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分区剪枝 分区剪枝是GaussDB提供的一种分区表查询优化技术，数据库SQL引擎会根据查询条件，只扫描特定的部分分区。分区剪枝是自动触发的，当分区表查询条件符合剪枝场景时，会自动触发分区剪枝。根据剪枝阶段的不同，分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝，静态剪枝在优化器阶段进行，在生成计划之前，数据库已经知道需要访问的分区信息；动态剪枝在执行器阶段进行（执行开始/执行过程中），在生成计划时，数据库并不知道需要访问的分区信息，只是判断“可以进行分区剪枝”，具体的剪枝信息由执行器决定。 只有分区表页面扫描和Local索引扫描才会触发分区剪枝，Global索引没有分区的概念，不需要进行剪枝。 分区表静态剪枝 分区表动态剪枝 父主题： 分区表查询优化

语法 {[ ONLY ] table_name [ * ] [ partition_clause ] [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ] [ TABLESAMPLE sampling_method ( argument [, ...] ) [ REPEATABLE ( seed ) ] ] [TIMECAPSULE { TIMESTAMP | CSN } expression ] |( select ) [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] |with_query_name [ [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] ) ] ] |function_name ( [ argument [, ...] ] ) [ AS ] alias [ ( column_alias [, ...] | column_definition [, ...] ) ] |function_name ( [ argument [, ...] ] ) AS ( column_definition [, ...] ) |from_item [ NATURAL ] join_type from_item [ ON join_condition | USING ( join_column [, ...] ) ]}

使用示例 示例（需将undo_retention_time参数设置为大于0的值）： gaussdb=# DROP TABLE IF EXISTS "public".flashtest; NOTICE: table "flashtest" does not exist, skipping DROP TABLE --创建表flashtest。 gaussdb=# CREATE TABLE "public".flashtest (col1 INT,col2 TEXT) with(storage_type=ustore); NOTICE: The 'DISTRIBUTE BY' clause is not specified. Using 'col1' as the distribution column by default. HINT: Please use 'DISTRIBUTE BY' clause to specify suitable data distribution column. CREATE TABLE --查询csn。 gaussdb=# SELECT int8in(xidout(next_csn)) FROM gs_get_next_xid_csn(); int8in ---------- 79351682 79351682 79351682 79351682 79351682 79351682 (6 rows) --查询当前时间戳。 gaussdb=# SELECT now(); now ------------------------------- 2023-09-13 19:35:26.011986+08 (1 row) --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO flashtest VALUES(1,'INSERT1'),(2,'INSERT2'),(3,'INSERT3'),(4,'INSERT4'),(5,'INSERT5'),(6,'INSERT6'); INSERT 0 6 gaussdb=# SELECT * FROM flashtest; col1 | col2 ------+--------- 3 | INSERT3 1 | INSERT1 2 | INSERT2 4 | INSERT4 5 | INSERT5 6 | INSERT6 (6 rows) --闪回查询某个csn处的表。 gaussdb=# SELECT * FROM flashtest TIMECAPSULE CSN 79351682; col1 | col2 ------+------ (0 rows) gaussdb=# SELECT * FROM flashtest; col1 | col2 ------+--------- 1 | INSERT1 2 | INSERT2 4 | INSERT4 5 | INSERT5 3 | INSERT3 6 | INSERT6 (6 rows) --闪回查询某个时间戳处的表。 gaussdb=# SELECT * FROM flashtest TIMECAPSULE TIMESTAMP '2023-09-13 19:35:26.011986'; col1 | col2 ------+------ (0 rows) gaussdb=# SELECT * FROM flashtest; col1 | col2 ------+--------- 1 | INSERT1 2 | INSERT2 4 | INSERT4 5 | INSERT5 3 | INSERT3 6 | INSERT6 (6 rows) --闪回查询某个时间戳处的表。 gaussdb=# SELECT * FROM flashtest TIMECAPSULE TIMESTAMP to_timestamp ('2023-09-13 19:35:26.011986', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF'); col1 | col2 ------+------ (0 rows) --闪回查询某个csn处的表，并对表进行重命名。 gaussdb=# SELECT * FROM flashtest AS ft TIMECAPSULE CSN 79351682; col1 | col2 ------+------ (0 rows) gaussdb=# DROP TABLE IF EXISTS "public".flashtest; DROP TABLE

RCR UBTree增删改查 Insert操作：Ubtree的插入逻辑基本不变，只需增加索引插入时直接获取事务信息填写xmin字段。 Delete操作：Ubtree额外增加了索引删除流程。索引删除主要步骤与插入相似，获取事务信息填写xmax字段（B-tree索引不维护版本信息，不需要删除操作）,同时更新页面上的active_tuple_count。若active_tuple_count被减为0，则尝试页面回收。 Update操作：对于Ustore而言，数据更新对Ubtree索引列的操作也与Astore有所不同。数据更新包含两种情况：索引列和非索引列更新，下图给出了Ubtree在数据发生更新时的处理。 上图展示Ubtree在索引列和非索引列更新的差异： 在非索引列更新的情况下，索引不发生任何变化。index tuple仍指向第一次插入的data tuple，Uheap不会插入新的data tuple，而是修改当下data tuple并将历史数据存入Undo中。 在索引列更新的情况下，Ubtree也会插入新的index tuple，但是会指向同一个data linepointer和同一个data tuple。扫描旧版本的数据则需要从Undo中读取。 Scan操作：用户在读取数据时，可通过使用索引扫描加速，Ubtree支持索引数据的多版本管理及可见性检查，索引层的可见性检查使得索引扫描（Index Scan）及仅索引扫描（IndexOnly Scan）性能有所提升。 对于索引扫描： 若索引列包含所有扫描列（IndexOnly Scan），则通过扫描条件在索引上进行二分查找，找到符合条件元组即可返回数据。 若索引列不包含所有扫描列（Index Scan），则通过扫描条件在索引上进行二分查找，找到符合条件元组的TID，再通过TID到数据表上查找对应的数据元组。如下图所示。 父主题： RCR UBTree

