华为云用户手册

统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples；pg_statistic表中的stadistinct、stanullfrac、stanumbersN、stavaluesN、histogram_bounds等。

语法格式 设置会话的事务参数。 1 2 ALTER SESSION SET [ SESSION CHARACTERISTICS AS ] TRANSACTION { ISOLATION LEVEL { READ COMMITTED | READ UNCOMMITTED } | { READ ONLY | READ WRITE } } [, ...] ; 设置会话的其他运行时参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ALTER SESSION SET {{config_parameter { { TO | = } { value | DEFAULT } | FROM CURRENT }} | CURRENT_SCHEMA [ TO | = ] { schema | DEFAULT } | TIME ZONE time_zone | SCHEMA schema | NAMES encoding_name | ROLE role_name PASSWORD 'password' | SESSION AUTHORIZATION { role_name PASSWORD 'password' | DEFAULT } | XML OPTION { DOCUMENT | CONTENT } } ;

语法格式 CREATE AUDIT POLICY [ IF NOT EXISTS ] policy_name { { privilege_audit_clause | access_audit_clause } [ filter_group_clause ] [ ENABLE | DISABLE ] }; privilege_audit_clause： 1 PRIVILEGES { DDL | ALL } [ ON LABEL ( resource_label_name [, ... ] ) ] access_audit_clause： ACCESS { DML | ALL } [ ON LABEL ( resource_label_name [, ... ] ) ]

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dev_audit和bob_audit用户。 openGauss=# CREATE USER dev_audit PASSWORD 'dev@1234'; openGauss=# CREATE USER bob_audit password 'bob@1234'; --创建一个表tb_for_audit openGauss=# CREATE TABLE tb_for_audit(col1 text, col2 text, col3 text); --创建资源标签 openGauss=# CREATE RESOURCE LABEL adt_lb0 add TABLE(tb_for_audit); --对数据库执行create操作创建审计策略 openGauss=# CREATE AUDIT POLICY adt1 PRIVILEGES CREATE; --对数据库执行select操作创建审计策略 openGauss=# CREATE AUDIT POLICY adt2 ACCESS SELECT; --仅审计记录用户dev_audit和bob_audit在执行针对adt_lb0资源进行的create操作数据库创建审计策略 openGauss=# CREATE AUDIT POLICY adt3 PRIVILEGES CREATE ON LABEL(adt_lb0) FILTER ON ROLES(dev_audit, bob_audit); --仅审计记录用户dev_audit和bob_audit,客户端工具为psql和gsql，IP地址为'10.20.30.40', '127.0.0.0/24'，在执行针对adt_lb0资源进行的select、insert、delete操作数据库创建审计策略。 openGauss=# CREATE AUDIT POLICY adt4 ACCESS SELECT ON LABEL(adt_lb0), INSERT ON LABEL(adt_lb0), DELETE FILTER ON ROLES(dev_audit, bob_audit), APP(psql, gsql), IP('10.20.30.40', '127.0.0.0/24');

参数说明 policy_name 审计策略名称，需要唯一，不可重复； 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。 DDL 指的是针对数据库执行如下操作时进行审计，目前支持：CREATE、ALTER、DROP、ANALYZE、COMMENT、GRANT、REVOKE、SET、SHOW、LOGIN_ANY、LOGIN_FAILURE、LOGIN_SUCCESS、LOGOUT。 ALL 指的是上述DDL支持的所有对数据库的操作。 resource_label_name 资源标签名称。 DML 指的是针对数据库执行如下操作时进行审计，目前支持：SELECT、COPY、DEALLOCATE、DELETE、EXECUTE、INSERT、PREPARE、REINDEX、TRUNCATE、UPDATE。 FILTER_TYPE 描述策略过滤的条件类型，包括APP | ROLES | IP。 filter_value 指具体过滤信息内容。 ENABLE|DISABLE 可以打开或关闭统一审计策略。若不指定ENABLE|DISABLE，语句默认为ENABLE。

语法 RAISE有以下五种语法格式： 图1 raise_format::= 图2 raise_condition::= 图3 raise_sqlstate::= 图4 raise_option::= 图5 raise::= 参数说明： level选项用于指定错误级别，有DEBUG，LOG，INFO，NOTICE，WARNING以及EXCEPTION（默认值）。EXCEPTION抛出一个正常终止当前事务的异常，其他的仅产生不同异常级别的信息。特殊级别的错误信息是否报告到客户端、写到服务器日志由log_min_messages和client_min_messages这两个配置参数控制。 format：格式字符串，指定要报告的错误消息文本。格式字符串后可跟表达式，用于向消息文本中插入。在格式字符串中，%由format后面跟着的参数的值替换，%%用于打印出%。例如： --v_job_id 将替换字符串中的 %： RAISE NOTICE 'Calling cs_create_job(%)',v_job_id; option = expression：向错误报告中添加另外的信息。关键字option可以是MESSAGE、DETAIL、HINT以及ERRCODE，并且每一个expression可以是任意的字符串。 MESSAGE，指定错误消息文本，这个选项不能用于在USING前包含一个格式字符串的RAISE语句中。 DETAIL，说明错误的详细信息。 HINT，用于打印出提示信息。 ERRCODE，向报告中指定错误码（SQLSTATE）。可以使用条件名称或者直接用五位字符的SQLSTATE错误码。 condition_name：错误码对应的条件名。 sqlstate：错误码。 如果在RAISE EXCEPTION命令中既没有指定条件名也没有指定SQLSTATE，默认用RAISE EXCEPTION (P0001)。如果没有指定消息文本，默认用条件名或者SQLSTATE作为消息文本。 当由SQLSTATE指定了错误码，则不局限于已定义的错误码，可以选择任意包含五个数字或者大写的ASCII字母的错误码，而不是00000。建议避免使用以三个0结尾的错误码，因为这种错误码是类别码，会被整个种类捕获。 兼容O模式下，SQLCODE等于SQLSTATE。 图5所示的语法不接任何参数。这种形式仅用于一个BEGIN块中的EXCEPTION语句，它使得错误重新被处理。

操作步骤 执行如下步骤对表customer_t进行深层复制。 使用CREATE TABLE语句创建表customer_t的副本customer_t_copy。 1 2 3 4 5 6 openGauss=# CREATE TABLE customer_t_copy ( c_customer_sk integer, c_customer_id char(5), c_first_name char(6), c_last_name char(8) ) ; 使用INSERT INTO…SELECT语句向副本填充原始表中的数据。 1 openGauss=# INSERT INTO customer_t_copy (SELECT * FROM customer_t); 删除原始表。 1 openGauss=# DROP TABLE customer_t; 使用ALTER TABLE语句将副本重命名为原始表名称。 1 openGauss=# ALTER TABLE customer_t_copy RENAME TO customer_t;

