_DOP = dop | MEMORY_LIMIT='memory_size' | io_limits=io_limits | io_priority='io_priority'}[, ... ]);

编写代码 C语言函数的编写需要遵守基本的规则： 函数声明语法，Datum funcname(PG_FUNCTION_ARGS)。 申明函数是版本1格式，调用宏PG_FUNCTION_INFO_V1(funcname)。不使用宏则默认为版本0格式。 C文件中声明PG_MODULE_MAGIC，标记数据库的版本信息，防止动态库被加载到一个不兼容的服务器。 在分配内存时，使用函数palloc和pfree，而不是使用对应的C库函数malloc和free。在每个事务结束是会自动释放通过palloc申请的内存，以免内存泄露。 C文件中定义的符号名不能相互冲突或者与服务器中可执行程序中定义的符号冲突。如果有关于此的编译错误消息，你必须重命名你的函数或者变量。 开发者应充分了解要调用的内核函数接口功能及入参范围，在调用前应检查参数合法性，避免出现空指针等可能导致程序crash的问题。 自定义函数上线前应经过充分测试，避免引入问题影响数据库正常业务。

示例 示例1：函数功能，返回两个时间中的较大的，文件名maxtimestamp.cpp，文件内容如下。 其中，PG_GETARG_TIMESTAMP(0)、PG_GETARG_TIMESTAMP(1)分别获取timestamp类型的第一个参数和第二个参数。PG_ARGISNULL(0)、PG_ARGISNULL(1)返回参数1、参数2是否为NULL。PG_RETURN_TIMESTAMP返回timestamp结果。

支持的数据类型以及接口 数据库支持数字，字符串，时间等多种类型。目前C函数支持的类型，以及各种类型的C类型和SQL类型的对应关系，类型的参数获取以及返回结果的接口，见下表： 表1 C类型和SQL类型的对应关系 SQL类型 C类型 获取参数 返回结果 varchar VarChar* PG_GETARG_DATUM PG_RETURN_VARCHAR_P text text* PG_GETARG_DATUM PG_RETURN_TEXT_P char BpChar* PG_GETARG_DATUM PG_RETURN_BPCHAR_P date DateADT PG_GETARG_DATUM PG_RETURN_DATEADT timestamp Timestamp PG_GETARG_TIMESTAMP PG_RETURN_TIMESTAMP smallint int16 PG_GETARG_INT16 PG_RETURN_INT16 integer int32 PG_GETARG_INT32 PG_RETURN_INT32 bigint int64 PG_GETARG_INT64 PG_RETURN_INT64 常用函数及说明见下表： 表2 常用函数及说明 函数名 功能 TextDatumGetCString 传入text/varchar/bpchar的Datum类型，返回一个char*字符串 cstring_to_text 转换char*字符串到text/varchar类型 date_pl_interval date类型加一个时间间隔 timestamp_pl_interval timestamp类型加一个时间间隔 int4_numeric integer数据转换成numeric类型 palloc 内存申请 pfree 内存释放 PointerGetDatum 指针类型强制转换成Datum类型 DirectFunctionCall1 调用1个参数的函数 DirectFunctionCall2 调用2个参数的函数 DirectFunctionCall3 调用3个参数的函数 PG_ARGISNULL(N) 判断函数的第n个参数是否为NULL

创建C函数 以ISNUMBER为例： 1 2 3 4 create or replace function isnumber(text) returns integer as '...../isNumber.so', 'ISNUMBER' language c strict fenced IMMUTABLE SHIIPABLE; ...../isNumber.so 指定了库文件的路径。当enable_default_cfunc_libpath打开时，只需要指定文件名即可，数据库会自动在默认目录（$libdir/proc_srclib）下查找该文件。当enable_default_cfunc_libpath关闭时，这里必须指定库文件的绝对路径。enable_default_cfunc_libpath参数默认打开。 属性strict，表示只要其中任意参数为NULL值，该函数就会返回空值，当有NULL参数时该函数不会被执行，而是自动返回一个空值结果。也就是说，如果函数创建时没有指定strict属性，则函数的C语言实现一定要对参数是否为NULL特殊处理，例如：maxdate的实现。否则，对NULL的不正确的使用可能引起进程的crash。 属性fenced，如果指定函数为fenced模式，则函数会在worker进程中被调用，防止C代码实现错误导致服务器crash，不建议使用not fenced模式。 属性IMMUTABLE，表示函数的结果只倚赖于它的输入参数。 属性SHIPPABLE，表示这个函数可以下推到DN执行。对于IMMUTABLE类型的函数，如果函数的返回值类型不是record，则可以下推到DN上执行。 对于STABLE/VOLATILE类型的函数，仅当函数的属性是SHIPPABLE的时候，函数可以下推到DN执行。 函数属性在CREATE FUNCTION章节会有详细介绍。