示例 -- 修改表的默认类型 gaussdb=# set enable_default_ustore_table=off; -- 准备数据 CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int); INSERT INTO t1 VALUES(1, 1); INSERT INTO t1 VALUES(2, 2); -- 创建全量物化视图 gaussdb=# CREATE MATERIALIZED VIEW mv AS select count(*) from t1; CREATE MATERIALIZED VIEW -- 查询物化视图结果 gaussdb=# SELECT * FROM mv; count ------- 2 (1 row) -- 再次向物化视图中基表插入数据 gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(3, 3); -- 对全量物化视图做全量刷新 gaussdb=# REFRESH MATERIALIZED VIEW mv; REFRESH MATERIALIZED VIEW -- 查询物化视图结果 gaussdb=# SELECT * FROM mv; count ------- 3 (1 row) -- 删除物化视图，删除表 gaussdb=# DROP MATERIALIZED VIEW mv; DROP MATERIALIZED VIEW gaussdb=# DROP TABLE t1; DROP TABLE

分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash (c1 INT, c2 INT, c3 INT) PARTITION BY HASH(c1) ( PARTITION p0, PARTITION p1, PARTITION p2, PARTITION p3, PARTITION p4, PARTITION p5, PARTITION p6, PARTITION p7, PARTITION p8, PARTITION p9 ); --查询t1_hash分区类型。 gaussdb=# SELECT oid, relname, parttype FROM pg_class WHERE relname = 't1_hash'; oid | relname | parttype -------+---------+---------- 16685 | t1_hash | p (1 row) --查询t1_hash的分区信息。 gaussdb=# SELECT oid, relname, parttype, parentid FROM pg_partition WHERE parentid = 16685; oid | relname | parttype | parentid -------+---------+----------+---------- 16688 | t1_hash | r | 16685 16689 | p0 | p | 16685 16690 | p1 | p | 16685 16691 | p2 | p | 16685 16692 | p3 | p | 16685 16693 | p4 | p | 16685 16694 | p5 | p | 16685 16695 | p6 | p | 16685 16696 | p7 | p | 16685 16697 | p8 | p | 16685 16698 | p9 | p | 16685 (11 rows) --删除t1_hash gaussdb=# DROP TABLE t1_hash; 父主题： 基本概念

空间管理 Undo子系统依赖后台回收线程进行空闲空间回收。负责主机上Undo模块的空间回收，备机通过回放xLog进行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_retention_time)。对于遍历过程中需要回滚的事务，后台回收线程会为该事务添加异步回滚任务。 当数据库中存在运行时间长、修改数据量大的事务，或者开启闪回时间较长的时候，可能出现undo空间持续膨胀的情况。当undo占用空间接近undo_space_limit_size时，就会触发强制回收。只要事务已提交或者已回滚完成，即使事务提交时间晚于$(current_time-undo_retention_time)，在这种情况下也可能被回收掉。 父主题： Undo

Enhanced Toast相关DDL操作 Enhanced Toast表的创建 建表时指定Toast表的存储类型为Enhanced Toast或者Toast： gaussdb=# CREATE TABLE test_toast (id int, content text) with(toast.toast_storage_type=toast); CREATE TABLE gaussdb=# \d+ test_toast Table "public.test_toast" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description ---------+---------+-----------+----------+--------------+------------- id | integer | | plain | | content | text | | extended | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off, toast.storage_type=USTORE, toast.toast_storage_type=toast gaussdb=# DROP TABLE test_toast; DROP TABLE gaussdb=# CREATE TABLE test_toast (id int, content text) with(toast.toast_storage_type=enhanced_toast); CREATE TABLE gaussdb=# \d+ test_toast Table "public.test_toast" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description ---------+---------+-----------+----------+--------------+------------- id | integer | | plain | | content | text | | extended | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off, toast.storage_type=USTORE, toast.toast_storage_type=enhanced_toast gaussdb=# DROP TABLE test_toast; DROP TABLE 建表时不指定线外存储表的类型，则创建线外存储表类型依赖于GUC参数enable_enhance_toast_table： -- 根据“Enhanced Toast使用”章节打开GUC gaussdb=# show enable_enhance_toast_table; enable_enhance_toast_table ---------------------------- on (1 row) gaussdb=# CREATE TABLE test_toast (id int, content text); CREATE TABLE gaussdb=# \d+ test_toast Table "public.test_toast" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description ---------+---------+-----------+----------+--------------+------------- id | integer | | plain | | content | text | | extended | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off, toast.storage_type=USTORE, toast.toast_storage_type=enhanced_toast gaussdb=# DROP TABLE test_toast; DROP TABLE gaussdb=# SET enable_enhance_toast_table = off; SET gaussdb=# show enable_enhance_toast_table; enable_enhance_toast_table ---------------------------- off (1 row) gaussdb=# CREATE TABLE test_toast (id int, content text); CREATE TABLE gaussdb=# \d+ test_toast Table "public.test_toast" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description ---------+---------+-----------+----------+--------------+------------- id | integer | | plain | | content | text | | extended | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off, toast.storage_type=USTORE, toast.toast_storage_type=toast gaussdb=# DROP TABLE test_toast; DROP TABLE 线外存储表结构的升级 当GUC参数“enable_enhance_toast_table=on”时，线外存储表支持通过Vacuum Full操作将Toast升级为Enhanced Toast结构。 gaussdb=# CREATE TABLE test_toast (id int, content text); CREATE TABLE gaussdb=# \d+ test_toast Table "public.test_toast" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description ---------+---------+-----------+----------+--------------+------------- id | integer | | plain | | content | text | | extended | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off, toast.storage_type=USTORE, toast.toast_storage_type=toast gaussdb=# VACUUM FULL test_toast; VACUUM gaussdb=# \d+ test_toast Table "public.test_toast" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description ---------+---------+-----------+----------+--------------+------------- id | integer | | plain | | content | text | | extended | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off, toast.storage_type=USTORE, toast.toast_storage_type=enhanced_toast gaussdb=# DROP TABLE test_toast; DROP TABLE 分区表merge操作 支持将分区表的分区间不同的线外存储表类型进行合并操作。 对于相同类型的线外存储分区，合并与原有逻辑保持一致，进行物理合并。 对于不同类型的线外存储分区，合并后的分区线外存储表为Enhanced Toast表，需要进行逻辑合并，性能劣于物理合并。 gaussdb=# CREATE TABLE test_partition_table(a int, b text)PARTITION BY range(a)(partition p1 values less than (2000),partition p2 values less than (3000)); gaussdb=# SELECT relfilenode FROM pg_partition WHERE relname='p1'; relfilenode ------------- 17529 (1 row) gaussdb=# \d+ pg_toast.pg_toast_part_17529 TOAST table "pg_toast.pg_toast_part_17529" Column | Type | Storage ------------+---------+--------- chunk_id | oid | plain chunk_seq | integer | plain chunk_data | bytea | plain Options: storage_type=ustore, toast_storage_type=toast gaussdb=# SELECT relfilenode FROM pg_partition WHERE relname='p2'; relfilenode ------------- 17528 (1 row) gaussdb=# \d+ pg_toast.pg_toast_part_17528 TOAST table "pg_toast.pg_toast_part_17528" Column | Type | Storage ------------+---------+--------- chunk_seq | integer | plain next_chunk | tid | plain chunk_data | bytea | plain Options: storage_type=ustore, toast_storage_type=enhanced_toast gaussdb=# ALTER TABLE test_partition_table MERGE PARTITIONS p1,p2 INTO partition p1_p2; ALTER TABLE gaussdb=# SELECT reltoastrelid::regclass FROM pg_partition where relname='p1_p2'; reltoastrelid ------------------------------ pg_toast.pg_toast_part_17559 (1 row) gaussdb=# \d+ pg_toast.pg_toast_part_17559 TOAST table "pg_toast.pg_toast_part_17559" Column | Type | Storage ------------+---------+--------- chunk_seq | integer | plain next_chunk | tid | plain chunk_data | bytea | plain Options: storage_type=ustore, toast_storage_type=enhanced_toast gaussdb=# DROP TABLE test_partition_table; DROP TABLE 父主题： Enhanced Toast