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 --创建存储过程dynamic_proc openGauss=# CREATE OR REPLACE PROCEDURE dynamic_proc AS staff_id NUMBER(6) := 200; first_name VARCHAR2(20); salary NUMBER(8,2); BEGIN --执行匿名块 EXECUTE IMMEDIATE 'begin select first_name, salary into :first_name, :salary from hr.staffs where staff_id= :dno; end;' USING OUT first_name, OUT salary, IN staff_id; dbe_output.print_line(first_name|| ' ' || salary); END; / --调用存储过程 openGauss=# CALL dynamic_proc(); --删除存储过程 openGauss=# DROP PROCEDURE dynamic_proc;

语法 语法请参见图1。 图1 call_anonymous_block::= using_clause子句的语法参见图2。 图2 using_clause::= 对以上语法格式的解释如下： 匿名块程序实施部分，以BEGIN语句开始，以END语句停顿，以一个分号结束。 USING [IN|OUT|IN OUT] bind_argument，用于指定存放传递给存储过程参数值的变量。bind_argument前的修饰符与对应参数的修饰符一致。 匿名块中间的输入输出参数使用占位符来指明，要求占位符个数与参数个数相同，并且占位符所对应参数的顺序和USING中参数的顺序一致。 目前GaussDB在动态语句调用匿名块时，EXCEPTION语句中暂不支持使用占位符进行输入输出参数的传递。

参数说明 src_name 新建Data Source对象的名称，需在数据库内部唯一。 取值范围：字符串，要符标识符的命名规范。 TYPE 新建Data Source对象的类型，可缺省。 取值范围：空串或非空字符串。 VERSION 新建Data Source对象的版本号，可缺省或NULL值。 取值范围：空串或非空字符串或NULL。 OPTIONS Data Source对象的选项字段，创建时可省略，如若指定，其关键字如下： optname 选项名称。 取值范围：dsn, username, password, encoding。不区分大小写。 dsn对应odbc配置文件中的DSN。 username/password对应连接目标库的用户名和密码。 GaussDB在后台会对用户输入的username/password加密以保证安全性。该加密所需密钥文件需要使用gs_guc工具生成并使用gs_ssh工具发布到集群每个节点的$GAUSSHOME/bin目录下。username/password不应当包含‘encryptOpt’前缀，否则会被认为是加密后的密文。 encoding表示与目标库交互的字符串编码方式（含发送的SQL语句和返回的字符类型数据），此处创建对象时不检查encoding取值的合法性，能否正确编解码取决于用户提供的编码方式是否在数据库本身支持的字符编码范围内。 optvalue 选项值。 取值范围：空或者非空字符串。

注意事项 Data Source名称在数据库中需唯一，遵循标识符命名规范，长度限制为63字节，过长则会被截断。 只有系统管理员或初始用户才有权限创建Data Source对象。且创建该对象的用户为其默认属主。 当在OPTIONS中出现password选项时，需要保证集群每个节点的$GAUSSHOME/bin目录下存在datasource.key.cipher和datasource.key.rand文件，如果不存在这两个文件，请使用gs_guc工具生成并使用gs_ssh工具发布到集群每个节点的$GAUSSHOME/bin目录下。

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 --创建一个空的Data Source对象，不含任何信息。 openGauss=# CREATE DATA SOURCE ds_test1; --创建一个Data Source对象，含TYPE信息，VERSION为NULL。 openGauss=# CREATE DATA SOURCE ds_test2 TYPE 'MPPDB' VERSION NULL; --创建一个Data Source对象，仅含OPTIONS。 openGauss=# CREATE DATA SOURCE ds_test3 OPTIONS (dsn 'GaussDB', encoding 'utf8'); --创建一个Data Source对象，含TYPE, VERSION, OPTIONS。 openGauss=# CREATE DATA SOURCE ds_test4 TYPE 'unknown' VERSION '11.2.3' OPTIONS (dsn 'GaussDB', username 'userid', password 'pwd@123456', encoding ''); --删除Data Source对象。 openGauss=# DROP DATA SOURCE ds_test1; openGauss=# DROP DATA SOURCE ds_test2; openGauss=# DROP DATA SOURCE ds_test3; openGauss=# DROP DATA SOURCE ds_test4;

原型 1 2 3 4 5 6 SQLRETURN SQLBindCol(SQLHSTMT StatementHandle, SQLUSMALLINT ColumnNumber, SQLSMALLINT TargetType, SQLPOINTER TargetValuePtr, SQLINTEGER BufferLength, SQLINTEGER *StrLen_or_IndPtr);

参数 表1 SQLBindCol参数 关键字 参数说明 StatementHandle 语句句柄。 ColumnNumber 要绑定结果集的列号。起始列号为0，以递增的顺序计算列号，第0列是书签列。若未设置书签页，则起始列号为1。 TargetType 缓冲区中C数据类型的标识符。 TargetValuePtr 输出参数：指向与列绑定的数据缓冲区的指针。SQLFetch函数返回这个缓冲区中的数据。如果此参数为一个空指针，则StrLen_or_IndPtr是一个有效值。 BufferLength TargetValuePtr指向缓冲区的长度，以字节为单位。 StrLen_or_IndPtr 输出参数：缓冲区的长度或指示器指针。若为空值，则未使用任何长度或指示器值。