编译生成动态库 在使用用户定义的C代码之前，必须编译链接生成一个能被服务器动态载入的文件。确切的说，需要生成一个共享库文件。 首先源文件被编译成一个目标文件，然后目标文件被连接起来。目标文件需要被创建成position-independent code (PIC)，这意味着当它们被载入时，可以被放置在内存中的任意位置。 下面例子中，我们以文件isNumber.c为例，并且创建一个共享库isNumber.so。 Linux创建PIC的编译器标志是-fpic。在不同平台上的，需要参考GCC手册。创建一个共享库的编译器标志是-shared。一个完整的例子： gcc -fpic -c isNumber.cpp -I include/postgresql/server/ gcc -shared -o isNumber.so isNumber.o 上述命令也可以连在一起： gcc -shared -fpic -o isNumber.so isNumber.cpp -I include/postgresql/server/ 其中include/postgresql/server/ 为服务器对外发布的头文件路径，在安装目录下面。 gcc版本要求在7.3.0或者7.3.0之上。 为保证C函数兼容性，若涉及数据库升级，用户需要基于升级后的头文件重新编译C函数共享库。 在服务端加载过动态库后，不可在环境上手动修改该动态库，否则可能出现段错误或其他未知问题。

Plan Hint实际调优案例 本节以TPC-DS标准测试的Q24的部分语句为例，在1000X，24DN环境上，说明使用plan hint进行实际调优的过程。示例如下： 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 select avg(netpaid) from (select c_last_name ,c_first_name ,s_store_name ,ca_state ,s_state ,i_color ,i_current_price ,i_manager_id ,i_units ,i_size ,sum(ss_sales_price) netpaid from store_sales ,store_returns ,store ,item ,customer ,customer_address where ss_ticket_number = sr_ticket_number and ss_item_sk = sr_item_sk and ss_customer_sk = c_customer_sk and ss_item_sk = i_item_sk and ss_store_sk = s_store_sk and c_birth_country = upper(ca_country) and s_zip = ca_zip and s_market_id=7 group by c_last_name ,c_first_name ,s_store_name ,ca_state ,s_state ,i_color ,i_current_price ,i_manager_id ,i_units ,i_size); 该语句的初始计划如下，运行时间110s： 该计划中，第10层算子使用broadcast性能较差，由于第11层算子估算行数为2140，比实际行数严重低估。错误行数估算主要来源于第13层算子的行数低估，根因是第13层hashjoin中，使用store_sales的(ss_ticket_number, ss_item_sk)列和store_returns的(sr_ticket_number, sr_item_sk)列进行关联，由于缺少多列相关性的估算导致行数严重低估。 2. 使用如下的rows hint进行调优后，计划如下，运行时间318s： 1 2 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns * 11270)*/ c_last_name ... 时间反而劣化了，原因是第8层hashjoin过慢引起第9层redistribute时间过慢导致，其中第9层redistribute并没有数据倾斜，hashjoin慢的原因是由于第18层redistribute后数据倾斜导致。 3. 经过实际数据查证，customer_address的两个join列的不同值数目较少，使用其进行join容易出现数据倾斜，故把customer_address放到最后进行join。使用如下的hint进行调优后，计划如下，运行时间116s： 1 2 3 4 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns *11270) leading((store_sales store_returns store item customer) customer_address)*/ c_last_name ... 发现时间基本花在了第6层redistribute算子上，需要进一步优化。 4. 由于最后一层redistribute包含倾斜，所以时间较长。为了避免倾斜，需要将item表放在最后join，由于item表的join并不能使行数减少。修改hint如下并执行，计划如下，运行时间120s： 1 2 3 4 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns *11270) leading((customer_address (store_sales store_returns store customer) item)) c_last_name ... 该计划中的redistribute问题并没有解决，因为第22层item表做了broadcast，导致与customer_address表join后的倾斜并没有被消除掉。 5. 增加如下禁止item表做broadcast的hint，使与customer_address join的表做redistribute（也可以进行join表redistribute的hint），计划如下，运行时间105s： 1 2 3 4 5 select avg(netpaid) from (select /*+rows(store_sales store_returns *11270) leading((customer_address (store_sales store_returns store customer) item)) no broadcast(item)*/ c_last_name ... 6. 发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例，在收集default_statistics_target设置为–2的统计信息之后，计划相比于默认统计信息发生劣化。 1. 默认统计信息（default_statistics_target设置为100）的计划如下： 2. 统计信息变更（default_statistics_target设置为–2）的计划如下： 3. 经过对比，劣化的原因主要为lineitem和part表join时stream类型由BroadCast变更为Redistribute导致。可以对语句进行stream方式的hint来调整到之前的计划，例如： 父主题： 使用Plan Hint进行调优