分区表运维管理 分区表运维管理包括分区管理、分区表管理、分区索引管理和分区表业务并发支持等。 分区管理：也称分区级DDL，包括新增（Add）、删除（Drop）、交换（Exchange）、清空（Truncate）、分割（Split）、合并（Merge）、移动（Move）、重命名（Rename）共8种。 对于哈希分区，涉及分区数的变更会导致数据re-shuffling，故当前GaussDB不支持导致Hash分区数变更的操作，包括新增（Add）、删除（Drop）、分割（Split）、合并（Merge）这4种。 涉及分区数据变更的操作会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，包括删除（Drop）、交换（Exchange）、清空（Truncate）、分割（Split）、合并（Merge）这5种。 大部分分区DDL支持partition和partition for指定分区两种写法，前者需要指定分区名，后者需要指定分区定义范围内的任一分区值。比如假设分区part1的范围定义为[100, 200），那么partition part1和partition for(150)这两种写法是等价的。 不同分区DDL的执行代价各不相同，由于在执行分区DDL过程中目标分区会被锁住，用户需要评估其代价以及对业务的影响。一般而言，分割（Split）、合并（Merge）的执行代价远大于其他分区DDL，与源分区的大小正相关；交换（Exchange）的代价主要源于Global索引的重建和validation校验；移动（Move）的代价限制于磁盘I/O；其余分区DDL的执行代价都很低。 分区表管理：除了继承普通表的功能外，还支持开启/关闭分区表行迁移的功能。 分区索引管理：支持用户设置索引/索引分区不可用，或者重建不可用的索引/索引分区，比如由于分区管理操作导致的Global索引失效场景。 分区表业务并发支持：分布式分区表的DDL操作会锁全表，不支持跨分区DDL-DQL/DML并发。 新增分区 删除分区 交换分区 清空分区 分割分区 合并分区 移动分区 重命名分区 分区表行迁移 分区表索引重建/不可用 父主题： 分区表

RCR Uheap多版本管理 Ustore对其使用的heap做了如下重要的增强，简称Uheap。 Ustore RCR(Row Consistency Read)的多版本管理是基于数据行的行级多版本管理。不过Ustore将XID记录在了页面的TD(Transaction Directory)区域区别于常见的将XID存储在数据行上，节省了页面空间。事务修改记录时，会将历史数据记录到Undo Row中，在Tuple中的td_id指向的TD槽上记录产生的Undo Row地址(zone_id, block no, page offset)，并将新的数据覆盖写入页面。访问元组时，沿着版本链还原该元组，直到找到自己对应的版本。 父主题： RCR Uheap

索引重建/不可用 使用ALTER INDEX可以设置索引是否可用。 例如，假设分区表range_ sales上存在索引range_sales_idx，可以通过如下命令设置其不可用。 ALTER INDEX range_sales_idx UNUSABLE; 可以通过如下命令重建索引range_sales_idx。 ALTER INDEX range_sales_idx REBUILD; 父主题： 分区表索引重建/不可用

概述 Enhanced Toast是一种用于处理超大字段的技术。首先，减少了Toast Pointer中的冗余信息，存储支持单表超长字段列数超过500列。其次，优化了主表与线外存储表之间的映射关系，无需通过pg_toast_index来存储主表数据与线外存储表数据的关系，降低了用户存储空间。最后，Enhanced Toast技术通过让分割数据自链接，消除了Oid分配的依赖，极大地加快了写入效率。 Astore存储引擎不支持Enhanced Toast。 不支持对Enhanced Toast类型的线外存储表单独进行Vacuum Full操作。 父主题： Enhanced Toast