参数说明 IF NOT EXISTS 如果已经存在相同名称的表，不会抛出一个错误，而会发出一个通知，告知表关系已存在。 partition_table_name 分区表的名称。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。 column_name 新表中要创建的字段名。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。 data_type 字段的数据类型。 COLLATE collation COLLATE子句指定列的排序规则（该列必须是可排列的数据类型）。如果没有指定，则使用默认的排序规则。 CONSTRAINT constraint_name 列约束或表约束的名称。可选的约束子句用于声明约束，新行或者更新的行必须满足这些约束才能成功插入或更新。排序规则可以使用“select * from pg_collation”命令从pg_collation系统表中查询，默认的排序规则为查询结果中以default开始的行。 定义约束有两种方法： 列约束：作为一个列定义的一部分，仅影响该列。 表约束：不和某个列绑在一起，可以作用于多个列。 LIKE source_table [ like_option ... ] LIKE子句声明一个表，新表自动从这个表里面继承所有字段名及其数据类型和非空约束。 和INHERITS不同，新表与原来的表之间在创建动作完毕之后是完全无关的。在源表做的任何修改都不会传播到新表中，并且也不可能在扫描源表的时候包含新表的数据。 字段缺省表达式只有在声明了INCLUDING DEFAULTS之后才会包含进来。缺省是不包含缺省表达式的，即新表中所有字段的缺省值都是NULL。 非空约束将总是复制到新表中，CHECK约束则仅在指定了INCLUDING CONSTRAINTS的时候才复制，而其他类型的约束则永远也不会被复制。此规则同时适用于表约束和列约束。 和INHERITS不同，被复制的列和约束并不使用相同的名称进行融合。如果明确的指定了相同的名称或者在另外一个LIKE子句中，将会报错。 如果指定了INCLUDING INDEXES，则源表上的索引也将在新表上创建，默认不建立索引。 如果指定了INCLUDING STORAGE，则拷贝列的STORAGE设置也将被拷贝，默认情况下不包含STORAGE设置。 如果指定了INCLUDING COMMENTS，则源表列、约束和索引的注释也会被拷贝过来。默认情况下，不拷贝源表的注释。 如果指定了INCLUDING RELOPTIONS，则源表的存储参数（即源表的WITH子句）也将拷贝至新表。默认情况下，不拷贝源表的存储参数。 如果指定了INCLUDING DISTRIBUTION，则新表将拷贝源表的分布信息，包括分布类型和分布列，同时新表将不能再使用DISTRIBUTE BY子句。默认情况下，不拷贝源表的分布信息。 INCLUDING ALL是INCLUDING DEFAULTS INCLUDING CONSTRAINTS INCLUDING INDEXES INCLUDING STORAGE INCLUDING COMMENTS INCLUDING RELOPTIONS INCLUDING DISTRIBUTION的简写形式。 WITH ( storage_parameter [= value] [, ... ] ) 这个子句为表或索引指定一个可选的存储参数。参数的详细描述如下所示： FILLFACTOR 一个表的填充因子（fillfactor）是一个介于10和100之间的百分数。100（完全填充）是默认值。如果指定了较小的填充因子，INSERT操作仅按照填充因子指定的百分率填充表页。每个页上的剩余空间将用于在该页上更新行，这就使得UPDATE有机会在同一页上放置同一条记录的新版本，这比把新版本放置在其他页上更有效。对于一个从不更新的表将填充因子设为100是最佳选择，但是对于频繁更新的表，选择较小的填充因子则更加合适。该参数对于列存表没有意义。 取值范围：10~100 ORIENTATION 决定了表的数据的存储方式。 取值范围： COLUMN：表的数据将以列式存储。 ROW（缺省值）：表的数据将以行式存储。 orientation不支持修改。 COMPRESSION 列存表的有效值为LOW/MIDDLE/HIGH/YES/NO，压缩级别依次升高，默认值为LOW。 行存表不支持压缩。 MAX_BATCHROW 指定了在数据加载过程中一个存储单元可以容纳记录的最大数目。该参数只对列存表有效。 取值范围：10000~60000 PARTIAL_CLUSTER_ROWS 指定了在数据加载过程中进行将局部聚簇存储的记录数目。该参数只对列存表有效。 取值范围：其有效值为大于等于10万。此值是MAX_BATCHROW的倍数。 DELTAROW_THRESHOLD 预留参数。该参数只对列存表有效。 取值范围：0～9999 hashbucket 创建hash bucket存储。本参数仅支持行存表和行存range表。 取值范围：on/off 默认值：off 当前版本hashbucket表相关DDL操作性能受限，不建议频繁对hashbucket表进行DDL操作。 COMPRESS / NOCOMPRESS 创建一个新表时，需要在创建表语句中指定关键字COMPRESS，这样，当对该表进行批量插入时就会触发压缩特性。该特性会在页范围内扫描所有元组数据，生成字典、压缩元组数据并进行存储。指定关键字NOCOMPRESS则不对表进行压缩。 缺省值为NOCOMPRESS，即不对元组数据进行压缩。行存表不支持压缩。 TABLESPACE tablespace_name 指定新表将要在tablespace_name表空间内创建。如果没有声明，将使用默认表空间。 DISTRIBUTE BY 指定表如何在节点之间分布或者复制。 取值范围： REPLICATION：表的每一行存在所有数据节点( DN )中，即每个数据节点都有完整的表数据。 HASH (column_name ) ：对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN。 当指定DISTRIBUTE BY HASH (column_name)参数时，创建主键和唯一索引必须包含“ column_name”列。 当被参照表指定DISTRIBUTE BY HASH (column_name)参数时，参照表的外键必须包含“ column_name”列。 缺省值：HASH(column_name)，column_name取表的主键列（如果有的话）或首个数据类型支持作为分布列的列。 column_name的数据类型必须是以下类型之一： INTEGER TYPES: TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, NUMERIC/DECIMAL CHARACTER TYPES: CHAR, BPCHAR, VARCHAR, VARCHAR2, NVARCHAR2 DATA/TIME TYPES: DATE, TIME, TIMETZ, TIMESTAMP, TIMESTAMPTZ, INTERVAL, SMALLDATETIME TO { GROUP groupname | NODE ( nodename [, ... ] ) } TO GROUP指定创建表所在的Node Group用。TO NODE主要供内部扩容工具使用，一般用户不应该使用。 PARTITION BY RANGE(partition_key) 创建范围分区。partition_key为分区键的名称。 （1）对于从句是VALUES LESS THAN的语法格式： 对于从句是VALUE LESS THAN的语法格式，范围分区策略的分区键最多支持4列。 该情形下，分区键支持的数据类型为：SMALLINT、INTEGER、BIGINT、DECIMAL、NUMERIC、REAL、DOUBLE PRECISION、CHARACTER VARYING(n)、VARCHAR(n)、CHARACTER(n)、CHAR(n)、CHARACTER、CHAR、TEXT、NVARCHAR2、NAME、TIMESTAMP[(p)] [WITHOUT TIME ZONE]、TIMESTAMP[(p)] [WITH TIME ZONE]、DATE。 （2）对于从句是START END的语法格式： 对于从句是START END的语法格式，范围分区策略的分区键仅支持1列。 该情形下，分区键支持的数据类型为：SMALLINT、INTEGER、BIGINT、DECIMAL、NUMERIC、REAL、DOUBLE PRECISION、TIMESTAMP[(p)] [WITHOUT TIME ZONE]、TIMESTAMP[(p)] [WITH TIME ZONE]、DATE。 PARTITION partition_name VALUES LESS THAN ( { partition_value | MAXVALUE } ) 指定各分区的信息。partition_name为范围分区的名称。partition_value为范围分区的上边界，取值依赖于partition_key的类型。MAXVALUE表示分区的上边界，它通常用于设置最后一个范围分区的上边界。 每个分区都需要指定一个上边界。 分区上边界的类型应当和分区键的类型一致。 分区列表是按照分区上边界升序排列的，值较小的分区位于值较大的分区之前。 PARTITION partition_name {START (partition_value) END (partition_value) EVERY (interval_value)} | {START (partition_value) END (partition_value|MAXVALUE)} | {START(partition_value)} | {END (partition_value | MAXVALUE)} 指定各分区的信息，各参数意义如下： partition_name：范围分区的名称或名称前缀，除以下情形外（假定其中的partition_name是p1），均为分区的名称。 若该定义是START+END+EVERY从句，则语义上定义的分区的名称依次为p1_1, p1_2, ...。例如对于定义“PARTITION p1 START(1) END(4) EVERY(1)”，则生成的分区是：[1, 2), [2, 3) 和 [3, 4)，名称依次为p1_1, p1_2和p1_3，即此处的p1是名称前缀。 若该定义是第一个分区定义，且该定义有START值，则范围（MINVALUE, START）将自动作为第一个实际分区，其名称为p1_0，然后该定义语义描述的分区名称依次为p1_1, p1_2, ...。例如对于完整定义“PARTITION p1 START(1), PARTITION p2 START(2)”，则生成的分区是：(MINVALUE, 1), [1, 2) 和 [2, MAXVALUE)，其名称依次为p1_0, p1_1和p2，即此处p1是名称前缀，p2是分区名称。这里MINVALUE表示最小值。 partition_value：范围分区的端点值（起始或终点），取值依赖于partition_key的类型，不可是MAXVALUE。 interval_value：对[START，END) 表示的范围进行切分，interval_value是指定切分后每个分区的宽度，不可是MAXVALUE；如果（END-START）值不能整除以EVERY值，则仅最后一个分区的宽度小于EVERY值。 MAXVALUE：表示最大值，它通常用于设置最后一个范围分区的上边界。 在创建分区表若第一个分区定义含START值，则范围（MINVALUE，START）将自动作为实际的第一个分区。 START END语法需要遵循以下限制： 每个partition_start_end_item中的START值（如果有的话，下同）必须小于其END值； 相邻的两个partition_start_end_item，第一个的END值必须等于第二个的START值； 每个partition_start_end_item中的EVERY值必须是正向递增的，且必须小于（END-START）值； 每个分区包含起始值，不包含终点值，即形如：[起始值，终点值)，起始值是MINVALUE时则不包含； 一个partition_start_end_item创建的每个分区所属的TABLESPACE一样； partition_name作为分区名称前缀时，其长度不要超过57字节，超过时自动截断； 在创建、修改分区表时请注意分区表的分区总数不可超过最大限制（32767）； 在创建分区表时START END与LESS THAN语法不可混合使用。 即使创建分区表时使用START END语法，备份（gs_dump）出的SQL语句也是VALUES LESS THAN语法格式。 { ENABLE | DISABLE } ROW MOVEMENT 行迁移开关。 如果进行UPDATE操作时，更新了元组在分区键上的值，造成了该元组所在分区发生变化，就会根据该开关给出报错信息，或者进行元组在分区间的转移。 取值范围： ENABLE：行迁移开关打开。 DISABLE（缺省值）：行迁移开关关闭。 在打开行迁移开关情况下，并发update、delete操作可能会报错，原因如下： update和delete操作对于旧数据都是标记为已删除。在打开行迁移开关情况下，如果更新分区键时，导致了跨分区更新，内核会把旧分区中旧数据标记为已删除，在新分区中新增加一条数据，无法通过旧数据找到新数据。 在update和update并发、delete和delete并发、update和delete并发三个并发场景下，如果并发操作同一行数据时，数据跨分区和非跨分区结果有不同的行为。 对于数据非跨分区结果，第一个操作执行完后，第二个操作不会报错。 如果第一个操作是update，第二个操作能成功找到最新的数据，之后对新数据操作。 如果第一个操作是delete，第二个操作看到当前数据已经被删除而且找不到最新数据，就终止操作。 对于数据跨分区结果，第一个操作执行完后，第二个操作会报错。 如果第一个操作是update，由于新数据在新分区中，第二个操作不能成功找到最新的数据，就无法操作，之后会报错。 如果第一个操作是delete，第二个操作看到当前数据已经被删除而且找不到最新数据，但无法判断删除旧数据的操作是update还是delete。如果是update，报错处理。如果是delete，终止操作。为了保持数据的正确性，只能报错处理。 如果是update和update并发，update和delete并发场景，需要串行执行才能解决问题，如果是delete和delete并发，关闭行迁移开关可以解决问题。