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 --创建一个角色role1。 gaussdb=# CREATE ROLE role1 IDENTIFIED BY '********'; -- 为用户role1创建一个同名schema，子命令创建的表films和winners的拥有者为role1。 gaussdb=# CREATE SCHEMA AUTHORIZATION role1 CREATE TABLE films (title text, release date, awards text[]) CREATE VIEW winners AS SELECT title, release FROM films WHERE awards IS NOT NULL; --删除schema。 gaussdb=# DROP SCHEMA role1 CASCADE; --删除用户。 gaussdb=# DROP USER role1 CASCADE;

简化输入 简化输入到CSV日志文件，可以通过如下操作： 设置log_filename和log_rotation_age，为日志文件提供一个一致的、可预测的命名方案。通过日志文件名，预测一个独立的日志文件完成并进入准备导入状态的时间。 将log_rotation_size设为0来终止基于尺寸的日志回滚，因为基于尺寸的日志回滚让预测日志文件名变得非常的困难。 将log_truncate_on_rotation设为on以便区分在同一日志文件中旧的日志数据和新的日志数据。

csvlog定义 以“逗号分隔值” 即CSV（Comma Separated Value）的形式发出日志。 以下是简单的用来存储CSV形式日志输出的表定义： 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 CREATE TABLE postgres_log ( log_time timestamp(3) with time zone, node_name text, user_name text, database_name text, process_id bigint, connection_from text, "session_id" text, session_line_num bigint, command_tag text, session_start_time timestamp with time zone, virtual_transaction_id text, transaction_id bigint, query_id bigint, module text, error_severity text, sql_state_code text, message text, detail text, hint text, internal_query text, internal_query_pos integer, context text, query text, query_pos integer, location text, application_name text ); 详细说明请参见表1。 表1 csvlog字段含义表 字段名 字段含义 字段名 字段含义 log_time 毫秒级的时间戳 module 日志所属模块 node_name 节点名称 error_severity ERRORSTATE代码 user_name 用户名 sql_state_code SQLSTATE代码 database_name 数据库名 message 错误消息 process_id 进程ID detail 详细错误消息 connection_from 客户主机：端口号 hint 提示 session_id 会话ID internal_query 内部查询（查询那些导致错误的信息，如果有的话） session_line_num 每个会话的行数 internal_query_pos 内部查询指针 command_tag 命令标签 context 环境 session_start_time 会话开始时间 query 错误发生位置的字符统计 virtual_transaction_id 常规事务 query_pos 错误发生位置指针 transaction_id 事务ID location 在GaussDB源代码中错误的位置（如果log_error_verbosity的值设为verbose ） query_id 查询ID application_name 应用名称 使用COPY FROM命令将日志文件导入这个表： 1 COPY postgres_log FROM '/opt/data/pg_log/logfile.csv' WITH csv; 此处的日志名“logfile.csv”要换成实际生成的日志的名称。