问题分析 在开启并行回放或串行回放的情况下（查询GUC参数recovery_parse_workers和recovery_max_workers均是1为串行回放；recovery_parse_workers是1，recovery_max_workers大于1为并行回放），备机的查询线程在做索引扫描时，会先对索引页面加读锁，每当扫到一个元组时会去判可见性。如果该元组对应的事务处于committing状态，需要等待该事务提交后再判断。而备机上的事务提交是依赖日志回放线程推进的，这个过程中会对索引页面进行修改，因此需要加锁。查询线程在等待过程中会释放索引页面的锁，否则会出现查询线程等待回放线程进行事务提交，而回放线程在等待查询线程释放锁。 该报错仅出现在查询与回放都需要访问同一个索引页面的场景下，查询线程在释放锁并等待事务结束过程中，访问的页面出现被修改的情况。具体流程图如下图1所示： 备机查询在扫到committing状态的元组时，需要等待事务提交是因为事务提交的顺序与产生日志的顺序可能是乱序的。例如主机上tx_1的事务比tx_2先提交，而备机上tx_1的commit日志在tx_2的commit日志之后回放，按照事务提交顺序来看tx_1对tx_2应当是可见的，所以需要等待事务提交。 备机查询在扫描索引页面时，发现页面元组数量（包含死元组）发生变化后不可重试，是因为在扫描时可能为正向或反向扫描，而举例来说页面发生分裂后一部分元组移动到右页面，在反向扫描的情况下即使重试只能向左扫描读取，无法再保证结果的正确性，并且由于无法分辨发生分裂或者插入，所以不可重试。 图1 问题分析

示例 创建分区表并插入数据 gaussdb=# CREATE TABLE t1_range_int ( c1 INT, c2 INT, c3 INT, c4 INT ) PARTITION BY RANGE(c1) ( PARTITION range_p00 VALUES LESS THAN(10), PARTITION range_p01 VALUES LESS THAN(20), PARTITION range_p02 VALUES LESS THAN(30), PARTITION range_p03 VALUES LESS THAN(40), PARTITION range_p04 VALUES LESS THAN(50) ); gaussdb=# INSERT INTO t1_range_int SELECT v,v,v,v FROM generate_series(0, 49) AS v; 级联收集统计信息 gaussdb=# ANALYZE t1_range_int WITH ALL; 查看分区级统计信息 gaussdb=# SELECT relname, parttype, relpages, reltuples FROM pg_partition WHERE parentid=(SELECT oid FROM pg_class WHERE relname='t1_range_int') ORDER BY relname; relname | parttype | relpages | reltuples --------------+----------+----------+----------- range_p00 | p | 4 | 9 range_p01 | p | 7 | 17 range_p02 | p | 6 | 13 range_p03 | p | 2 | 5 range_p04 | p | 4 | 9 t1_range_int | r | 0 | 0 (6 rows) gaussdb=# SELECT schemaname,tablename,partitionname,subpartitionname,attname,inherited,null_frac,avg_width,n_distinct,n_dndistinct,most_common_vals,most_common_freqs,histogram_bounds FROM pg_stats WHERE tablename='t1_range_int' ORDER BY tablename, partitionname, attname; schemaname | tablename | partitionname | subpartitionname | attname | inherited | null_frac | avg_width | n_distinct | n_dndistinct | most_common_vals | most_common_freqs | histogram_bounds ------------+--------------+---------------+------------------+---------+-----------+-----------+-----------+------------+--------------+------------------+-------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------- public | t1_range_int | range_p00 | | c1 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} public | t1_range_int | range_p00 | | c2 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} public | t1_range_int | range_p00 | | c3 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} public | t1_range_int | range_p00 | | c4 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} public | t1_range_int | range_p01 | | c1 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {10,11,12,13,14,15,16,17,18,19} public | t1_range_int | range_p01 | | c2 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {10,11,12,13,14,15,16,17,18,19} public | t1_range_int | range_p01 | | c3 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {10,11,12,13,14,15,16,17,18,19} public | t1_range_int | range_p01 | | c4 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {10,11,12,13,14,15,16,17,18,19} public | t1_range_int | range_p02 | | c1 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {20,21,22,23,24,25,26,27,28,29} public | t1_range_int | range_p02 | | c2 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {20,21,22,23,24,25,26,27,28,29} public | t1_range_int | range_p02 | | c3 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {20,21,22,23,24,25,26,27,28,29} public | t1_range_int | range_p02 | | c4 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {20,21,22,23,24,25,26,27,28,29} public | t1_range_int | range_p03 | | c1 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {30,31,32,33,34,35,36,37,38,39} public | t1_range_int | range_p03 | | c2 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {30,31,32,33,34,35,36,37,38,39} public | t1_range_int | range_p03 | | c3 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {30,31,32,33,34,35,36,37,38,39} public | t1_range_int | range_p03 | | c4 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {30,31,32,33,34,35,36,37,38,39} public | t1_range_int | range_p04 | | c1 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int | range_p04 | | c2 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int | range_p04 | | c3 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int | range_p04 | | c4 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int | | | c1 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33, 34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int | | | c2 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33, 34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int | | | c3 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33, 34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int | | | c4 | f | 0 | 4 | -1 | -1 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33, 34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} (24 rows) 生成多列数据的分区级统计信息 gaussdb=# ALTER TABLE t1_range_int ADD STATISTICS ((c2, c3)); gaussdb=# ANALYZE t1_range_int WITH ALL; 查看多列数据的分区级统计信息 gaussdb=# SELECT schemaname,tablename,partitionname,subpartitionname,attname,inherited,null_frac,avg_width,n_distinct,n_dndistinct,most_common_vals,most_common_freqs,histogram_bounds FROM pg_ext_stats WHERE tablename='t1_range_int' ORDER BY tablename,partitionname,attname; schemaname | tablename | partitionname | subpartitionname | attname | inherited | null_frac | avg_width | n_distinct | n_dndistinct | most_common_vals | most_common_freqs | histogram_bounds ------------+--------------+---------------+------------------+---------+-----------+-----------+-----------+------------+--------------+------------------+-------------------+------------------ public | t1_range_int | range_p00 | | 2 3 | f | 0 | 8 | -1 | -1 | | | public | t1_range_int | range_p01 | | 2 3 | f | 0 | 8 | -1 | -1 | | | public | t1_range_int | range_p02 | | 2 3 | f | 0 | 8 | -1 | -1 | | | public | t1_range_int | range_p03 | | 2 3 | f | 0 | 8 | -1 | -1 | | | public | t1_range_int | range_p04 | | 2 3 | f | 0 | 8 | -1 | -1 | | | public | t1_range_int | | | 2 3 | f | 0 | 8 | -1 | -1 | | | (6 rows) 创建表达式索引并生成对应的分区级统计信息 gaussdb=# CREATE INDEX t1_range_int_index ON t1_range_int(text(c1)) LOCAL; gaussdb=# ANALYZE t1_range_int WITH ALL; 查看表达式索引的分区级统计信息 gaussdb=# SELECT schemaname,tablename,partitionname,subpartitionname,attname,inherited,null_frac,avg_width,n_distinct,n_dndistinct,most_common_vals,most_common_freqs,histogram_bounds FROM pg_stats WHERE tablename='t1_range_int_index' ORDER BY tablename,partitionname,attname; schemaname | tablename | partitionname | subpartitionname | attname | inherited | null_frac | avg_width | n_distinct | n_dndistinct | most_common_vals | most_common_freqs | histogram_bounds ------------+--------------------+--------------------+------------------+---------+-----------+-----------+-----------+------------+--------------+------------------+-------------------+----------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------ public | t1_range_int_index | range_p00_text_idx | | text | f | 0 | 5 | -1 | 0 | | | {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} public | t1_range_int_index | range_p01_text_idx | | text | f | 0 | 6 | -1 | 0 | | | {10,11,12,13,14,15,16,17,18,19} public | t1_range_int_index | range_p02_text_idx | | text | f | 0 | 6 | -1 | 0 | | | {20,21,22,23,24,25,26,27,28,29} public | t1_range_int_index | range_p03_text_idx | | text | f | 0 | 6 | -1 | 0 | | | {30,31,32,33,34,35,36,37,38,39} public | t1_range_int_index | range_p04_text_idx | | text | f | 0 | 6 | -1 | 0 | | | {40,41,42,43,44,45,46,47,48,49} public | t1_range_int_index | | | text | f | 0 | 5 | -1 | 0 | | | {0,1,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,3,30,31,32,33,3 4,35,36,37,38,39,4,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,5,6,7,8,9} (6 rows) 删除分区表 gaussdb=# DROP TABLE t1_range_int;