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] partition_table_name ( [ { column_name data_type [ COLLATE collation ] [ column_constraint [ ... ] ] | table_constraint | LIKE source_table [ like_option [...] ] } [, ... ] ] ) [ WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) ] [ COMPRESS | NOCOMPRESS ] [ TABLESPACE tablespace_name ] [ DISTRIBUTE BY { REPLICATION | { [ HASH ] ( column_name ) } } ] [ TO { GROUP groupname | NODE ( nodename [, ... ] ) } ] PARTITION BY { {RANGE (partition_key) ( partition_less_than_item [, ... ] )} | {RANGE (partition_key) ( partition_start_end_item [, ... ] )} } [ { ENABLE | DISABLE } ROW MOVEMENT ]; 列约束column_constraint： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [ CONSTRAINT constraint_name ] { NOT NULL | NULL | CHECK ( expression ) | DEFAULT default_expr | UNIQUE [ index_parameters ] | PRIMARY KEY [ index_parameters | REFERENCES reftable [ ( refcolumn ) ] [ MATCH FULL | MATCH PARTIAL | MATCH SIMPLE ] [ ON DELETE action ] [ ON UPDATE action ] } [ DEFERRABLE | NOT DEFERRABLE ][ INITIALLY DEFERRED | INITIALLY IMMEDIATE ] 表约束table_constraint： [ CONSTRAINT constraint_name ] { CHECK ( expression ) | UNIQUE ( column_name [, ... ] ) [ index_parameters ] | PRIMARY KEY ( column_name [, ... ] ) [ index_parameters | FOREIGN KEY ( column_name [, ... ] ) REFERENCES reftable [ ( refcolumn [, ... ] ) ] [ DEFERRABLE | NOT DEFERRABLE ][ INITIALLY DEFERRED | INITIALLY IMMEDIATE ] like选项like_option： 1 { INCLUDING | EXCLUDING } { DEFAULTS | CONSTRAINTS | INDEXES | STORAGE | COMMENTS | RELOPTIONS | DISTRIBUTION | ALL } 索引存储参数index_parameters： 1 2 [ WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) ] [ USING INDEX TABLESPACE tablespace_name ]