调优手段之GUC参数 查询优化的主要目的是为查询语句选择高效的执行方式。 如下SQL语句: 1 2 select count(1) from customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk); 在执行customer inner join store_sales的时候，GaussDB支持Nested Loop、Merge Join和Hash Join三种不同的Join方式。优化器会根据表customer和表store_sales的统计信息估算结果集的大小以及每种Join方式的执行代价，然后对比选出执行代价最小的执行计划。 正如前面所说，执行代价计算都是基于一定的模型和统计信息进行估算，当因为某些原因代价估算不能反映真实的cost的时候，我们就需要通过GUC参数设置的方式让执行计划倾向更优规划。例如：random_page_cost参数表示优化器计算一次非顺序抓取磁盘页面的开销，该参数默认值为4。当机器磁盘随机读取的速度较快时，比如SSD设备，可以将该参数的值适当调小，更改后，索引扫描的代价降低，生成计划时更倾向于选择索引扫描的方式。

参数说明 connection_target 以下列形式之一指定连接的目标服务器： [ database_name ] [ @host ] [ :port ]：通过TCP/IP连接。 unix:postgresql://host [ :port ] / [ database_name ] [ ?connection_option ]：通过Unix域套接字连接。 tcp:postgresql://host [ :port ] / [ database_name ] [ ?connection_option ]：通过TCP/IP连接。 SQL string constant：包含上述形式之一的值。 connection_name 用于该连接的一个可选标识符，可以在其他命令中引用它。可以是一个SQL标识符或者一个宿主变量。 connection_user 用于数据库连接的用户名。 使用user_name/password、user_name SQLIDENTIFIED BY password或者user_name USING password之一，这个参数也能指定用户名和口令。 用户名和口令可以是SQL标识符、字符串常量或者宿主变量。 上述参数中斜体部分为变量，请根据实际情况进行修改。

示例 Synonym词典可用于解决语言学相关问题，例如，为避免使单词"Paris"变成"pari"，可在Synonym词典文件中定义一行"Paris paris"，并将该词典放置在预定义的english_stem词典之前。 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 gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {english_stem} | english_stem | {pari} (1 row) gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = my_synonyms, FILEPATH = 'file:///home/dicts/' ); gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword WITH my_synonym, english_stem; gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( CASESENSITIVE=true); gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) gaussdb=# SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {pari} (1 row) 其中，同义词词典文件全名为my_synonyms.syn，所在目录为当前连接CN节点的/home/dicts/下。关于创建词典的语法和更多参数，请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 星号（*）可用于词典文件中的同义词结尾，表示该同义词是一个前缀。在to_tsvector()中该星号将被忽略，但在to_tsquery()中会匹配该前缀并对应输出结果（参照处理查询一节）。 假设词典文件synonym_sample.syn内容如下： 1 2 gogle googl indices index* 创建并使用词典： 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 gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY syn ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = synonym_sample ); gaussdb=# SELECT ts_lexize('syn','indices'); ts_lexize ----------- {index} (1 row) gaussdb=# CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION tst (copy=simple); gaussdb=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION tst ALTER MAPPING FOR asciiword WITH syn; gaussdb=# SELECT to_tsvector('tst','indices'); to_tsvector ------------- 'index':1 (1 row) gaussdb=# SELECT to_tsquery('tst','indices'); to_tsquery ------------ 'index':* (1 row) gaussdb=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector; tsvector --------------------------------- 'are' 'indexes' 'useful' 'very' (1 row) gaussdb=# SELECT 'indexes are very useful'::tsvector @@ to_tsquery('tst','indices'); ?column? ---------- t (1 row)

接口介绍 高级功能包DBE_APPLICATION_INFO支持的所有接口请参见表1。DBE_APPLICATION_INFO作用范围是当前session。 表1 DBE_APPLICATION_INFO 接口名称 描述 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO 写入客户端信息。 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO 读取客户端信息。 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO 写入客户端信息。DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO函数原型为： 1 2 3 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO( str text )returns void; 表2 DBE_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO接口参数说明 参数 描述 str 写入的客户端信息。 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO 读取客户端信息DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO函数原型为： 1 2 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO( OUT client_info text); 表3 DBE_APPLICATION_INFO.READ_CLIENT_INFO接口参数说明 参数 描述 client_info 客户端信息