文件组织结构 如需查询当前回滚段使用的存储方式是页式或段页式，可以查询系统表。当前仅支持页式。 示例： gaussdb=# SELECT * FROM gs_global_config where name like '%undostoragetype%'; name | value -----------------+--------- undostoragetype | page (1 row) 当回滚段使用的存储方式为页式： txn page所在文件组织结构： $node_dir/undo/{permanent|unlogged|temp}/$undo_zone_id.meta.$segno undo row所在文件组织结构： $node_dir/undo/{permanent|unlogged|temp}/$undo_zone_id.$segno 父主题： Undo

列表分区 列表分区（List Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAULT）来进行数据的保存，这样所有未映射到任何其他分区的行都不会生成错误。示例如下： gaussdb=# CREATE TABLE bmsql_order_line ( ol_w_id INTEGER NOT NULL, ol_d_id INTEGER NOT NULL, ol_o_id INTEGER NOT NULL, ol_number INTEGER NOT NULL, ol_i_id INTEGER NOT NULL, ol_delivery_d TIMESTAMP, ol_amount DECIMAL(6,2), ol_supply_w_id INTEGER, ol_quantity INTEGER, ol_dist_info CHAR(24) ) PARTITION BY LIST(ol_d_id) ( PARTITION p0 VALUES (1,4,7), PARTITION p1 VALUES (2,5,8), PARTITION p2 VALUES (3,6,9), PARTITION p3 VALUES (DEFAULT) ); --清理示例 gaussdb=# DROP TABLE bmsql_order_line; 上述例子和之前给出的哈希分区的例子类似，同样通过ol_d_id列进行分区，但是在List分区中直接通过对ol_d_id的可能取值范围进行限定，不在列表中的数据会进入p3分区（DEFAULT）。相比哈希分区，List列表分区对分区键的可控性更好，往往能够准确的将目标数据保存在预想的分区中，但是如果列表值较多在分区定义时变得麻烦，该情况下推荐使用Hash分区。List、Hash分区往往都是处理无序、不相关的数据集进行分组和组织。 列表分区的分区键最多支持16列。如果分区键定义为1列，子分区定义时List列表中的枚举值不允许为NULL值；如果分区键定义为多列，子分区定义时List列表中的枚举值允许有NULL值。 父主题： 分区策略

分区策略 分区策略在使用DDL语句建表语句时通过PARTITION BY语句的语法指定，分区策略描述了在分区表中数据和分区路由映射规则。常见的分区类型有基于条件的Range分区、基于哈希散列函数的Hash分区、基于数据枚举的List列表分区： CREATE TABLE table_name (…) PARTITION BY partition_strategy (partition_key) (…) 范围分区 哈希分区 列表分区 分区表对导入操作的性能影响 父主题： 分区表介绍