功能描述 创建分区表。分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。 常见的分区方案有范围分区（Range Partitioning）、哈希分区（Hash Partitioning）、列表分区（List Partitioning）、数值分区（Value Partition）等。目前行存表和列存表仅支持范围分区。 范围分区是根据表的一列或者多列，将要插入表的记录分为若干个范围，这些范围在不同的分区里没有重叠。为每个范围创建一个分区，用来存储相应的数据。 范围分区的分区策略是指记录插入分区的方式。目前范围分区仅支持范围分区策略。 范围分区策略：根据分区键值将记录映射到已创建的某个分区上，如果可以映射到已创建的某一分区上，则把记录插入到对应的分区上，否则给出报错和提示信息。这是最常用的分区策略。 分区可以提供若干好处： 某些类型的查询性能可以得到极大提升。特别是表中访问率较高的行位于一个单独分区或少数几个分区上的情况下。分区可以减少数据的搜索空间，提高数据访问效率。 当查询或更新一个分区的大部分记录时，连续扫描那个分区而不是访问整个表可以获得巨大的性能提升。 如果需要大量加载或者删除的记录位于单独的分区上，则可以通过直接读取或删除那个分区以获得巨大的性能提升，同时还可以避免由于大量DELETE导致的VACUUM超载。

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 --创建一个角色，名为manager，密码为xxxxxxxxxx。 openGauss=# CREATE ROLE manager IDENTIFIED BY 'xxxxxxxxxxx'; --创建一个角色，从2015年1月1日开始生效，到2026年1月1日失效。 openGauss=# CREATE ROLE miriam WITH LOGIN PASSWORD 'xxxxxxxxxxxx' VALID BEGIN '2015-01-01' VALID UNTIL '2026-01-01'; --修改角色manager的密码为abcd@123。 openGauss=# ALTER ROLE manager IDENTIFIED BY 'abcd@123' REPLACE 'xxxxxxxxxxx'; --修改角色manager为系统管理员。 openGauss=# ALTER ROLE manager SYSADMIN; --删除角色manager。 openGauss=# DROP ROLE manager; --删除角色miriam。 openGauss=# DROP ROLE miriam;

语法格式 1 CREATE ROLE role_name [ [ WITH ] option [ ... ] ] [ ENCRYPTED | UNENCRYPTED ] { PASSWORD | IDENTIFIED BY } { 'password' [EXPIRED] | DISABLE }; 其中角色信息设置子句option语法为： 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 {SYSADMIN | NOSYSADMIN} | {MONADMIN | NOMONADMIN} | {OPRADMIN | NOOPRADMIN} | {POLADMIN | NOPOLADMIN} | {AUDITADMIN | NOAUDITADMIN} | {CREATEDB | NOCREATEDB} | {USEFT | NOUSEFT} | {CREATEROLE | NOCREATEROLE} | {INHERIT | NOINHERIT} | {LOGIN | NOLOGIN} | {REPLICATION | NOREPLICATION} | {INDEPENDENT | NOINDEPENDENT} | {VCADMIN | NOVCADMIN} | {PERSISTENCE | NOPERSISTENCE} | CONNECTION LIMIT connlimit | VALID BEGIN 'timestamp' | VALID UNTIL 'timestamp' | RESOURCE POOL 'respool' | USER GROUP 'groupuser' | PERM SPACE 'spacelimit' | TEMP SPACE 'tmpspacelimit' | SPILL SPACE 'spillspacelimit' | NODE GROUP logic_cluster_name | IN ROLE role_name [, ...] | IN GROUP role_name [, ...] | ROLE role_name [, ...] | ADMIN rol e_name [, ...] | USER role_name [, ...] | SYSID uid | DEFAULT TABLESPACE tablespace_name | PROFILE DEFAULT | PROFILE profile_name | PGUSER

更新表中数据 修改已经存储在数据库中数据的行为叫做更新。用户可以更新单独一行，所有行或者指定的部分行。还可以独立更新每个字段，而其他字段则不受影响。 使用UPDATE命令更新现有行，需要提供以下三种信息： 表的名称和要更新的字段名 字段的新值 要更新哪些行 SQL通常不会为数据行提供唯一标识，因此无法直接声明需要更新哪一行。但是可以通过声明一个被更新的行必须满足的条件。只有在表里存在主键的时候，才可以通过主键指定一个独立的行。 建立表和插入数据的步骤请参考创建表和向表中插入数据。 需要将表customer_t1中c_customer_sk为9527的地域重新定义为9876： 1 openGauss=# UPDATE customer_t1 SET c_customer_sk = 9876 WHERE c_customer_sk = 9527; 这里的表名称也可以使用模式名修饰，否则会从默认的模式路径找到这个表。SET后面紧跟字段和新的字段值。新的字段值不仅可以是常量，也可以是变量表达式。 比如，把所有c_customer_sk的值增加100： 1 openGauss=# UPDATE customer_t1 SET c_customer_sk = c_customer_sk + 100; 在这里省略了WHERE子句，表示表中的所有行都要被更新。如果出现了WHERE子句，那么只有匹配其条件的行才会被更新。 在SET子句中的等号是一个赋值，而在WHERE子句中的等号是比较。WHERE条件不一定是相等测试，许多其他的操作符也可以使用。 用户可以在一个UPDATE命令中更新更多的字段，方法是在SET子句中列出更多赋值，比如： 1 openGauss=# UPDATE customer_t1 SET c_customer_id = 'Admin', c_first_name = 'Local' WHERE c_customer_sk = 4421; 批量更新或删除数据后，会在数据文件中产生大量的删除标记，查询过程中标记删除的数据也是需要扫描的。故多次批量更新/删除后，标记删除的数据量过大会严重影响查询的性能。建议在批量更新/删除业务会反复执行的场景下，定期执行VACUUM FULL以保持查询性能。 父主题： 创建和管理表