语法格式 1 2 3 4 predpush_same_level(src, dest) predpush_same_level(src1 src2 ..., dest) [no] nestloop_index([@queryblock] dest[, index_list]) -- 索引方式 [no] nestloop_index([@queryblock] dest[,(src1 src2 ...)]) -- 表名方式 predpush_same_level参数仅在rewrite_rule中的predpushforce选项打开时生效。 nestloop_index对rewrite_rule不做要求。

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 69 70 71 //以下代码将获取数据库连接操作封装为一个接口，可通过给定用户名和密码来连接数据库。 public static Connection getConnect(String username, String passwd) { //驱动类。 String driver = "org.postgresql.Driver"; //数据库连接描述符。 String sourceURL = "jdbc:postgresql://$ip:$port/postgres"; Connection conn = null; try { //加载驱动。 Class.forName(driver); } catch( Exception e ) { e.printStackTrace(); return null; } try { //创建连接。 conn = DriverManager.getConnection(sourceURL, username, passwd); System.out.println("Connection succeed!"); } catch(Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } return conn; } // 以下代码将使用Properties对象作为参数建立连接 public static Connection getConnectUseProp(String username, String passwd) { //驱动类。 String driver = "org.postgresql.Driver"; //数据库连接描述符。 String sourceURL = "jdbc:postgresql://$ip:$port/postgres?"; Connection conn = null; Properties info = new Properties(); try { //加载驱动。 Class.forName(driver); } catch( Exception e ) { e.printStackTrace(); return null; } try { info.setProperty("user", username); info.setProperty("password", passwd); //创建连接。 conn = DriverManager.getConnection(sourceURL, info); System.out.println("Connection succeed!"); } catch(Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } return conn; } 常用参数详细请见JDBC常用参数参考。

示例3 常用数据类型使用示例 //bit类型使用示例，注意此处bit类型取值范围[0,1] Statement st = conn.createStatement(); String sqlstr = "create or replace function fun_1()\n" + "returns bit AS $$\n" + "select col_bit from t_bit limit 1;\n" + "$$\n" + "LANGUAGE SQL;"; st.execute(sqlstr); CallableStatement c = conn.prepareCall("{ ? = call fun_1() }"); //注册输出类型，位串类型 c.registerOutParameter(1, Types.BIT); c.execute(); //使用Boolean类型获取结果 System.out.println(c.getBoolean(1)); // money类型使用示例 // 表结构中包含money类型列的使用示例。 st.execute("create table t_money(id int,col1 money)"); PreparedStatement pstm = conn.prepareStatement("insert into t_money values(1,?)"); // 使用PGobject赋值，取值范围[-92233720368547758.08，92233720368547758.07] PGobject minMoney = new PGobject(); minMoney.setType("money"); minMoney.setValue("-92233720368547758.08"); pstm.setObject(1, minMoney); pstm.execute(); // 使用PGMoney赋值,取值范围[-9999999.99,9999999.99] pstm.setObject(1,new PGmoney(9999999.99)); pstm.execute(); // 函数返回值为money的使用示例。 st.execute("create or replace function func_money() " + "return money " + "as declare " + "var1 money; " + "begin " + " select col1 into var1 from t_money limit 1; " + " return var1; " + "end;"); CallableStatement cs = conn.prepareCall("{? = call func_money()}"); cs.registerOutParameter(1,Types.DOUBLE); cs.execute(); cs.getObject(1);

DBE_PLDEBUGGER.continue 执行当前存储过程，直到下一个断点或结束，返回执行的下一条的行数和对应query。 函数原型为： 1 2 DBE_PLDEBUGGER.continue() RETURN Record; 表1 continue 返回值列表 名称 类型 描述 funcoid OUT oid 函数id funcname OUT text 函数名 lineno OUT integer 当前调试运行的下一行行号 query OUT text 当前调试的下一行函数源码 父主题： DBE_PLDEBUGGER Schema