并行解码 以下配置选项仅限流式解码设置。 decode-style： 指定解码格式。 取值范围：char型的字符'j'、't'或'b'，分别代表json格式、text格式及二进制格式。默认值为'b'即二进制格式解码。 对于json格式和text格式解码，开启批量发送选项时的解码结果中，每条解码语句的前4字节组成的uint32代表该条语句总字节数（不包含该uint32类型占用的4字节，0代表本批次解码结束），8字节uint64代表相应lsn（begin对应first_lsn，commit对应end_lsn，其他场景对应该条语句的lsn）。 二进制格式编码规则如下所示： 前4字节代表接下来到语句级别分隔符字母P（不含）或者该批次结束符F（不含）的解码结果的总字节数，该值如果为0代表本批次解码结束。 接下来8字节uint64代表相应lsn（begin对应first_lsn，commit对应end_lsn，其他场景对应该条语句的lsn）。 接下来1字节的字母有5种B/C/I/U/D，分别代表begin/commit/insert/update/delete。 第3步字母为B时： 接下来的8字节uint64代表CSN。 接下来的8字节uint64代表first_lsn。 【该部分为可选项】接下来的1字节字母如果为T，则代表后面4字节uint32表示该事务commit时间戳长度，再后面等同于该长度的字符为时间戳字符串。 【该部分为可选项】接下来的1字节字母如果为N，则代表后面4字节uint32表示该事务用户名的长度，再后面等同于该长度的字符为事务的用户名字。 因为之后仍可能有解码语句，接下来会有1字节字母P或F作为语句间的分隔符，P代表本批次仍有解码的语句，F代表本批次解码完成。 第3步字母为C时： 【该部分为可选项】接下来1字节字母如果为X，则代表后面的8字节uint64表示xid。 【该部分为可选项】接下来的1字节字母如果为T，则代表后面4字节uint32表示时间戳长度，再后面等同于该长度的字符为时间戳字符串。 因为批量发送日志时，一个COMMIT日志解码之后可能仍有其他事务的解码结果，接下来的1字节字母如果为P则表示该批次仍需解码，如果为F则表示该批次解码结束。 第3步字母为I/U/D时： 接下来的2字节uint16代表schema名的长度。 按照上述长度读取schema名。 接下来的2字节uint16代表table名的长度。 按照上述长度读取table名。 【该部分为可选项】接下来1字节字母如果为N代表为新元组，如果为O代表为旧元组，这里先发送新元组。 接下来的2字节uint16代表该元组需要解码的列数，记为attrnum。 以下流程重复attrnum次。 接下来2字节uint16代表列名的长度。 按照上述长度读取列名。 接下来4字节uint32代表当前列类型的OID。 接下来4字节uint32代表当前列值（以字符串格式存储）的长度，如果为0xFFFFFFFF则表示NULL，如果为0则表示长度为0的字符串。 按照上述长度读取列值。 因为之后仍可能有解码语句，接下来的1字节字母如果为P则表示该批次仍需解码，如果为F则表示该批次解码结束。 sending-batch： 指定是否批量发送。 取值范围：0或1的int型，默认值为0。 0：设为0时，表示逐条发送解码结果。 1：设为1时，表示解码结果累积到达1MB则批量发送解码结果。 开启批量发送的场景中，当解码格式为'j'或't'时，在原来的每条解码语句之前会附加一个uint32类型，表示本条解码结果长度（长度不包含当前的uint32类型），以及一个uint64类型，表示当前解码结果对应的lsn。 在CSN序解码（即output-order设置为1）场景下，批量发送仅限于单个事务内（即如果一个事务有多条较小的语句会采用批量发送），即不会使用批量发送功能在同一批次里发送多个事务，且BEGIN和COMMIT语句不会批量发送。 parallel-queue-size： 指定并行逻辑解码线程间进行交互的队列长度。 取值范围：2~1024的int型，且必须为2的整数幂，默认值为128。 队列长度和解码过程的内存使用量正相关。

串行解码 force-binary： 是否以二进制格式输出解码结果，针对不同场景呈现不同行为。 针对系统函数pg_logical_slot_get_binary_changes和pg_logical_slot_peek_binary_changes： 取值范围：boolean型，默认值为false。此值无实际意义，均以二进制格式输出解码结果。 针对系统函数pg_logical_slot_get_changes、pg_logical_slot_peek_changes和pg_logical_get_area_changes： 取值范围：仅取false值的boolean型。以文本格式输出解码结果。 针对流式解码： 取值范围：boolean型，默认值为false。此值无实际意义，均以文本格式输出解码结果。