优化分析2 在以上查询中，supplier、lineitem、partsupp三表做hashjoin的条件为(lineitem.l_suppkey = supplier.s_suppkey) AND (lineitem.l_partkey = partsupp.ps_partkey)，此hashjoin条件中存在两个过滤条件，这前一个过滤条件中的lineitem.l_suppkey和后一个过滤条件中的lineitem.l_partkey同为lineitem表的两列，这两列存在强相关的关联关系。在这种情况，估算hashjoin条件的选择率时，如果使用cost_param的bit1为0时，实际是将AND的两个过滤条件分别计算的2个选择率的值相乘来得到hashjoin条件的选择率，导致行数估算不准确，查询性能较差。所以需要将cost_param的bit1为1时，选择最小的选择率作为总的选择率估算行数比较准确，查询性能较好，优化后的计划如下图所示：

现象描述2 当cost_param的bit1(set cost_param=2)为1时，表示求多个过滤条件（Filter）的选择率时，选择最小的作为总的选择率，而非两者乘积，此方法在过滤条件的列之间关联性较强时估算更加准确。下面查询的例子是cost_param的bit1为1时的优化场景。 表结构如下所示： 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 CREATE TABLE NATION ( N_NATIONKEY INT NOT NULL , N_NAME CHAR(25) NOT NULL , N_REGIONKEY INT NOT NULL , N_COMMENT VARCHAR(152) ) distribute by replication; CREATE TABLE SUPPLIER ( S_SUPPKEY BIGINT NOT NULL , S_NAME CHAR(25) NOT NULL , S_ADDRESS VARCHAR(40) NOT NULL , S_NATIONKEY INT NOT NULL , S_PHONE CHAR(15) NOT NULL , S_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL , S_COMMENT VARCHAR(101) NOT NULL ) distribute by hash(S_SUPPKEY); CREATE TABLE PARTSUPP ( PS_PARTKEY BIGINT NOT NULL , PS_SUPPKEY BIGINT NOT NULL , PS_AVAILQTY BIGINT NOT NULL , PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2)NOT NULL , PS_COMMENT VARCHAR(199) NOT NULL )distribute by hash(PS_PARTKEY); 查询语句如下所示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 set cost_param=2; explain verbose select nation, sum(amount) as sum_profit from ( select n_name as nation, l_extendedprice * (1 - l_discount) - ps_supplycost * l_quantity as amount from supplier, lineitem, partsupp, nation where s_suppkey = l_suppkey and ps_suppkey = l_suppkey and ps_partkey = l_partkey and s_nationkey = n_nationkey ) as profit group by nation order by nation; 当cost_param的bit1为0时，执行计划如下图所示：

约束说明 使用summit/id_submit创建一个新job后，该job从属于当前coordinator（即：该job仅在当前coordinator上调度和执行），其他coordinator不会调度和执行该job，如果出现coordinator节点故障，无法保证job正常执行。建议使用PKG_SERVICE.SUBMIT_ON_NODES接口，将job执行节点指定为CCN，以保证节点故障时job仍然可用。不是所有coordinator都可以查看、修改、删除其他CN创建的job。 job只能通过dbe_task高级包提供的接口进行创建、更新、删除操作，因为高级包的接口中会考虑所有CN间job信息的同步和pg_job与pg_job_proc表主键的关联操作，如果通过DML语句对pg_job表进行增删改，会导致job信息在CN间不一致和系统表无法关联变更的混乱问题，会严重影响job内部的管理。 由于用户创建的每个任务和CN绑定，当任务运行过程中，该CN故障，则该任务的状态无法实时刷新，仍为’r’状态，需要等CN启动正常后才能刷新为’s’状态。如果在任务未执行时CN故障，则该CN上的任务都得不到正常的调度和执行，需要人为干预让该CN恢复正常，或进行节点删除/替换、job才能正常的调度和执行。 job在定时执行过程中，需要在当前job所属的CN上实时更新该job的运行状态、最近执行开始时间、最近执行结束时间、下次开始时间、失败次数（如果job执行失败）等相关参数信息到pg_job系统表中，并同步到其他CN，保证job信息的一致性。如果其他CN存在节点故障，那么job所属CN会同步超时重发的处理，导致job执行时间变长，但CN间同步超时失败后，原CN上pg_job表中job的相关信息仍然能正常更新，且job能正常执行成功。当故障CN恢复正常后，可能出现该CN上pg_job表中当前job的执行时间、运行状态等参数与原CN上不一致的情况，需要原CN上再次执行该job后才能保证job信息的同步。 对于并发同时有多个job到达执行时间的场景，由于会为每个job创建一个线程来执行job，由于系统内部启动每个线程的时间会有延迟，因此会导致同时并发执行的job的开始时间有延迟，每个job的延迟时间在0.1ms左右。

语法格式 修改用户的权限等信息。 1 ALTER USER user_name [ [ WITH ] option [ ... ] ]; 其中option子句为。 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 { CREATEDB | NOCREATEDB } | { CREATEROLE | NOCREATEROLE } | { INHERIT | NOINHERIT } | { AUDITADMIN | NOAUDITADMIN } | { SYSADMIN | NOSYSADMIN } | {MONADMIN | NOMONADMIN} | {OPRADMIN | NOOPRADMIN} | {POLADMIN | NOPOLADMIN} | { USEFT | NOUSEFT } | { LOGIN | NOLOGIN } | { REPLICATION | NOREPLICATION } | {INDEPENDENT | NOINDEPENDENT} | {VCADMIN | NOVCADMIN} | {PERSISTENCE | NOPERSISTENCE} | CONNECTION LIMIT connlimit | [ ENCRYPTED | UNENCRYPTED ] PASSWORD { 'password' [EXPIRED] | DISABLE | EXPIRED } | [ ENCRYPTED | UNENCRYPTED ] IDENTIFIED BY { 'password' [ REPLACE 'old_password' | EXPIRED ] | DISABLE } | VALID BEGIN 'timestamp' | VALID UNTIL 'timestamp' | RESOURCE POOL 'respool' | USER GROUP 'groupuser' | PERM SPACE 'spacelimit' | TEMP SPACE 'tmpspacelimit' | SPILL SPACE 'spillspacelimit' | NODE GROUP logic_cluster_name | PGUSER 修改用户名。 1 2 ALTER USER user_name RENAME TO new_name;