通用选项（串行解码和并行解码均可配置，但可能无效，请参考相关选项详细说明） include-xids： 解码出的data列是否包含xid信息。 取值范围：boolean型，默认值为true。 false：设为false时，解码出的data列不包含xid信息。 true：设为true时，解码出的data列包含xid信息。 skip-empty-xacts： 解码时是否忽略空事务信息。 取值范围：boolean型，默认值为false。 false：设为false时，解码时不忽略空事务信息。 true：设为true时，解码时会忽略空事务信息。 include-timestamp： 解码信息是否包含commit时间戳。 取值范围：boolean型，针对并行解码场景默认值为false，针对SQL函数解码和串行解码场景默认值为true。 false：设为false时，解码信息不包含commit时间戳。 true：设为true时，解码信息包含commit时间戳。 only-local： 是否仅解码本地日志。 取值范围：boolean型，默认值为true。 false：设为false时，解码非本地日志和本地日志。 true：设为true时，仅解码本地日志。 white-table-list： 白名单参数，包含需要进行解码的schema和表名。 取值范围：包含白名单中表名的字符串，不同的表以','为分隔符进行隔离；使用'*'来模糊匹配所有情况；schema名和表名间以'.'分割，不允许存在任意空白符。例如： select * from pg_logical_slot_peek_changes('slot1', NULL, 4096, 'white-table-list', 'public.t1,public.t2,*.t3,my_schema.*'); max-txn-in-memory： 内存管控参数，单位为MB，单个事务占用内存大于该值即进行落盘。 串行解码-取值范围：0~100的整型，默认值为0，即不开启此种管控。 并行解码-取值范围：0~max_process_memory总量的25%，默认值为max_process_memory/4/1024，其中1024为kB到MB的单位转换，0表示不开启此条内存管控项。 max-reorderbuffer-in-memory 内存管控参数，单位为GB，拼接-发送线程中正在拼接的事务总内存（包含缓存）大于该值则对当前解码事务进行落盘。 串行解码-取值范围：0~100的整型，默认值为0，即不开启此种管控。 并行解码-取值范围：0~max_process_memory总量的50%，默认值为max_process_memory/2/1048576，其中1048576为kB到GB的单位转换，0表示不开启此条内存管控项。 include-user： 事务的BEGIN逻辑日志是否输出事务的用户名。事务的用户名特指授权用户——执行事务对应会话的登录用户，它在事务的整个执行过程中不会发生变化。 取值范围：boolean型，默认值为false。 false：设为false时，事务的BEGIN逻辑日志不输出事务的用户名。 true：设为true时，事务的BEGIN逻辑日志输出事务的用户名。 exclude-userids： 黑名单用户的OID参数。 取值范围：字符串类型，指定黑名单用户的OID，多个OID通过','分隔，不校验用户OID是否存在。 exclude-users： 黑名单用户的名称列表。 取值范围：字符串类型，指定黑名单用户名，通过','分隔，不校验用户名是否存在。 dynamic-resolution： 是否动态解析黑名单用户名。 取值范围：boolean型，默认值为true。 false：设为false时，当解码观测到黑名单exclude-users中用户不存在时将会报错并退出逻辑解码。 true：设为true时，当解码观测到黑名单exclude-users中用户不存在时继续解码。 standby-connection： 仅流式解码设置，是否仅限制备机解码。 取值范围：boolean型，默认值为false。 true：设为true时，仅允许连接备机解码，连接主机解码时会报错退出。 false：设为false时，不做限制，允许连接主机或备机解码。 如果主机资源使用率较大且业务对增量数据同步的实时性不敏感，建议进行备机解码；如果业务对增量数据同步的实时性要求高并且主机业务压力较小，建议使用主机解码。 sender-timeout： 仅流式解码设置，内核与客户端的心跳超时阈值。如果该时间段内没有收到客户端任何消息，逻辑解码将主动停止，并断开和客户端的连接。单位为毫秒（ms）。 取值范围：0~2147483647的int型，默认值取决于GUC参数logical_sender_timeout的配置值。 change-log-max-len: 逻辑日志缓存长度上限参数，单位为字节。仅连接DN的并行解码有效，分布式强一致解码、串行解码及SQL函数解码无效。如果单条解码结果长度超过上限，则会销毁重新分配大小为1024字节的内存并缓存。过长会增加内存占用，过短会频繁触发内存申请和释放的操作，不建议设置成小于1024的值。 取值范围：1~65535，默认值为4096。 max-decode-to-sender-cache-num: 并行解码日志的缓存条数阈值。仅连接DN的并行解码有效，分布式强一致解码、串行解码及SQL函数解码无效。缓存中的日志条数未超过这个阈值时，使用完毕的解码日志将置入缓存，否则直接释放。 取值范围：1~65535，默认值为4096。 enable-heartbeat： 仅流式解码时设置，代表是否输出心跳日志。 取值范围：boolean型，默认值为false。 true：设为true时，输出心跳日志。 false：设为false时，不输出心跳日志。 若开启心跳日志选项，此处说明并行解码场景心跳日志如何解析：二进制格式首先是字符'h'表示消息是心跳日志，之后是心跳日志内容，分别是8字节uint64，直连DN解码场景代表LSN，表示发送心跳逻辑日志时读取的WAL日志结束位置，而在分布式强一致解码场景为CSN，表示发送心跳逻辑日志时已发送的解码日志事务CSN；8字节uint64，直连DN解码场景代表LSN，表示发送心跳逻辑日志时刻已经落盘的WAL日志的位置，而在分布式强一致解码场景为CSN，表示集群下一个提交事务将获得的CSN；8字节int64代表时间戳（从1970年1月1日开始），表示最新解码到的事务日志或检查点日志的产生时间戳。关于消息结束符：如果是二进制格式则为字符'F'，如果格式为text或者json且为批量发送则结束符为0，否则没有结束符。消息内容采用大端字节序进行数据传输。具体格式见下图（考虑到前向兼容性，相关部分仍保留着LSN的命名方式，实际含义依具体场景而定）： parallel-decode-num： 仅流式解码设置有效，并行解码的Decoder线程数量；系统函数调用场景下此选项无效，仅校验取值范围。 取值范围：1~20的int型，取1表示按照原有的串行逻辑进行解码，取其余值即为开启并行解码，默认值为1。 当parallel-decode-num不配置（即为默认值1）或显式配置为1时，下述“并行解码”中的选项不可配置。 output-order： 仅流式解码设置有效，代表是否使用CSN顺序输出解码结果；系统函数调用场景下此选项无效，仅校验取值范围。 取值范围：0或1的int型，默认值为0。 0：设为0时，解码结果按照事务的COMMIT LSN排序，当且仅当解码复制槽的confirmed_csn列值为0（即不显示）时可使用该方式，否则报错。 1：设为1时，解码结果按照事务的CSN排序，当且仅当解码复制槽的confirmed_csn列值为非零时可使用该方式，否则报错。 当output-order不配置（即为默认值0，按照COMMIT LSN排序）或显式配置为0时，下述“分布式强一致解码”中的选项不可配置。 在流式解码场景，DN收到来自CN的逻辑解码连接时，output-order选项失效，默认采用CSN序解码。 auto-advance： 仅流式解码设置有效，代表是否允许自主推进逻辑复制槽。 取值范围：boolean型，默认值为false。 true：设为true时，在已发送日志都被确认推进且没有待发送事务时，推进逻辑复制槽到当前解码位置。 false：设为false时，完全交由复制业务调用日志确认接口推进逻辑复制槽。 skip-generated-columns： 逻辑解码控制参数，用于跳过生成列的输出。对UPDATE和DELETE的旧元组无效，相应元组始终会输出生成列。分布式版本暂不支持生成列，此配置选项暂无实际影响。 取值范围：boolean型，默认值为false。 true：值为true时，不输出生成列的解码结果。 false：设为false时，输出生成列的解码结果。

分布式强一致解码 logical-receiver-num： 仅流式解码设置有效，分布式解码启动的logical_receiver数量，系统函数调用场景下此选项无效，仅校验取值范围。 取值范围：1~20的int型，默认值为1。当该值被设置为比当前集群分片数更大时，将被修改为分片数。 slice-id： 仅连接DN解码时设置，指定当前DN所在的分片号，用于复制表解码。 取值范围：0~8192的int型，默认值为-1，即不指定分片号，但在解码到复制表时会报错。 该配置选项在尝试连接DN使用CSN序逻辑复制槽（confirmed_csn为非0值的复制槽）进行解码时使用，用来表示自己的分片号（即第几个分片，第一个分片则输入0），如果不设置该参数（即使用默认值-1）在解码到复制表时将会报错。此参数用于使用连接CN的分布式解码时，CN从DN收集解码结果时使用。不建议在此场景下手动连接DN解码。 start-position： 仅连接DN设置，主要功能为过滤掉小于指定CSN对应的事务，以及针对指定的CSN对应的事务，过滤掉小于指定LSN的日志，且指定CSN对应事务的BEGIN日志一定被过滤掉。 取值范围：字符串类型，可以解析为以'/'分割，左右两侧分别为代表CSN和LSN的两个uint64类型。 该配置选项用于CN解码时，CN建立与DN的连接后发送解码请求时使用此配置选项过滤可能已经被接收过的日志。不建议在此场景下手动连接DN解码使用此参数。

物化视图 物化视图是一种特殊的物理表，物化视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，应用的局限性较大，任何对视图的查询实际上都是转换为对SQL语句的查询，性能并没有实际提高。而物化视图实际上就是存储SQL所执行语句的结果，起到缓存的效果。物化视图常用的操作包括创建、查询、删除和刷新。 根据创建规则，物化视图分为全量物化视图和增量物化视图。全量物化视图只支持全量刷新；增量物化视图支持全量刷新和增量刷新两种方式。全量刷新会将基表中的数据全部重新刷入物化视图中，而增量刷新只会将两次刷新间隔期间的基表产生的增量数据刷入物化视图中。 目前Ustore引擎不支持创建、使用物化视图。 全量物化视图 增量物化视图

MgC MigrateAccess策略内容 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Action": [ "mgc:*:query*", "mgc:*:discovery", "mgc:*:assess", "mgc:*:migrate", "iam:agencies:listAgencies", "iam:agencies:createAgency", "iam:permissions:grantRoleToAgency", "iam:roles:listRoles", "iam:quotas:listQuotas"， "iam:permissions:listRolesForAgency" ], "Effect": "Allow" } ] }

MgC FullAccess策略内容 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Action": [ "mgc:*:*", "iam:agencies:listAgencies", "iam:agencies:createAgency", "iam:permissions:grantRoleToAgency", "iam:roles:listRoles", "iam:quotas:listQuotas"， "iam:permissions:listRolesForAgency" ], "Effect": "Allow" } ] }

MgC DiscoveryAccess策略内容 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "mgc:*:query*", "mgc:*:discovery" ] } ] }

MgC AssessAccess策略内容 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Action": [ "mgc:*:query*", "mgc:*:discovery", "mgc:*:assess", "iam:agencies:listAgencies", "iam:agencies:createAgency", "iam:permissions:grantRoleToAgency", "iam:roles:listRoles", "iam:quotas:listQuotas"， "iam:permissions:listRolesForAgency" ], "Effect": "Allow" } ] }

MgC MrrAccess策略内容 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Action": [ "mgc:*:query*", "mgc:mrr:query", "mgc:mrr:update", "mgc:mrr:export", "mgc:mrr:import", "mgc:mrr:upgrade", "mgc:mrr:delete", "mgc:mrr:check" ], "Effect": "Allow" } ] } } }

示例流程 图1 给用户授权MgC权限流程 创建用户组并授权 系统策略：在IAM控制台创建用户组，并根据MgC系统策略说明以及实际的权限要求，为用户组授权MgC系统策略，授权范围方案选择“所有资源”。 表1 MgC系统策略说明 策略名称 描述 策略类别 策略内容 MgC FullAccess 迁移中心管理员权限，拥有操作MgC的所有权限。 系统策略 MgC FullAccess策略内容 MgC ReadOnlyAccess 迁移中心只读权限，仅能查看MgC资源，无法进行操作。 系统策略 MgC ReadOnlyAccess策略内容 MgC DiscoveryAccess 迁移中心资源发现操作权限，拥有操作资源发现功能的权限和只读权限。 系统策略 MgC DiscoveryAccess策略内容 MgC AssessAccesss 迁移中心评估操作权限，拥有操作评估功能、资源发现功能的权限和只读权限。 系统策略 MgC AssessAccesss策略内容 MgC MigrateAccess 迁移中心迁移操作权限，拥有操作迁移功能、评估功能、资源发现功能的权限和只读权限。 系统策略 MgC MigrateAccess策略内容 MgC AppDiscoveryAccess 迁移中心应用发现操作权限，拥有操作应用发现功能、资源发现功能的权限和只读权限。 系统策略 MgC AppDiscoveryAccess策略内容 MgC MrrAccess 迁移中心业务验证操作权限，拥有业务验证功能的权限和只读权限。 系统策略 MgC MrrAccess策略内容 自定义策略：如果IAM用户只需要拥有迁移中心 MgC部分操作权限，则使用自定义策略，参见MgC自定义策略。 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户，并将其加入1.创建用户组并授权中创建的用户组。 用户登录并验证权限 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择迁移中心 MgC，进入MgC主界面，根据您授予的权限可以进行对应操作，表示授予的权限已生效。 在“服务列表”中选择除迁移中心 MgC外的任一服务，若提示权限不足，表示授予的权限已生效。

MgC AppDiscoveryAccess策略内容 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "mgc:*:query*", "mgc:*:discovery", "mgc:*:appdiscovery" ] } ] }

使用须知 在创建主机迁移工作流前，请仔细阅读并了解以下使用须知内容。 项目 须知 源端下载带宽 用于源端服务器下载迁移Agent。 推荐带宽：每台机器不低于30 Mbits/s。 共用带宽建议：若多台机器共用，平均不低于50 Mbit/s。 迁移带宽 重要性：影响数据传输速度和迁移时间。 推荐值与预估时长：详情请参见迁移需要多长时间？ CPU和内存要求 内存：至少预留520 MB。 CPU：Linux系统预留不少于0.3核，Windows系统不低于1核。 系统兼容性列表 支持迁移的操作系统列表，请参见兼容性列表。 主机迁移重要声明 了解迁移过程中的重要信息和免责声明，详情请参见主机迁移服务重要声明有哪些？ 约束与限制 确保迁移过程符合服务条款和限制条件，详情请参见主机迁移约束与限制。 计费说明 了解迁移过程中可能产生的费用，详情请参见计费说明。 权限配置 使用IAM进行精细的权限管理，详情请参见权限配置。 网络配置及迁移端口 确保源端和目的端的网络连接和端口开放满足迁移要求，详情请参见网络配置及端口开放。