操作步骤 方法一： 声明字段类型为序列整型来定义标识符字段。例如： 1 2 3 4 5 openGauss=# CREATE TABLE T1 ( id serial, name text ); 当结果显示为如下信息，则表示创建成功。 1 CREATE TABLE 方法二： 创建序列，并通过nextval('sequence_name')函数指定为某一字段的默认值。这种方式更灵活，可以为序列定义cache，一次预申请多个序列值，减少与GTM的交互次数，来提高性能。 创建序列 1 openGauss=# CREATE SEQUENCE seq1 cache 100; 当结果显示为如下信息，则表示创建成功。 1 CREATE SEQUENCE 指定为某一字段的默认值，使该字段具有唯一标识属性。 1 2 3 4 5 openGauss=# CREATE TABLE T2 ( id int not null default nextval('seq1'), name text ); 当结果显示为如下信息，则表示默认值指定成功。 1 CREATE TABLE 指定序列与列的归属关系。 将序列和一个表的指定字段进行关联。这样，在删除那个字段或其所在表的时候会自动删除已关联的序列。 1 openGauss=# ALTER SEQUENCE seq1 OWNED BY T2.id; 当结果显示为如下信息，则表示指定成功。 1 ALTER SEQUENCE 除了为序列指定了cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。 当前版本只支持在定义表的时候指定自增列，或者指定某列的默认值为nextval('seqname')， 不支持在已有表中增加自增列或者增加默认值为nextval('seqname')的列。

注意事项 新序列值的产生是靠GTM维护的，默认情况下，每申请一个序列值都要向GTM发送一次申请，GTM在当前值的基础上加上步长值作为产生的新值返回给调用者。GTM作为全局唯一的节点，势必成为性能的瓶颈，所以对于需要大量频繁产生序列号的操作，如使用Bulkload工具进行数据导入场景，是非常不推荐产生默认序列值的。比如，在下面所示的场景中， INSERT FROM SELECT语句的性能会非常慢。 1 2 3 4 5 6 7 openGauss=# CREATE SEQUENCE newSeq1; openGauss=# CREATE TABLE newT1 ( id int not null default nextval('newSeq1'), name text ); openGauss=# INSERT INTO newT1(name) SELECT name from T1; 可以提高性能的写法是（假设T1表导入newT1表中的数据为10000行）： 1 2 openGauss=# INSERT INTO newT1(id, name) SELECT id,name from T1; openGauss=# SELECT SETVAL('newSeq1',10000); 序列操作函数nextval()，setval() 等均不支持回滚。另外setval设置的新值，会对当前会话的nextval立即生效，但对其他会话，如果定义了cache，不会立即生效，在用尽所有缓存的值后，其变动才被其他会话感知。所以为了避免产生重复值，要谨慎使用setval，设置的新值不能是已经产生的值或者在缓存中的值。 如果必须要在bulkload场景下产生默认序列值，则一定要为newSeq1定义足够大的cache，并且不要定义Maxvalue或者Minvalue。数据库会试图将nextval('sequence_name')的调用下推到Data Node，以提高性能。 目前GTM对并发的连接请求是有限制的，当Data Node很多时，将产生大量并发连接， 这时一定要控制bulkload的并发数目，避免耗尽GTM的连接资源。如果目标表为复制表(DISTRIBUTE BY REPLICATION)时下推将不能进行。当数据量较大时，这对数据库将是个灾难。除了性能问题之外，空间也可能会剧烈膨胀，在导入结束后，需要用vacuum full来恢复。推荐采用如上建议，不要在bulkload的场景中产生默认序列值。 另外，序列创建后，在每个节点上都维护了一张单行表，存储序列的定义及当前值，但此当前值并非GTM上的当前值，只是保存本节点与GTM交互后的状态。如果其他节点也向GTM申请了新值，或者调用了Setval修改了序列的状态，不会刷新本节点的单行表，但因每次申请序列值是向GTM申请，所以对序列正确性没有影响。

背景信息 序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。这也是Sequence常被用作主键的原因。 通过序列使某字段成为唯一标识符的方法有两种： 一种是声明字段的类型为序列整型，由数据库在后台自动创建一个对应的Sequence。 另一种是使用CREATE SEQUENCE自定义一个新的Sequence，然后将nextval('sequence_name')函数读取的序列值，指定为某一字段的默认值，这样该字段就可以作为唯一标识符。

功能描述 检查点（CHECKPOINT）是一个事务日志中的点，所有数据文件都在该点被更新以反映日志中的信息，所有数据文件都将被刷新到磁盘。 设置事务日志检查点。预写式日志（WAL）缺省时在事务日志中每隔一段时间放置一个检查点。可以使用gs_guc命令设置相关运行时参数（checkpoint_segments, checkpoint_timeout和incremental_checkpoint_timeout）来调整这个原子化检查点的间隔。

HashFunc函数 bucketabstime(value，flag) 描述：对abstime格式的数值value计算hash值并找到对应的hashbucket桶。 参数：value为需要转换的数值，类型为abstime，flag为int类型表示数据分布方式，0表示hash分布。 返回值类型：int32 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select bucketabstime('2011-10-01 10:10:10.112',1); bucketabstime --------------- 13954 (1 row) bucketbool(value，flag) 描述：对bool格式的数值value计算hash值并找到对应的hashbucket桶。 参数：value为需要转换的数值，类型为bool，flag为int类型表示数据分布方式，0表示hash分布。 返回值类型：int32 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 openGauss=# select bucketbool(true,1); bucketbool ------------ 1 (1 row) openGauss=# select bucketbool(false,1); bucketbool ------------ 0 (1 row) bucketbpchar(value, flag) 描述：对bpchar格式的数值value计算hash值并找到对应的hashbucket桶。 参数：value为需要转换的数值，类型为bpchar，flag为int类型表示数据分布方式，0表示hash分布。 返回值类型：int32 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select bucketbpchar('test',1); bucketbpchar -------------- 9761 (1 row) bucketbytea(value，flag) 描述：对bytea格式的数值value计算hash值并找到对应的hashbucket桶。 参数：value为需要转换的数值，类型为bytea，flag为int类型表示数据分布方式，0表示hash分布。 返回值类型：int32 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select bucketbytea('test',1); bucketbytea ------------- 9761 (1 row) bucketcash(value，flag) 描述：对money格式的数值value计算hash值并找到对应的hashbucket桶。 参数：value为需要转换的数值，类型为money，flag为int类型表示数据分布方式，0表示hash分布。 返回值类型：int32 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select bucketcash(10::money,1); bucketcash ------------ 8468 (1 row) getbucket(value，flag) 描述：从分布列获取hashbucket桶。 value为需要输入的数值，类型： “char”,abstime,bigint,boolean,bytea,character varying,character,date,double precision,int2vector,integer,interval,money,name,numeric,nvarchar2,oid,oidvector,raw,real,record,reltime,smalldatetime,smallint,text,time with time zone,time without time zone,timestamp with time zone,timestamp without time zone,tinyint,uuid。 flag表示数据分布方式，类型：integer 返回值类型：integer 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 openGauss=# select getbucket(10,'H'); getbucket ----------- 14535 (1 row) openGauss=# select getbucket(11,'H'); getbucket ----------- 13449 (1 row) openGauss=# select getbucket(11,'R'); getbucket ----------- 13449 (1 row) openGauss=# select getbucket(12,'R'); getbucket ----------- 9412 (1 row) hash_array(anyarray) 描述：数组哈希，将数组的元素通过哈希函数得到结果，并返回合并结果。 参数：数据类型为anyarray。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hash_array(ARRAY[[1,2,3],[1,2,3]]); hash_array ------------ -382888479 (1 row) hash_group(key) 描述：流引擎（由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用）中，该函数可将Group Clause中的各列计算为一个hash值。 参数：key为Group Clause中各列的值。 返回值类型：32位hash值 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 按照步骤依次执行。 openGauss=# CREATE TABLE tt(a int, b int,c int,d int); NOTICE: The 'DISTRIBUTE BY' clause is not specified. Using 'a' as the distribution column by default. HINT: Please use 'DISTRIBUTE BY' clause to specify suitable data distribution column. CREATE TABLE openGauss=# select * from tt; a | b | c | d ---+---+---+--- (0 rows) openGauss=# insert into tt values(1,2,3,4); INSERT 0 1 openGauss=# select * from tt; a | b | c | d ---+---+---+--- 1 | 2 | 3 | 4 (1 row) openGauss=# insert into tt values(5,6,7,8); INSERT 0 1 openGauss=# select * from tt; a | b | c | d ---+---+---+--- 1 | 2 | 3 | 4 5 | 6 | 7 | 8 (2 rows) openGauss=# select hash_group(a,b) from tt where a=1 and b=2; hash_group ------------ 990882385 (1 row) hash_numeric(numeric) 描述：计算Numeric类型的数据的hash值。 参数：Numeric类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hash_numeric(30); hash_numeric -------------- -282860963 (1 row) hash_range(anyrange) 描述：计算range的哈希值。 参数：anyrange类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hash_range(numrange(1.1,2.2)); hash_range ------------ 683508754 (1 row) hashbpchar(character) 描述：计算bpchar的哈希值。 参数：character类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hashbpchar('hello'); hashbpchar ------------- -1870292951 (1 row) hashchar(char) 描述：char和布尔数据转换为哈希值。 参数：char类型的数据或者bool类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 openGauss=# select hashbpchar('hello'); hashbpchar ------------- -1870292951 (1 row) openGauss=# select hashchar('true'); hashchar ------------ 1686226652 (1 row) hashenum(anyenum) 描述：枚举类型转哈希值。 参数：anyenum类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 6 7 openGauss=# CREATE TYPE b1 AS ENUM('good', 'bad', 'ugly'); CREATE TYPE openGauss=# call hashenum('good'::b1); hashenum ------------ 1821213359 (1 row) hashfloat4(real) 描述：float4转哈希值。 参数：real类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hashfloat4(12.1234); hashfloat4 ------------ 1398514061 (1 row) hashfloat8(double precision) 描述：float8转哈希值。 参数：double precision类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hashfloat8(123456.1234); hashfloat8 ------------ 1673665593 (1 row) hashinet(inet) 描述：支持inet / cidr上的哈希索引的功能。返回传入inet的hash值。 参数：inet类型的数据。 返回值类型：integer 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hashinet('127.0.0.1'::inet); hashinet ------------- -1435793109 (1 row) hashint1(tinyint) 描述：INT1转哈希值。 参数：tinyint类型的数据。 返回值类型：uint32 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# select hashint1(20); hashint1 ------------- -2014641093 (1 row) hashint2(smallint) 描述：INT2转哈希值。 参数：smallint类型的数据。 返回值类型：uint32 示例： openGauss=# select hashint2(20000); hashint2 ------------ -863179081 (1 row) bucketchar 描述：计算入参的哈希值。 参数：char, integer 返回值类型：integer bucketdate 描述：计算入参的哈希值。 参数：date, integer 返回值类型：integer bucketfloat4 描述：计算入参的哈希值。 参数：real, integer 返回值类型：integer bucketfloat8 描述：计算入参的哈希值。 参数：double precision, integer 返回值类型：integer bucketint1 描述：计算入参的哈希值。 参数：tinyint, integer 返回值类型：integer bucketint2 描述：计算入参的哈希值。 参数：smallint, integer 返回值类型：integer bucketint2vector 描述：计算入参的哈希值。 参数：int2vector, integer 返回值类型：integer bucketint4 描述：计算入参的哈希值。 参数：integer, integer 返回值类型：integer bucketint8 描述：计算入参的哈希值。 参数：bigint, integer 返回值类型：integer bucketinterval 描述：计算入参的哈希值。 参数：interval, integer 返回值类型：integer bucketname 描述：计算入参的哈希值。 参数：name, integer 返回值类型：integer bucketnumeric 描述：计算入参的哈希值。 参数：numeric, integer 返回值类型：integer bucketnvarchar2 描述：计算入参的哈希值。 参数：nvarchar2, integer 返回值类型：integer bucketoid 描述：计算入参的哈希值。 参数：oid, integer 返回值类型：integer bucketoidvector 描述：计算入参的哈希值。 参数：oidvector, integer 返回值类型：integer bucketraw 描述：计算入参的哈希值。 参数：raw, integer 返回值类型：integer bucketreltime 描述：计算入参的哈希值。 参数：reltime, integer 返回值类型：integer bucketsmalldatetime 描述：计算入参的哈希值。 参数：smalldatetime, integer 返回值类型：integer buckettext 描述：计算入参的哈希值。 参数：text, integer 返回值类型：integer buckettime 描述：计算入参的哈希值。 参数：time without time zone, integer 返回值类型：integer buckettimestamp 描述：计算入参的哈希值。 参数：timestamp without time zone, integer 返回值类型：integer buckettimestamptz 描述：计算入参的哈希值。 参数：timestamp with time zone, integer 返回值类型：integer buckettimetz 描述：计算入参的哈希值。 参数：time with time zone, integer 返回值类型：integer bucketuuid 描述：计算入参的哈希值。 参数：uuid, integer 返回值类型：integer bucketvarchar 描述：计算入参的哈希值。 参数：character varying, integer 返回值类型：integer 父主题： 函数和操作符

语法格式 1 2 3 4 5 VALUES {( expression [, ...] )} [, ...] [ ORDER BY { sort_expression [ ASC | DESC | USING operator ] } [, ...] ] [ LIMIT { count | ALL } ] [ OFFSET start [ ROW | ROWS ] ] [ FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } ONLY ];